情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

観光の形態の特徴を用いた将来の訪問国の予測
柴田有基 1

石野亜耶 2難波英嗣 3

竹澤寿幸 1

概要：本研究では，機械学習を用い，旅行者の過去の訪問国から将来の訪問国を予測する手法を提案する．将来の訪問国を正確に予測するためには，過去の訪問国の文化や位置情報などの基本的な情報のほかに，それぞれの国の観光の特徴を考慮する必要がある．そこで，本研究では，深層学習手法の LSTM を用い，Wikipedia から獲得した国の情報に加え，観光の特徴として，手がかり語を用いた観光の形態という観点からのソーシャルメディアの解析結果を考慮することで，より正確な将来の訪問国の予測を試みる．評価実験の結果，提案手法の LSTM でベースライン手法より高い，Accuracy@1 で 26.06%，MRR で 0.403 が得られた．
キーワード：LSTM，手がかり語，観光の形態，旅行ブログエントリPredicting the Next Country Considering Features of Tourism Types
NAOKI SHIBATA†1 AYA ISHINO†2
HIDETSUGU NANBA†3 TOSHIYUKI TAKEZAWA†1
Abstract: We propose a method for predicting the traveler’s next country by using machine learning. To predict the next country
accurately, it needs to consider the country information and features of tourism. Therefore, we propose a method considered country
information using Wikipedia, and tourism types using clue words. In this paper, we conducted an experiment using LSTM with
Wikipedia and tourism types of input data, and obtained the results, which is better than baseline methods, of Accuracy@1 andMRR scores of 26.06% and 0.403, respectively.
Keywords: LSTM, clue words, tourism types, travel blog entry

1. はじめにる[2-6]．しかし，多くの研究は，ある都市やある地域などの比較的小さな範囲を対象としているため，世界中の国が現在，COVID-19 の影響により，海外旅行をはじめとす対象となる海外旅行者への対応は不十分である．そこで，る観光行動が縮小している．しかし，日本交通公社の海外本研究では，世界中の国を対象とした観光ソーシャルメデ

旅行意向調査では，10〜20 代の約半数の女性が，COVID-

ィアの解析を通し，旅行者の過去の訪問国履歴から将来の19 の収束後，海外旅行に行きたいと回答している[1]．その訪問国を予測する．これにより，世界中を対象とした観光ため，今後，海外旅行者数が少しずつ回復していくことが地推薦が可能になる．

期待され，こういった海外旅行を考えている旅行者へのマーケティング活動は非常に重要になると考えられる．

旅行者の将来の訪問国の予測を行う際には，各国の位置
情報や文化などの基本的な情報に加えて，旅行者の多様な観光データの解析を行うためには，まず，旅行者のデー

観光の特徴を考慮する必要がある．例えば，身心の健康のタを収集する必要がある．その方法として，アンケートや促進を目的としたヘルスツーリズムやスポーツの観戦や体観光ソーシャルメディアから収集する方法が挙げられる．

験を目的としたスポーツツーリズムなど，旅行者の観光のアンケートでは，調べたい内容についての設問を用意する

形態は多様化している．そのため，このような観光の形態

ことで，欲しいデータを確実に手に入れることができるメを考慮することで，より正確な将来の訪問国の予測が可能

リットがあるが，大量のデータを集めるためには大きなコになると考えられる．そこで，本研究では，各国の基本的ストがかかる．また，COVID-19 の影響により，対面式のアな情報に加えて，このような観光の形態を考慮し，旅行者ンケートが難しくなっている．このような現状から，本研の将来の訪問国を予測する．

究では，観光ソーシャルメディアからデータの収集を行い，そのデータを用いて解析を行う．
観光ソーシャルメディアの解析に関する研究として，観光スポットや観光ルートを推薦する研究は既に行われてい

2. 関連研究2.1 将来の訪問地の予測
Su ら[2]は，ユーザの訪問履歴に加えて，フレンド関係や

1 広島市立大学
Hiroshima City University
2 広島経済大学
Hiroshima University of Economics
3 中央大学
Chuo Universityⓒ2021 Information Processing Society of Japan1

