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J-GLOBAL ID：201802285749304172   整理番号：18A1930448

地理的にタグ付けされたソーシャルメディアビッグデータに基づく新しい人気のある観光引力発見手法【JST・京大機械翻訳】

A Novel Popular Tourist Attraction Discovering Approach Based on Geo-Tagged Social Media Big Data

著者 (3件)： Peng Xia (Collaborative Innovation Center of eTourism, Institute of Tourism, Beijing Union University, Beijing 100096, China) ,  Peng Xia (State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographical Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Huang Zhou (Institute of Remote Sensing & GIS, Peking University, Beijing 100080, China)
資料名： ISPRS International Journal of Geo-Information (Web)  (ISPRS International Journal of Geo-Information (Web))
巻： 6  号： 7  ページ： 216  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7212A  ISSN： 2220-9964  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模データ時代において,ユーザの地理的位置を含む社会的メディアデータは爆発的に成長している。これらの種類の時空データは,人間の運動挙動を観察するための新しい展望を提供する。そのような時空間データをマイニングすることによって,著者らは,利用者の集団的知恵を組み込むことができて,新しいサービスを構築して,人々に利便性をもたらすことができた。元のユーザ位置の空間クラスタ化を通して,観光客魅力の自然の境界と人間活動情報の両方を生成して,それは観光客の魅力の人気分析を実行して,旅行者の時空的パターンまたは旅行法則を抽出することを容易にした。一方では,潜在的に抽出された知識は,観光計画と資源開発の両方における観光管理部門への意思決定支援を提供することができた。他方では,旅行選好はクラスタリング生成魅力から抽出することができて,このように,知的観光推薦サービスは,「スマート観光」の実現を促進するために,観光客のために開発することができた。そこで,本論文では,一般的な観光魅力を発見するための新しい方法を提案した。これは,空間クラスタ化とテキストマイニングアプローチを統合することによりホットスポットを抽出する。著者らは,2005年から2016年まで北京の都市区域の中のFlickr地理標識画像に基づいて,観光客誘引発見実験を実施した。結果は,従来のDBSCAN方式と比較して,この新しい方式が,人気のある観光魅力を発見するとき,隣接する高密度領域を区別することができて,不規則な密度分布の場合により良い適応性を持つことを示した。さらに,景色ホットスポットの発見結果に基づいて,本論文は,異なる時間的および気象状況の下で,北京の観光旅行の人気分布法則を分析した。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラスタ化 ,  画像 ,  都市 ,  *発見的方法 ,  適応性 ,  旅行 ,  *地理学 ,  ホットスポット ,  *観光
準シソーラス用語： 北京市 ,  テキストマイニング ,  旅行者 ,  観光客 ,  *ビッグデータ ,  *ソーシャルメディア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ソーシャルメディア ,  地理的ビッグデータ ,  観光引力 ,  人気分析

分類 (1件)： 観光,レクリエーション  (RD04030J)

引用文献 (26件)：

• Cao, L.; Luo, J.; Gallagher, A.; Jin, X.; Han, J.; Huang, T.S. A worldwide tourism recommendation system based on geotagged web photos. In Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing (ICASSP2010), Dallas, TX, USA, 14-19 March 2010; pp. 2274-2277.
• Clements, M.; Serdyukov, P.; Vries, A.P.; Reinders, M.J. Using flickr geotags to predict user travel Behavior. In Proceedings of the 33rd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, Geneva, Switzerland, 19-23 July 2010; pp. 851-852.
• Ji, R.; Xie, X.; Yao, H.; Ma, W.Y. Mining city landmarks from blogs by graph modeling. In Proceedings of the 17th ACM International Conference on Multimedia, Beijing, China, 19-24 October 2009; pp. 105-114.
• Lu, X.; Wang, C.; Yang, J.M.; Pang, Y.; Zhang, L. Photo2trip: Generating travel routes from geo-tagged photos for trip planning. In Proceedings of the International Conference on Multimedia (MM2010), Firenze, Italy, 25-29 October 2010; ACM: New York, NY, USA, 2010; pp. 143-152.
• Wei, L.Y.; Zheng, Y.; Peng, W.C. Constructing popular routes from uncertain trajectories. In Proceedings of the 18th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD2012), Beijing, China, 12-16 August 2012; ACM: New York, NY, USA, 2012; pp. 195-203.

タイトルに関連する用語 (5件)： 地理 ,  タグ付け ,  観光 ,  引力 ,  発見手法