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観光資源の景観特徴化に基づく観光情報推薦システム

基于旅游资源景观表征的旅游信息推荐系统

基本信息

批准号：
19K12567
负责人：
奥健太
金额：
$ 2.83万
依托单位：
Ryukoku University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では、観光資源の特徴の一つとして景観特徴に着目し、景観ベースの観光情報推薦の問題に取り組む。2022年度は、前年度までに取り組んできた(a)観光スポット推薦システム、(b)観光ルート推薦システム、(c)観光地推薦システムを組み合わせた観光情報推薦システムについて検討した。特に、2022年度は景観変化を考慮した観光ルート推薦システムについて取り組んだ。具体的には、OpenStreetMapの道路ネットワークデータを対象に、国土数値情報から得られる土地利用細分データや標高データを用いて、ルートの景観変化について分析した。また、2021年度に新たに検討を開始した(d)コンテンツツーリズムに向けた観光情報推薦システムの課題に、2022年度も引続き取り組んだ。コンテンツツーリズムとは、映画や漫画、アニメ、音楽などさまざまなコンテンツの舞台である土地を訪れる観光行動のことである。この観光行動には、例えば、アニメ作品や映画作品中のシーンに現れる景観や、楽曲の印象に合った景観を巡る観光なども含まれる。このような考え方を基に各種コンテンツと景観との関係データを用いることで、本研究課題で取り組んでいる景観ベース観光情報推薦の問題をより多角的に分析することができる。2022年度は、特に、映画やコミック、ゲーム動画、楽曲、書籍などのコンテンツを対象に、コンテンツ自体の特徴とコンテキストやパーソナリティとの関係性の分析を行った。この中でも、種観光資源の景観特徴に合った楽曲を推薦するシステムについては、産学連携の一環として重点的に取り組んだ。具体的には、観光スポット、観光ルート、観光地について、得られる外部情報を基に景観特徴化を行い、これらの景観特徴に対する感情特徴を推定する。同様に、楽曲についても感情特徴を推定し、これらを関連付けることで、種観光資源の景観特徴に合った楽曲を推薦する。

This study is based on the purpose of the project and the problem of the project's information recommendation. The 2022 fiscal year, the previous year's までにり组んできた (a) 観光スポット recommended システム, (b) 観光ルートRecommend システム, (c)観光地recommend システムをgroup み合わせた観光information recommend システムについて検検柗た. Specially, in 2022, the scenery changes will be considered and the recommended group will be recommended. Specific road information, OpenStreetMap road information, and national dataから得られる land use subdivision データやelevation データを Use いて, ルートのview 観変化についてanalysisした.また、2021 new year たに検検をstarts した(d)コンテンツツーリズムにRecommend the project of システムのに to the けた観光information, and the 2022 も涚きtake the group んだ.コンテンツツーリズムとは, 影视や manga, アニメ, 音楽などさまざまなコンテンツのstage である地をvisit れる観光行のことである. It appears in the works of この禳光动には, Case えば, and Amami.れる景観や、楽quのIMpressionに合った京観をtourる観光なども与まれる.このような卡え方をbasedに Various コンテンツとview 観とのrelations データを用いることで、This research course The problem that the title is taken out of the group んでいる京観ベース観光information recommendationの的をより多角にANALYSISすることができる. 2022 は, special に, movie やコミック, ゲーム animation, music, book などのコンテンツを対Like に、コンテンツ自体の特徴とコンテキストやパーソナリティとの Relationship Analysis を行った.この中でも、kind of scenery light resource の scenery scenery special 徴に合った楽quをrecommendedするシステムについては, one link of industry-academic cooperation, and the key point of にtaking group んだ. Specific には, 観光スポット, 観光ルート, 観光地について, 德られる External situation The report is based on the background of the scenery, the scenery of the scenery is changed, and the feeling of the scenery is special. Same as 様に, 楽qu についても情特徴を presumed し, これらをrelated payment けることで, kind 観光资源の京観特徴に合った楽quをrecommended する.