• ユーザの既体験に基づく未体験度による観光地推薦  PDF  プレプリント
    丸山 菜摘,北山 大輔
    第12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 2020), P1-16, オンライン会議, 2020年3月, 査読無
  • 概要
    観光地を決定する際,日常では味わえない体験ができるということは1つの基準になると考えられる.そこで本研究では,任意の観光スポットで可能な体験を抽出し,それを用いて未体験度を定義することにより,日常では味わえない体験を推薦する.具体的には,既知の観光スポットから抽出した体験と対象の観光スポットから抽出した体験の差異を未体験度として算出し,観光地検索の結果に付帯情報として提示する.本稿では,上記の考えを実現するために,観光地のレビューから係り受け解析を行い,「名詞,動詞」のペアを体験情報として抽出をする.そして既知の観光スポットから抽出した体験情報集合と,対象の観光スポットから抽出した体験情報集合での出現頻度を元にベクトルを生成し,コサイン類似度を算出し未体験度とする.評価実験では,比較手法と提案手法を比較し考察する.
    本研究の概念図
  • スライド
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