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家が近いユーザの訪問履歴を考慮した予測手法を提案して(https://www.travelblog.org/) から大量の旅行ブログエント

いる．また，Baraglia ら[3]は，ユーザの特徴と PoI (Point of

リを収集し，深層学習ベースの手法を用いてそれぞれの観Interest) の特徴を考慮した機械学習手法の Ranking SVM

光の形態に分類している．分類の結果から，観光の形態に(Support Vector Machine) によって将来訪れる PoI を予測すよる世界中の観光情報の検索が可能となったほか，検索をる手法を提案している．これらの研究に対して，本研究で通した地域の魅力発見を可能にしている．本研究では，観は，深層学習手法を用いる点で異なる．

光の形態という観点から得られるそれぞれの国の特徴を考

深層学習を用いた研究では，Liu ら[4]は位置情報と時間
情報を考慮した RNN (Recurrent Neural Network) による将

慮することで，より正確な旅行者の将来の訪問国予測を目指す．

来の訪問地の予測手法を提案している．また，Kong ら[5]Term Memory) [6]による予測手法を提案している．本研究3. Wikipedia と観光の形態の特徴を考慮した
将来の訪問国の予測

では，深層学習手法の LSTM を用いている点で類似してい

3.1 Wikipedia を用いた各国の基本的な情報の獲得

は，観光客の訪問地の周期性を考慮した LSTM (Long Short-

るが，これらの研究では，ある国や地域内のデータを対象としており，本研究は世界中の国を対象としているため異なる．
国の推薦に関する研究では，Majoddi ら[7]は，移民のための移住国推薦システムを提案している．また，Johnson ら[8]は，旅行者向けに国ごとの腸チフス感染症の危険性を考慮した，予防接種の推薦システムを提案している．これらの研究は世界中の国を対象としている点では類似している
ものの，本研究では，観光地の観光情報を研究対象として旅行者が訪問国を決定する際には，各国の位置情報や文化などの基本的な情報を考慮することが考えられる．そこで，本研究では，このような各国の基本的な情報を獲得するため，世界の国の様々な情報が掲載されている Wikipediaに注目し，Wikipedia の情報を収集する方法として，Web 上に公開され，かつ手軽に利用することができる
Wikipedia2Vec[12] の 事 前 学 習 モ デ ル を 用 い る ．
Wikipedia2Vec とは，Wikipedia のデータを用いて，単語の分散表現とエンティティの分散表現を同一空間で学習・表いる点で異なる．
2.2 観光の形態に関する取り組み

現する手法である．本研究では，この Wikipedia2Vec の事

温泉やハイキングなど，健康維持を目的とした観光の形態であるヘルスツーリズムについての取り組みとして，河前学習モデルから，それぞれの国名に該当するエンティテ
ィの分散表現を獲得し，これを予測の際に考慮する．

行ら[9]は，島根県大田市の自然や特産物を利用した健康促

しかし，各国の基本的な情報を考慮する場合，アメリカ進を促すヘルスツーリズムを推進している．また，ダムやにはハワイ州やアラスカ州，グアム島などが含まれるよう橋など，近代的な建造物を対象とした観光の形態であるイに，地理的に離れている地域が存在する．また，このようンフラツーリズムについての取り組みとして，藤井ら[10]な国では，位置情報に加え，文化や公用語も異なる場合がは，観光ガイドブックを通して日本のインフラツーリズム

