DEIM Forum 2019 F {niitsuma, Twitter 1 SNS Twitter 1 450
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1 DEIM Forum 2019 F {niitsuma, Twitter 1 SNS Twitter [1] Twitter 4 [2] Twitter [3] Foursquare 2 Instagram 3 3 [4] Twitter ANPI NLP [5] Twitter k-means 2 Foursquare 3 Instagram
2 [6] 3 [1] [2] 3. 1 Google Places API 20 Yahoo! 3. 2 Twitter API 4 Foursquare Instagram in at [1] Wikipedia 5 Weblio 6 [2] NN NN NN [2] 1 STEP1 4 Twitter Developer 5 Wikipedia 6 Weblio
3 STEP S 1 S 2 STEP3 S 1 S 2 1 S 2 STEP4 1 S 3 S 4 S 5 STEP5 S 3 S 4 S 5 STEP6 STEP4 STEP5 STEP4 STEP v = n i=1 fi M S,1 + n 1 i=1 Mi,i+1 + Mn,G (1) f i = f T i + f C i + f CO i + f A i + f NC i (2) n f i i f T i f C i fi CO fi A fi NC i NN S G M i,i+1 i i + 1 ( ) (1) 1 ( ) S 1 13 S 2 25 S 3 9 S 4 30 S 5 43 S 6 22 S 7 5 S 8 11 S 9 18 S A B 4. 1 A Google Directions API 7 CSV Phase1 15 Phase Phase2 5 1 Phase1 S 1 S 3 S 7 S Phase2 30 S 1 S 2 S 3 S 4 S 6 S 7 S 8 S A 4. 2 B 3.4 STEP6 7 Google Directions API directions/
4 2 2 STEP6 2 T 1 S 3 T 3 S 5 1 S 2 2 S 2 S B A B 2 v (iii) (vi) (ix) 3 (i) (iv) (vii) v (i) viii 3 8 (i) 2 A 2 (i) 09:00 21:00 (ii) 10:00 18:00 (iii) 15:00 18:00 (iv) 09:00 21:00 (v) 10:00 18:00 (vi) 15:00 18:00 (vii) 09:00 21:00 (viii) 10:00 18:00 (ix) 15:00 18:00 3 ( ) v (i) (ii) (iii) (iv) (v) (vi) (vii) (viii) (ix) A ( ) v (i) (ii) (iii) (iv) (v) (vi) (vii) (viii) (ix) B ( ) v (i) (ii) (iii) (iv) (v) (vi) (vii) (viii) (ix) B (viii)
5 到着時刻 A 岡山駅 出発時刻 09:00 B 夢二郷土美術館 09:06 11:31 C 浄土寺 11:45 12:19 D 岡山城 12:39 14:14 E 地蔵院 14:50 16:50 F 池田動物園 17:20 18:20 G 法輪寺 18:41 19:31 A 岡山駅 H 岡山後楽園 19:37 20:52 B 招き猫美術館 09:26 11:09 I 岡山駅 21:00 C 吉備津彦神社 11:40 12:21 D タオル美術館 12:41 13:41 E 岡山後楽園 13:49 14:53 F 岡山城 15:00 16:35 G お城茶屋 16:36 17:46 H 池田動物園 18:05 20:47 I 岡山駅 21:00 図 3 中川らの手法による推薦ルート (i) 到着時刻 出発時刻 09:00 図 5 提案手法 B による推薦ルート (i) の観光スポットもルートに取り込むことができるため より効 率的なルートが生成されたと考えられる これらの結果から 提案手法 A は観光時間が長い場合や 選択スポットが出発地及 び終着地から近く 観光スポットが密集している場合に有効で あるといえる 一方提案手法 B は条件に関わらず中川らの手法 よりも移動時間が短くなる傾向がある 到着時刻 A 岡山駅 出発時刻 09:00 B 東山公園 09:12 10:12 C 石山公園 10:21 11:11 D 岡山城 11:13 13:47 E 岡山後楽園 13:54 14:58 F 夢二郷土美術館 14:59 17:18 G タオル美術館 17:25 18:25 H イオンモール岡山 18:30 20:56 I 岡山駅 21:00 図 4 提案手法 A による推薦ルート (i) 6 ま と め 本稿では 観光ルート推薦において 観光スポットのスコア を優先してルートを生成すると移動距離が長くなる問題を解 決するために 新たに 2 つの手法を提案し有効性を確かめた 提案手法 A は ユーザが訪れたいと選択した観光スポットから 指定時間内に移動できる観光スポットのみを推薦する手法で 提案手法 B は 推薦ルート生成時に中川らの手法のようにラン ダム個数のスポットを推薦ルートから無作為に削除するのでは なく 移動時間が長いスポットから優先的にランダム個数削除 する手法である また提案手法 A において選択スポットが渋川動物公園の場合 その周辺に観光スポットが少なく その 15 分圏内ではなく 30 分圏内の範囲のスポットに制限してルート推薦を行ったた め 移動時間が長くなったと考えられる 一方提案手法 B で は 全ての観光スポットを用いるので 出発地及び終着地近辺 評価実験として 中川らの手法と 2 つの提案手法のそれぞれ において観光に要する時間や選択スポットを変えた複数の条件 で観光ルート推薦を行い ルートの評価値 v や総移動時間及び 推薦ルートを比較した 結果として提案手法 A ではスポットの 数や時間などパラメータの調節が必要だが 適切なパラメータ
6 A 10:00 B 10:50 11:50 C 11:53 12:53 D 13:01 14:01 E 14:56 15:37 F 15:58 17:56 G 18:00 6 (viii) A 10:00 B 10:50 11:50 C 11:53 12:53 D 13:01 14:01 E 14:23 14:59 F 15:13 17:20 G 18:00 7 A (viii) v B v A v B [1] Twitter 7 G7-6 pp [2] 10 H1-3 pp [3] Vol 2013-DBS-158 No 28 pp [4] Twitter 18 A4-6 pp [5] A 10:00 B 10:50 11:50 C 11:53 12:53 D 13:01 14:01 E 14:53 15:53 F 15:58 17:56 G 18:00 8 B (viii)
7 22 Vol 2010 E [6] Vol 106 No 149 pp
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