• ユーザの嗜好に基づく観光スポット説明文の個人化手法  PDF  プレプリント
    山田 祥輝,北山 大輔
    第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM Forum 2019), E3-1, 長崎県, 2019年3月, 査読無, 【DEIM2019 学生プレゼンテーション賞】
  • 概要
    近年,観光スポットを選択する際にじゃらんやTripAdvisorといったWeb上の観光情報サイトを利用することが多くなっている.これらのサイトには,実際に観光スポットを訪れたユーザの体験に基づくレビューが数多く掲載されており,観光スポット選択を行うユーザにとって有用である.しかし,膨大な情報から観光スポット選択に有用な情報を見つけることは容易ではない.したがって,観光スポット選択を行うユーザは興味のある情報を見落とす可能性がある.そこで本研究では,観光スポットの訪問履歴からユーザの嗜好を推定し,その嗜好に合致する観光スポットのレビューを提示する手法を提案する.観光スポットには複数の要素があることに着目し,ユーザの訪問済み観光スポットのレビューをクラスタリングすることによって,嗜好を推定する.また,プロトタイプシステムを構築し,被験者を用いた提案手法によるレビュー提示の評価実験を行う.
    本研究の概念図
  • スライド
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