多言語観光情報サイトにおけるアクセスパターンの比較

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC8-5

グループ名: 【C】平成29年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2017/09/06

タイトル(英語): Comparison of Access Pattern in Multilingual Tourism Information Site

著者名: 曽 超(福岡工業大学短期大学部),岳下 紘之(メディアインターナショナル),久冨 亮治(メディアインターナショナル),江口 征成(メディアインターナショナル),中藤 哲也(九州大学),廣川 佐千男(九州大学)

著者名(英語): Chao Zeng|Hiroyuki Takeshita|Ryoji Hisadomi|Masanari Eguchi|Tetsuya Nakatoh|Sachio Hirokawa

キーワード: 観光情報サイト|テキストマイニング|Support Vector Machine|特徴選択|Tourist Information Site|Text Mining|Support Vector Machine|Feature Selection

要約(日本語): 海外から日本への観光客の増加に伴い、多言語による観光情報発信が求められている。外国からの観光客が共通に求める情報がある一方で、言語によって異なる期待を持っていることもある。言語による興味の違いを把握することが、本研究の目的である。本稿では、多言語による観光情報発信サイトのアクセスログに対して、機械学習を適用することで、タイ語とベトナム語でのアクセスの違いを解析した。その結果、40個の特徴語が最良の予測性能を発揮することが明らかになった。ホテル情報を求めているのは共通であるが、タイ語でのアクセスでは地域の名所や特産品が多く閲覧され、ベトナム語でのアクセスではホテルの設備や位置などが多く閲覧されていることが分った。この違いは、単純な特徴語抽出や特徴語関連の可視化では見ることはできず、機械学習において負例及び負の特徴語を用いる事によりこの違いが得られた。

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