抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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移動装置によって生成された大規模な位置データは,観光における伝統的研究の構造を変化させる機会を提示する。しかしながら,観光客に焦点を合わせた移動度パターンは十分に調査されておらず,観光資源の配分を最適化するのに非常に有用である。必要性を満たすために,大量匿名CDRを用いて旅行者の旅行パターンを理解するための新しい解析フレームワークを設計した。解析フレームワークは,データ層,アルゴリズム層,および応用層の3つの層から成る。観光客の多次元移動度情報を捕捉する新しい領域活動時間(RAT)パターンをアルゴリズム層で定義した。応用層は,ホットな地域と一般的な旅行パターンを発見することにおけるアルゴリズムの使用性を示して,観光季節性効果を分析して,同様に観光客の倒伏選択性を分析した。著者らのフレームワークは旅行者の移動性の価値ある情報を持つ観光専門家を提供し,観光管理の強化を助ける。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】