GPSログデータを用いた訪日外国人旅行者の訪問パターンの分析手法の開発

学術研究論文

公開日：2017年9月28日

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著者	博士（工学）東洋大学国際観光学科教授古屋秀樹博士（工学）筑波大学システム情報系社会工学域教授岡本直久株式会社ナビタイムジャパン交通コンサルティング事業部事業責任者和歌山大学国際観光学研究センター客員研究員野津直樹
概要	本研究は，訪日外国人旅行者の訪問パターンの特性把握をGPSログデータを用いて行うことを目的とする．論文では，はじめに訪問地の組み合わせである訪問パターンの抽出にトピックモデルを用いることを説明するとともに，潜在クラス分析との差異を明らかにした．トピックモデルは教師データなしの機械学習（セグメンテーション手法）の1つと位置づけられ，セグメントの確率的導出過程が明示でき，セグメント相互が排他的でない特色を有する．分析では，訪日外国人向けナビゲーションアプリにより取得できたGPSログ情報を用いて，トピックモデルによって訪問場所の組み合わせパターンを幾つかのクラスに分類した．
掲載記事PDF	冊子版：76号
J-stage掲載記事

Title	Development of the Combination Analysis Method of Visited Places of Foreign Visitors to Japan by GPS Log Data
Keywords
Authors	FURUYA, Hideki OKAMOTO, Naohisa NOZU, Naoki
Abstract
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