複数の興味を同時に扱う観光地推薦モデル、大阪公立大学が研究成果を公表
大阪公立大学大学院情報学研究科が、旅行者の複数の興味を同時に扱う観光地推薦モデルに関する研究成果を公表した。
複数の興味を考慮した観光地推薦モデルの研究結果が公表された
大阪公立大学大学院情報学研究科の研究グループは、旅行者の多様で変化する興味を捉え、次に訪れる可能性が高い観光地を推薦するモデルに関する研究成果を公表した。研究内容は、国際学術誌『IEEE Access』にオンライン掲載された。
公表資料によると、利用者の複数の興味を個別に保持する仕組みと、時点ごとに関連性の高い興味を選択する構造を組み合わせた点が特徴とされている。日本国内で実施された鉄道スタンプラリーの行動データを用いた検証が行われ、既存手法との比較結果が示された。
観光分野における行動履歴型推薦研究の位置づけ
観光分野では、旅行者の行動履歴や嗜好情報を基に訪問先を提示する推薦手法が研究対象とされてきた。特定のテーマや期間に沿った行動が生じやすい観光イベントでは、関心が短時間で切り替わるケースも想定される。
公表された研究は、小規模かつテーマ性のある観光行動データを対象とし、複数の関心が同時に存在する状況を整理する試みとして位置づけられている。
事実関係の整理
- 情報の種類:研究(学術論文)
- 公表元:大阪公立大学大学院情報学研究科
- 公表日:2025年12月18日(大学発表)
- 対象:観光地推薦(POI推薦)モデル
- 主要指標:Precision@5、NDCG@5
- 主要な数値:既存手法と比較し、各指標で約1.5〜4.0%の差異が示された
- 比較対象:GRU4Rec、SASRec
- 留意点:特定のスタンプラリーデータを用いた検証結果であり、他の観光形態への適用は未検証である
参考文献
大阪公立大学「旅行者の多様な興味を捉える観光地推薦モデルに関する研究発表」
https://www.omu.ac.jp/info/research_news/entry-21540.html
Multi-Slot Memory With Dynamic Gating: A Multi-Task Framework for Interpretable Sequential Recommendation in Niche POI Scenarios
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3632668