| 研究実績の概要 |
2022年度は，2021年度に引き続き，スマートフォンのデータから取得した人の移動データと，SNS（twitter）のデータ，そのほか様々なオープンデータを利用し，あまり知られていない地域行事（イベント）を自動で発見する手法の研究開発を行った．提案手法は，人の移動データから，人の集まる場所を特定し，その場所に関連するTwitterデータを収集，分析を行い，場所に関連する基本的意味構造であるオントロジ―を自動構築し，そのオントロジ―に基づき，場所に関連する知識グラフを自動的に構築する．この知識グラフを基に，場所の意味特徴と，場所で開催されているイベント情報を推定する．これによって，人手などで収集・整備されているLinked Open Dataにはないイベントや場所のデータを発見することができるとともに，それらを，旅行者や，そのイベントや場所について知らない地域の人達に推薦することもできる．この研究の成果は，14th International Conference on E-Service and Knowledge Management (ESKM 2022)で発表を行い，Honorable Mention Awardを獲得した．
Landy Rajaonarivo, Tsunenori Mine, Yutaka Arakawa, "Coupling of semantic and syntactic graphs generated via tweets to detect local events," ESKM2022, 128-133, Kanazawa, July 2022
また，この研究成果に基づき，知名度が低く，魅力的な場所やイベントの特徴（カテゴリ情報）の推定研究の基盤を構築することができた．
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