ソーシャルビッグデータにおけるユーザの多様な情報の推定と観光への応用

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ユーザの属性や関心を推定する研究の一環として，ユーザの移動情報の分析する研究に取り組んだ．移動情報は，実際のユーザの行動を表しているため，ユーザの関心を表す情報である．しかし，移動情報は，その中に持つ測位点の数が多いため，扱うのが難しい．そこで，ユーザの移動中において長時間滞在する地点に着目し，移動軌跡の特徴を保持したまま圧縮するための移動軌跡のバッチ圧縮アルゴリズムを提案した．このアルゴリズムは，ユーザの滞留地点の抽出とユーザの移動軌跡を圧縮した地点を組み合わせることで，ユーザの移動の特徴を高く保持することがでる．結果として，既存手法と比較して，軌跡の形状の損失度合いなどをほとんど変化させること無く，実行時間を削減することができた．また，既存手法との比較として，滞留地点を必ず保持した圧縮結果を作成することもあげられる．また，ユーザの移動軌跡は，実際のユーザの移動に対して情報の損失があるため，観光に利用するためには，それを復元することが望ましい．そこで，京都市で投稿されたソーシャルメディアへの投稿で構成されるユーザの移動軌跡について分析することで，移動軌跡の復元を行うための手法の開発に取り組んだ．ユーザのこれらの研究成果は，複数の国内会議，国際会議 (ICAROB2023, ADMA2022) に採録されており，広く成果を発表している．5年目もこれまでに得られた研究成果を発展させていく予定である．