| 研究課題/領域番号 |
19K20418
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| 研究機関 | 岡山理科大学 |
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研究代表者 |
廣田 雅春 岡山理科大学, 情報理工学部, 准教授 (70750628)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | ソーシャルメディア / ビッグデータ / 観光 / ユーザ分析 |
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| 研究実績の概要 |
ウェブ上の多様なコンテンツを収集し，それらのソーシャルビッグデータを用いてユーザの属性推定や移動情報の分析・推定に取り組んでいる．具体的には，ユーザの実際の行動を示す移動情報を収集し，それを基にユーザの関心や行動を推測している．
ユーザの移動の分散表現を作成は，ユーザの移動の予測や，補間，分析などのタスクで行われている．そのため，良い分散表現を得ることは，それらのタスクの性能の改善に貢献する．そこで，ソーシャルメディアから収集したユーザの移動データをメッシュでシーケンス化し，そのデータを用いて移動の分散表現を生成した．この分散表現を活用することで，地域ごとの移動パターンを分析し，地域の移動の特徴を可視化した．
また，ユーザの移動軌跡データには情報の損失が伴うため，観光目的での利用にはそのデータを復元することが重要である．さらに，ユーザの移動データをより正確に再現することは，それらのデータを用いる観光などのアプリケーションなどが有用な情報を提供することに寄与する．そこで，移動軌跡において，失われた測位点を復元する手法の開発に取り組んでいる．
これらの研究成果は，地理情報システム学会第32回学術研究発表大会や，言語処理学会第30回年次大会で発表した．2024年度においても，これまでに得られた成果を基にさらなる発展を目指し，ユーザ属性の推定やコンテキスト分析，それらの観光への応用に引き続き取り組む予定である．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
ビッグデータからユーザの情報や，興味などの分析，属性の推定について，研究を行っているが，一部の手法の開発などに遅れが出ている．
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| 今後の研究の推進方策 |
これまでの研究計画に従い，研究を進めていく．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
限られた予算を有効活用するため，物品を他の予算で購入したことと，学内業務による影響で出張費などの計画に影響がでたためである．
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