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J-GLOBAL ID：202202212863527204   整理番号：22A0959413

オンライン旅行計画のための空間-時間深層意図ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Spatial-Temporal Deep Intention Destination Networks for Online Travel Planning

著者 (7件)： Li Yu (Department of Computing, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China) ,  Xiong Fei (Alibaba Group, Hangzhou, China) ,  Wang Ziyi (Alibaba Group, Hangzhou, China) ,  Chen Zulong (Alibaba Group, Hangzhou, China) ,  Xu Chuanfei (Concordia University, Montreal, QC, Canada) ,  Yin Yuyu (Department of Computing, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China) ,  Zhou Li (Department of Computing, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 23  号： 3  ページ： 2688-2700  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1272A  ISSN： 1524-9050  CODEN： ITISFG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日,人工ニューラルネットワークはユーザのオンライン旅行計画に広く用いられている。個人化された旅行計画は,多くの実際の応用を持ち,輸送タイプ,意図目的推定,予算限界,および混雑予測のような様々な要因によって影響を受ける。それらの因子の中で,ユーザの意図先先予測は,オンライン旅行プラットフォームにおける必須タスクである。その理由は,計画が実際の意図目的地にマッチするときのみ,利用者が旅行計画に関心があるということである。したがって,本論文では,オンライン旅行プラットフォームにおけるユーザの意図目標の予測に焦点を当てた。詳細において,ユーザのための旅行計画を推薦するために,オンライン旅行プラットフォーム(FligyとAirbnbのような)として動作して,計画は,ホテルパッケージ,景勝のパッケージその他を含むさまざまな休暇アイテムから構成した。旅行計画における実際の意図目標の予測は難しい。第1に,ユーザの意図の目的地は,旅行状況(例えば,トリップの計画またはトリップの仕上げ)に高度に関連している。第2に,異なる製品タイプ(例えば,列車マケット,visaアプリケーション)に対するユーザの行動(例えばクリック,検索)は,目的地予測において異なる適応を持つ。第3に,ユーザは,公共休日直前に旅行プラットフォームをほとんど訪問し,従って,オンライン旅行プラットフォームにおけるユーザ行動は,より疎で,低周波で,長い期間である。したがって,著者らは,融合マルチ行動シーケンスから意図目的地を予測するために,深い多重逐次融合ニューラルネットワーク(DMSN)を提案した。実際のデータセットを用いて,提案したDMSNモデルの性能を評価した。実験結果は,提案したDMSNモデルが高い意図的目的予測精度を達成できることを示した。Copyright 2022 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】

シソーラス用語： 計画 ,  *ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  精度 ,  トリップ ,  *旅行 ,  多重化 ,  ホテル ,  応用プログラム ,  LF【周波数】 ,  利用者 ,  深層
準シソーラス用語： 予測精度 ,  ユーザ行動 ,  *オンライン ,  目的地 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 観光,レクリエーション  (RD04030J) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ネットワーク法  (KA03040X)

タイトルに関連する用語 (5件)： オンライン ,  旅行 ,  計画 ,  深層 ,  意図