Construction of Decision Support System by Tensor Data Analysis Considering Sensitivity Information

考虑敏感性信息的张量数据分析决策支持系统构建

基本信息

  • 批准号:
    19J22365
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.98万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
  • 财政年份:
    2019
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2019-04-25 至 2022-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本研究では,ICT技術を用いて収集された高次元データと感性情報を組み合わせたテンソルデータの分析による,意思決定支援システムの構築を試みている.これまでの研究では,感性情報を含む,実社会の高次元データの収集・利用による,地域に新しい魅力を創出するためのフレームワークを構築してきた.本フレームワークをより信頼性,汎用性の高いものにするために,以下の二つの事項に取り組んだ.本フレームワークの信頼性をより強固なものにするために,特に観光地マネジメントのためのフレームワークに着目し,社会科学(観光学)の観点から本フレームワークを再検討した.例えば,本フレームワークでは,魅力があるものの観光客に知られていない観光資源の発掘を目指していた.観光学では,MacCannellが「The tourist : a new theory of the leisure class」(1989)において,観光名所は資源自体と,資源の魅力を伝えるマーカーで構成されることを示している.これは,本フレームワークで発掘された,魅力があるものの観光客に知られていない資源を,どのように観光客に伝えるかという,本フレームワークの課題を明確にした.商業地域における,魅力があるものの消費者にあまり知られていないような店舗を新たに創出するためのフレームワークを社会実装するためには,消費者行動データの収集が必要であった.情報技術の社会への浸透に伴い,スマートデバイスを利用した効率的な消費者行動データの収集が可能になった一方で,そのようなテクノロジーを導入することが困難な商業地域も存在する.そこで,紙媒体の地域通貨に着目し,より汎用的な消費者行動データ収集手法を提案した.これは,商業地域において横断的な消費者行動データの収集を可能にし,商業地域のマネジメントに適したデータ収集を可能にする.
在这项研究中,我们试图通过分析结合使用ICT技术和灵敏度信息收集的高维数据的张量数据来构建决策支持系统。先前的研究创造了一个框架,用于通过收集和使用现实世界中的高级数据(包括敏感信息)来在该地区创造新的吸引力。为了使该框架更加可靠和通用,我们解决了以下两个方面:为了进一步增强该框架的可靠性,我们专注于旅游业管理的框架,并从社会科学(旅游业)的角度重新审视了它。例如,该框架旨在挖掘有吸引力但不知道游客的旅游资源。在旅游科学中,麦卡纳尔(Maccannell)的《旅游:休闲阶级的新理论》(1989年)表明,旅游景点包括资源本身和传达资源吸引力的标志。这阐明了该框架的挑战:如何将有吸引力但未知的资源传达给该框架中发现的游客。为了实施一个框架,以在有吸引力但鲜为人知的商业领域创建新商店,因此有必要收集消费者行为数据。随着信息技术传播到社会,尽管有可能使用智能设备有效收集消费者行为数据,但在某些商业领域也很难引入这种技术。因此,我们专注于印刷媒体中的本地货币,并提出了一种用于收集消费者行为数据的更通用的方法。这允许在商业领域横断面收集消费者行为数据,从而可以收集适合商业领域管理的数据。

项目成果

期刊论文数量(27)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Toyama de Walking: Practice of Location Based Data Collection Using Augmented Reality Applications
Toyama de Walking:使用增强现实应用程序进行基于位置的数据收集实践
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yuya Ieiri;Hung-Ya Tsai;Reiko Hishiyama
  • 通讯作者:
    Reiko Hishiyama
Compact model mapping based on precise sparse point cloud matching
基于精确稀疏点云匹配的紧凑模型映射
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    HungYa Tsai;Yuya Ieiri;Reiko Hishiyama
  • 通讯作者:
    Reiko Hishiyama
拡張現実空間における戸惑いに着目した行動モデルの提案と評価
针对增强现实空间中的混乱的行为模型的提出和评估
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    HungYa Tsai;Yuya Ieiri;Reiko Hishiyama;孫 ゲツ,家入 祐也,菱山 玲子;檜物 大輝,家入 祐也,蔡 弘亞,菱山 玲子;家入祐也,中島 悠,菱山 玲子;家入祐也,菱山玲子;家入祐也,藤ノ木 耀平,菱山 玲子;家入祐也,蔡 弘亞,田村 郁人,菱山 玲子
  • 通讯作者:
    家入祐也,蔡 弘亞,田村 郁人,菱山 玲子
Vision-Based Indoor Positioning (VBIP) - An Indoor AR Navigation System with a Virtual Tour Guide
Examination of Interaction between Augmented Reality and Traditional Cultural Experiences
增强现实与传统文化体验之间的互动检验
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yuya Ieiri;Kaishu Yamaki;Sun Yue and Reiko Hishiyama;溝渕 健太,蔡 弘亞,邵 騰飛,家入 祐也,菱山 玲子;細谷 慶人,家入 祐也,菱山 玲子;家入祐也;家入祐也,蔡弘亞,菱山玲子
  • 通讯作者:
    家入祐也,蔡弘亞,菱山玲子
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  • 发表时间:
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家入 祐也其他文献

消費者行動モデルに基づく商業地域コミュニ ティにおけるポイント付与効果の分析.
基于消费者行为模型的商业区域社区积分分配效果分析
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    家入 祐也;中島 悠;菱山 玲子
  • 通讯作者:
    菱山 玲子

家入 祐也的其他文献

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  • DOI:
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  • 发表时间:
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Constructing Situated Individual Decision Support System Based on Preference Data
基于偏好数据构建情境个体决策支持系统
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    22K14444
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    2022
  • 资助金额:
    $ 1.98万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

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心拍が刻む感受性の窓:感性情報処理の神経基盤
心跳雕刻的敏感度窗口:感觉信息处理的神经基础
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    2024
  • 资助金额:
    $ 1.98万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
長時間腸音モニタリングに基づく人間の感性情報の計測技術
基于长期肠鸣音监测测量人体感官信息的技术
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    23K28177
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.98万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
ゲノム情報から読み解く薬剤耐性感染症におけるキャリアとしての伴侶動物の重要性
从基因组信息中解读伴侣动物作为耐药感染携带者的重要性
  • 批准号:
    24K13445
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.98万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
側頭葉を中心とした感性情報の記憶に関する機能構造の解明
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    24K03029
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.98万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
感性的漫画検索のための推し語りを情報源とした作品間文脈の獲得
使用叙述作为情感漫画搜索的信息源来获取互作上下文
  • 批准号:
    24K15255
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.98万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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