A study of route recommendation for longtail users based on features of urban and crowd

本研究の目的は、ビッグデータを最新の機械分類と深層学習を利用しつつ、陽に明らかでない地物や通りの特性を抽出する技術、地物や通りをユーザの興味と関心に基づき分類し、ユーザ特性を抽出する技術、街ごとのそれら特性の相関性からユーザごとに認知しやすいLMを生成する技術、それらを用いた経路をアダプティブに生成し推薦する技術により、外国人観光客や夜間移動するユーザなど、多様なユーザのLMに対する認識率を向上させることで、常時画面を見ることなく目的地へ辿り着ける経路の推薦システムを開発し、社会実験を通して安全性と快適性、有用性の大幅な向上を達成することである。当該年度は、4つの課題、課題イ「陽に明らかでない地物と通りの雰囲気特性の抽出」、課題ロ「地物と通りに対する興味と関心に基づくユーザ特性の抽出」、課題ハ「街の特性と相関性抽出に基づく多様なランドマークの生成」、課題ニ「アダプティブな経路案内生成と社会実験による検証」のうち、課題二を主体に実施した。これまで実施した課題イ、ロ、ハを基盤として、ユーザごとのランドマークを用いた多様な経路案内を開発し、ユーザ特性に対応した快適な経路案内を実装し、検証した。特に当該年度は、社会状況から京都で実施し、ユーザフィードバックを分析、検証した。検証結果より、快適な経路案内の有効性を確認できた。また、同一地点の複数の地物（ランドマーク）や路面の状況が経路案内の快適さに影響を与えることが明らかとなった。以上より、有用性を確認でき、社会実験による検証に取り組めた。

本研究の目的は、ビッグデータを最新の機械分類と深層学習を利用しつつ、陽に明らかでない地物や通りの特性を抽出する技術、地物や通りをユーザの興味と関心に基づき分類し、ユーザ特性を抽出する技術、街ごとのそれら特性の相関性からユーザごとに認知しやすいLMを生成する技術、それらを用いた経路をアダプティブに生成し推薦する技術により、外国人観光客や夜間移動するユーザなど、多様なユーザのLMに対する認識率を向上させることで、常時画面を見ることなく目的地へ辿り着ける経路の推薦システムを開発し、社会実験を通して安全性と快適性、有用性の大幅な向上を達成することである。当該年度は、4つの課題、課題イ「陽に明らかでない地物と通りの雰囲気特性の抽出」、課題ロ「地物と通りに対する興味と関心に基づくユーザ特性の抽出」、課題ハ「街の特性と相関性抽出に基づく多様なランドマークの生成」、課題ニ「アダプティブな経路案内生成と社会実験による検証」のうち、課題二を主体に実施した。これまで実施した課題イ、ロ、ハを基盤として、ユーザごとのランドマークを用いた多様な経路案内を開発し、ユーザ特性に対応した快適な経路案内を実装し、検証した。特に当該年度は、社会状況から京都で実施し、ユーザフィードバックを分析、検証した。検証結果より、快適な経路案内の有効性を確認できた。また、同一地点の複数の地物（ランドマーク）や路面の状況が経路案内の快適さに影響を与えることが明らかとなった。以上より、有用性を確認でき、社会実験による検証に取り組めた。