| Tweet | |
| 高橋主, "系列パターンマイニングによる観光アプリユーザのスタンプラリー取得情報の分析," , 2018年2月. | |
| ID | 159 |
| 分類 | 学位論文・卒論・特別研究 |
| タグ | |
| 表題 (title) |
系列パターンマイニングによる観光アプリユーザのスタンプラリー取得情報の分析 |
| 表題 (英文) |
|
| 著者名 (author) |
高橋 主 |
| 英文著者名 (author) |
|
| キー (key) |
Tsukasa Takahashi |
| 刊行月 (month) |
2 |
| 出版年 (year) |
2018 |
| 刊行形式 (howpublished) |
|
| URL |
|
| 付加情報 (note) |
|
| 注釈 (annote) |
|
| 内容梗概 (abstract) |
近年の観光客のニーズは多様化・細分化しており，既存の観光スポットのみに 限らず新規の観光スポットを開拓・情報発信することが必要となってきている．同 時にIoT の普及が急速に進んでおり，観光地の情報を発信する様々な情報メディア が公開されている．しかし，情報媒体から得られる観光地の情報量は膨大である ため，その中から観光客が自分のニーズに合った観光地を素早く探し出すことは 困難である．そのような背景から観光地の推薦システムの研究がさかんに行わ れている．本研究では，観光地の推薦を想定し観光行動の分析，推薦のための情 報の抽出を行う．観光行動分析に広く用いられるGPS 情報は経緯度と時間のみの 情報であるため行動の目的を計るには別のプロセスが必要になる．そこで本研 究では目的を類推して行動に区別をつける必要がないスタンプラリーの取得履 歴を分析の対象にする．スタンプラリーは特典が存在することが多いため，ユー ザが実際に推薦場所を訪れる期待は大きく，推薦の効果も高いと考えられる．ま た，様々な分野の推薦システムがユーザの属性・嗜好を考慮するように，スタンプ ラリーの取得履歴の傾向が参加者の属性によって異なる可能性を踏まえ，属性ご とに取得履歴を分類し分析を行う．分析手法には，複数のアイテム集合に頻出で ある順序を考慮した系列パターンと呼ばれるアイテムの組み合わせを列挙する 系列パターンマイニングを用いる．これにより頻出なスタンプの組み合わせと その取得順がわかり，スタンプラリーの次点の推薦が可能である．実験では，頻 出な取得順序に属性の有無による差異があるかを示すため，属性による分類を 行わない分析も行い両者の結果を比較する．属性による分類を行った場合の結果 に現れるパターンが，分類のない場合の結果にも出現する割合を求めることで 検証する．実験の結果，分析で得られた各属性のパターンの大半が属性の分類を 行わなかった場合の分析結果には現れなかった．この結果により，スタンプ取得履 歴の系列パターンマイニングによる分析の結果は属性の有無によって差異が存在 することを示した．属性の有無による差異を示したことにより，スタンプラリー の取得履歴の分析において属性による分類は重要であると考えられる． |
| 論文電子ファイル | 145.pdf (application/pdf) [一般閲覧可] |
| BiBTeXエントリ |
@misc{id159,
title = {系列パターンマイニングによる観光アプリユーザのスタンプラリー取得情報の分析},
author = {高橋 主},
month = {2},
year = {2018},
}
|
