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機械学習に基づく中核都市（姫路市）観光振興システムの開発

基于机器学习的核心城市（姬路市）旅游促销系统开发

基本信息

批准号：
21K12458
负责人：
上浦尚武
金额：
$ 2.58万
依托单位：
University of Hyogo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では姫路市を対象とし，(1) 個人旅行における観光ルート作成システムの開発，(2) 訪日外国人の旅行分布に基づく観光資源価値評価システムの開発，以上を主要研究テーマとする．(1)では，観光客個人の嗜好に合わせた観光スポットを列挙するとともに，それらに対する周遊ルートの作成・提供が可能なシステムを開発する．本システムでは，ユーザが興味のあるジャンルを入力する．令和3年度，ジャンルは，日本らしさ，写真映え，有名さ，安さ，アクセスの良さ，混雑具合とやや若年層向きの語句を採用していたが，令和4年度は歴史，風景，有名，芸術，お土産，家族と全世代的なものに変更している．また，令和3年度のシステムで列挙された観光スポットを更新した．これは，姫路市特有の観光資源とはいえないチェーン店や建築物をスポットとして選択していたためである．(2)では，評価対象である国以外の出身の外国人旅行者に対するデータを基に，市内各地区に対する観光価値定義システムを開発する．令和４年度も，姫路市国籍別旅行者分布データを用いた．分布データはエリアコードを有し，そのコードで特定される地区を訪れた外国人旅行者国別人数がデータの要素値とされる．まず調査対象国を定め，その国からの観光客が訪れている地区のコードを有するデータに正解クラス，訪れていないエリアに不正解クラスとラベルを与える．ラベル付与後，それらを印加し，サポートベクターマシン(SVM)学習によりデータ識別器を完成させる．そして，識別器に調査対象国の要素値が外されたテストデータを与え，それらのクラス分けを行う．姫路コンベンションビューローは，フランス，イギリス，ドイツ，スペイン，シンガポール，オーストラリア，アメリカを大きな観光出費を期待できる重点市場国と位置付けている．そこで，令和4年度は，データ要素としてこれら７カ国のみを採用した．

This study focuses on: (1) the development of a system of personal travel;(2) the development of a system of travel distribution of foreigners visiting Japan based on the evaluation of light resources; and (3) the development of a system of travel distribution of foreigners visiting Japan. (1)The light of the individual preferences, the light of the individual preferences. This is the first time I've ever seen a woman. In the third year of Linghe,, In the third year, the list of items in the list was updated. The city's unique light resources (2)For foreigners from outside the country, the definition of the city is open. In 2004, the number of tourists by nationality in the city was increased. The distribution of tourists is different from that of foreigners. The survey targets countries, countries and regions where the survey is conducted. The survey targets countries, countries and regions where the survey is conducted. After receiving the request, we are ready to complete the support for the SVM (SVM) learning and the data recognizer. For example, if the identifier detects the element value of the target country, the identifier will be sent to the user. The main market countries are located in the middle of the market. The main market countries are located in the middle of the market. In the fourth year of the year, the order was issued, and the elements were adopted.