| 研究課題/領域番号 |
19K12240
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 京都産業大学 |
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研究代表者 |
河合 由起子 京都産業大学, 情報理工学部, 教授 (90399543)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | SNSデータ分析 / 地理情報分析 / 経路推薦 / Webマイニング |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、携帯画面の経路案内を常時注視しながらの移動は危険性が高く快適性は低いという課題に対して、SNS、GSV等の画像、地理情報、Wi-Fiセンサなどのビッグデータと最新の深層学習より、陽に明らかでない地物や通りの雰囲気を抽出し、雰囲気とユーザ特性の相関性からユーザごとに認知しやすいランドマークをアダプティブに生成し経路を推薦することで、ロングテールとなるユーザに対する安全安心な経路案内を包括的アプローチで解決する研究開発を遂行し、一定の研究成果を得た。
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| 自由記述の分野 |
データ工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
既存の経路案内では、利用者の多様性が増すと地物や通りの街の特性に対するユーザの認識率も多様化するため、認識率が異なるにも関わらず同一のランドマークによる経路案内の利用では、全てのユーザに対して安心で快適な案内が困難という本質的な課題があった。すなわち、店舗や通りなどのランドマークに対して多様なユーザの認知率を向上させる手法を確立する本研究の学術的価値は高く、記憶に残りやすい経路を推薦でき、その実用性の高さは社会的に大きな意義がある。
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