文献

J-GLOBAL ID：202002290414185503   整理番号：20A0550459

ビッグデータプラットフォームとDA-HKRVMアルゴリズムに基づく観光スポットにおける観光フローの統計的解析【JST・京大機械翻訳】

Statistical analysis of tourist flow in tourist spots based on big data platform and DA-HKRVM algorithms

著者 (4件)： Li Daming (The Post-Doctoral Research Center of Zhuhai Da Hengqin Science and Technology Development Co., Ltd, Macau, China) ,  Li Daming (Institute of Data Science, City University of Macau, Macau, China) ,  Deng Lianbing (The Post-Doctoral Research Center of Zhuhai Da Hengqin Science and Technology Development Co., Ltd, Macau, China) ,  Cai Zhiming (Institute of Data Science, City University of Macau, Macau, China)
資料名： Personal and Ubiquitous Computing  (Personal and Ubiquitous Computing)
巻： 24  号： 1  ページ： 87-101  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1069A  ISSN： 1617-4909  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 経済的グローバル化の文脈において,ネットワーク情報の急速な伝達,観光文化展望への人々の注意は,著しく変化した。新しい人気のある観光プロジェクトがより好ましい。観光旅行における資源の大規模な混雑と廃棄物を避けるために,それは観光の分野におけるホットな話題であり,観光客流れの空間的および時間的分布を研究する。観光地における観光客流れの空間的および時間的分布特性を分析することによって,本論文は,旅行者の流れ情報に基づく大規模データプラットフォームを構築して,空間的および時間的分布の次元における旅行者流動を予測するために,DA-HKRVMアルゴリズムに基づくデータマイニング技術を提案した。予測結果をリアルタイムにおける景勝地のスタッフにフィードすることによって,旅客流れ分布のスケールを効果的に制御することができて,観光資源のバランスのとれた分布の目的を達成することができて,知的観光の開発をさらに促進することができた。シミュレーション結果は,データマイニングに基づく旅行者流れの空間時間分布モデルが,応用において良い適応性と精度を持つことを示した。それは,本論文で提案した方法が観光フローの不均一な空間的および時間的分布によって引き起こされる負の影響を減少させることができて,観光経済の効率的開発のための理論的指針を提供することができることを示した。Copyright Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 廃棄物 ,  乗客 ,  計算機シミュレーション ,  *アルゴリズム ,  観光地区 ,  適応性 ,  シミュレーション ,  *観光 ,  データマイニング ,  ネットワーク ,  流れ分布
準シソーラス用語： 観光資源 ,  大規模データ ,  旅行者 ,  観光客 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 観光文化 ,  ビッグデータ技術 ,  DA-HKRVMアルゴリズム ,  知的観光

分類 (2件)： 人間機械系  (IB03000G) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (5件)： アルゴリズム ,  観光スポット ,  観光 ,  フロー ,  統計的解析