A study of route recommendation for longtail users based on features of urban and crowd

基于城市和人群特征的长尾用户路径推荐研究

基本信息

批准号：
19K12240
负责人：
河合由起子
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Kyoto Sangyo University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は、ビッグデータを最新の機械分類と深層学習を利用しつつ、陽に明らかでない地物や通りの特性を抽出する技術、地物や通りをユーザの興味と関心に基づき分類し、ユーザ特性を抽出する技術、街ごとのそれら特性の相関性からユーザごとに認知しやすいLMを生成する技術、それらを用いた経路をアダプティブに生成し推薦する技術により、外国人観光客や夜間移動するユーザなど、多様なユーザのLMに対する認識率を向上させることで、常時画面を見ることなく目的地へ辿り着ける経路の推薦システムを開発し、社会実験を通して安全性と快適性、有用性の大幅な向上を達成することである。当該年度は、4つの課題、課題イ「陽に明らかでない地物と通りの雰囲気特性の抽出」、課題ロ「地物と通りに対する興味と関心に基づくユーザ特性の抽出」、課題ハ「街の特性と相関性抽出に基づく多様なランドマークの生成」、課題ニ「アダプティブな経路案内生成と社会実験による検証」のうち、課題二を主体に実施した。これまで実施した課題イ、ロ、ハを基盤として、ユーザごとのランドマークを用いた多様な経路案内を開発し、ユーザ特性に対応した快適な経路案内を実装し、検証した。特に当該年度は、社会状況から京都で実施し、ユーザフィードバックを分析、検証した。検証結果より、快適な経路案内の有効性を確認できた。また、同一地点の複数の地物（ランドマーク）や路面の状況が経路案内の快適さに影響を与えることが明らかとなった。以上より、有用性を確認でき、社会実験による検証に取り組めた。

这项研究的目的是通过使用最新的机器分类和深度学习来提高各种用户的识别率，例如外国游客和夜间用户，以提取不明显的特征和街道特征，通过根据用户的兴趣和兴趣和街道进行分类，通过基于用户的兴趣和兴趣和街道来基于用户的利益和兴趣，通过为每个用户提供对每个特征的相关性，并通过适用于这些特征的相关性，并适用于每个城市的相关性，并通过适应这些特征来适应这些特征，并适用于这些特征，并通过适应这些特征来适应这些特征，并通过适应这些特征来适应这些特征，并通过适用于这些特征，并通过适用于每个城市的适应性，并通过适用于这些特征。使我们能够到达目的地的路线无需不断地查看屏幕，并通过社交实验实现安全，舒适性和实用性的显着提高。在这个财政年度，主要任务是在任务2上进行的，其中包括四个任务：“提取街道的特征和氛围特征，而太阳尚不清楚”。 “根据对特征和街道的兴趣和兴趣提取用户特征”，任务卷。 “基于提取城市特征和相关性，产生不同的地标”，以及任务卷。 “生成自适应路线指导并通过社会实验进行验证。”基于到目前为止已实施的问题，开发了使用地标的各种路线指南，并实施了和验证了与用户特征相对应的舒适路线指南。特别是，在这个财政年度，由于社交情况，该公司在京都实施，并对用户反馈进行了分析和验证。验证结果证实了舒适的路线指导的有效性。还揭示了相同位置的多个功能（地标）和道路状况会影响路线指导的舒适性。从上面可以证实，它的实用性已实现，并能够使用社会实验进行验证。

项目成果

期刊论文数量（26）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

A Graph Neural Network-based Map Tiles Extraction Method Considering POIs Priority Visualization on Web Map Zoom Dimension

DOI：
10.1109/access.2022.3182497
发表时间：
2022
期刊：
IEEE Access
影响因子：
3.9
作者：
Huaze Xie;Da Li;Yuanyuan Wang;Yukiko Kawai
通讯作者：
Huaze Xie;Da Li;Yuanyuan Wang;Yukiko Kawai

Visualization of POI Category on the Dynamic Rasterized Map Tiles from Geo-Tagged Social Media (Twitter) with SZ-GAT.

使用 SZ-GAT 对来自地理标记社交媒体 (Twitter) 的动态栅格化地图图块上的 POI 类别进行可视化。

DOI：
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
0
作者：
Huaze Xie;Da Li;Yuanyuan Wang;Yukiko Kawai
通讯作者：
Yukiko Kawai

A Proposal of Data Collection by Mobility Users on Real-time for e-Bike Navigation System

DOI：
10.1109/bigdata52589.2021.9671568
发表时间：
2021-12
期刊：
2021 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)
影响因子：
0
作者：
R. Yamaguchi;Panote Siriaraya;Da Li;T. Yoshihisa;S. Shimojo;Yukiko Kawai
通讯作者：
R. Yamaguchi;Panote Siriaraya;Da Li;T. Yoshihisa;S. Shimojo;Yukiko Kawai

Automatic latent street type discovery from web open data

从网络开放数据自动发现潜在街道类型

DOI：
10.1016/j.is.2020.101536
发表时间：
2020
期刊：
Information Systems
影响因子：
3.7
作者：
Zhang Yihong;Siriaraya Panote;Kawai Yukiko;Jatowt Adam
通讯作者：
Jatowt Adam

感情と風景を考慮した情景的経路推薦システムの提案

考虑情感和风景的景区路线推荐系统的提出

DOI：
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
0
作者：
Huaze Xie;Da Li;Yuanyuan Wang and Yukiko Kawai;石坪史帆，山内克之，Panote Siriaraya，中島伸介，河合由起子
通讯作者：
石坪史帆，山内克之，Panote Siriaraya，中島伸介，河合由起子