| 研究実績の概要 |
複数のソーシャルメディアのデータや，ブログやレビュー，バスの運行情報などこの課題で扱う観光に関連するデータの収集するプログラムを開発し，また，研究課題用のデータを作成・管理するデータべースの準備を行った．
ユーザの属性や関心を推定する研究の一環として，ユーザの移動情報の分析する研究に取り組んだ．移動情報は実際にユーザの行動を表しているため，ユーザの関心を表す情報であるがデータ数が多いため，扱うのが難しい．そこで，ユーザの移動中において長時間滞在する地点に着目し，移動軌跡の特徴を保持したまま圧縮するための移動軌跡のオンライン圧縮アルゴリズムを提案した．このアルゴリズムは，ユーザの滞留地点の抽出とユーザの移動軌跡を圧縮した地点を組み合わせることで，ユーザの移動の特徴を高く保持することがでる．結果として，複数の評価指標に基づいて既存手法と比較したところ，一定の有効性が認められた．
また，京都市で投稿されたソーシャルメディアへの投稿を用いた移動軌跡について分析することで，移動軌跡のクラスタリングを行うための特徴量を生成する手法の開発に取り組んだ．移動軌跡のクラスタを可視化し，京都市内におけるユーザの移動パターンについて分析した．
これらの研究成果は，複数の国内会議，国際会議，論文誌 (ICAROB2022, EIDWT2022，MAKE2021 など) に採録されており，広く成果を発表している．
4年目もこれまでに得られた研究成果を発展させていく予定である．
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