ある．この場合，各国の基本的な情報を考慮することが難を紹介している．このような取り組みは，観光行動を通ししくなるが，本研究ではこの問題に対し，離れている地域

た健康促進による医療費の削減やこれまで観光地として注を分割することで対応する．

目されていなかった地域での雇用の創出などの利点があり，

3.2 観光の形態を用いた各国の観光の特徴の獲得

近年，注目されている．
ソーシャルメディアの解析に関する研究について，柴田ら[11]は，世界最大級の旅行ブログサイトである TravelBlog

近年の観光では，旅行者は多様な目的を持っていることが多いため，その訪問先で体験できる観光の特徴は，訪問

表 1: 観光の形態の定義と具体例
観光の形態

定義

例

インフラ，

近代的な建造物や娯楽施設を対象にした

橋，ダム，テーマパーク，ショッピング

観光．

モール，水族館，博物館，動物園

心身を癒すことや散歩などの軽い運動を

宗教的巡礼，温泉，ハイキング，トレッ

通して健康維持を目的とした観光．

キング

スポーツを体験または観戦することを目MLB，プロ野球，サッカー

ハードツーリズム[10]ヘルスツーリズム[9]スポーツツーリズム[13]グリーンツーリズム[14]ヘリテージツーリズム[14]カルチュラルツーリズム[15]的とした観光．
自然と触れ合うことを目的とした観光．

農業（漁業）体験，フルーツ狩り，ピクニック

世界遺産や歴史的な建築物を対象にした世界遺産，国宝，寺，神社，城観光．
それぞれの地域の生活や文化，民族，伝着物体験，神楽，祭り，初詣

統などを対象にした観光．

ⓒ2021 Information Processing Society of Japan2

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国の決定の際の重要な判断材料になると考えられる．そこの形態の重要度が高い単語を手がかり語として獲得する．

で，本研究では，観光の特徴の一つとして，先行研究の柴Random Forest で獲得した手がかり語の例を表 3 に示す．学

田らが参考文献[9-10, 13-15]を参考に定義した，表 1 中の 6習を行う際のテキストデータは，前処理としてつの観光の形態を考慮し，より正確な予測を試みる．これ

RNNTagger[16]による品詞タグ付けを行い，名詞のみに絞っより，3.2.1 節では，Random Forest を用いた手がかり語の獲た．また，Random Forest の実装には，プログラミング言語

得について，3.2.2 節では，観光の形態の特徴量の獲得につの Python3 および機械学習ライブラリである scikit-learn のいて述べる．

Random Forest Classifier を用いている．表 3 のインフラ，ハ

3.2.1 Random Forest を用いた手がかり語の収集

ードツーリズムでは，博物館を表す “museum” やショッピ

柴田らの研究では，機械学習手法を用いて，収集した旅

ングモールを表す “mall”が含まれていることがわかる．ま行ブログエントリをそれぞれの観光の形態に分類すること

た，そのほかの観光の形態でも，ある程度観光の形態を表で解析を行っている．分類実験に用いられたデータセット

す単語を獲得できていることがわかる．本研究では，このの内訳を表 2 に示す．このデータセットは，英語で書かれ手がかり語を利用し，観光の形態の特徴量を獲得する．

た旅行ブログエントリを対象に，英語の読み書きに不自由

3.2.2 観光の形態の特徴量の獲得がない大学生と著者らで 1,909 件の旅行ブログエントリを手がかり語を用いて特徴量を作成するため，本研究では，分類したものである．各観光の形態の旅行ブログエントリ

TravelBlog から各国 5,500 件以上の旅行ブログエントリをの件数の合計が，分類した旅行ブログエントリの総数より収集した．なお，小さな国などでは，投稿されている旅行

小さくなっているのは，一つの旅行ブログエントリに対し

ブログエントリの数が 5,500 件に満たない国もあるが，こて複数の観光の形態が付与されることや一つも付与されな

ういった国については，公開されている旅行ブログエント

い旅行ブログエントリが含まれるためである．本研究では，

リ分のみ収集を行った．収集する旅行ブログエントリを

このデータセットを用い，旅行ブログエントリの解析を行

5,500 件とした理由については，十分に特徴量を獲得するたう．

め，表 2 のデータセットで分類対象となった 1,909 件の 2
表 2: 人手で分類した分類結果の内訳
観光の形態倍より多い 5,000 件を目安にし，英語で書かれた旅行ブロ
件数

グエントリのみを対象とするため，5,000 件より少し多い
5,500 件とした．

インフラ，ハードツーリズム

156

ヘルスツーリズム116

スポーツツーリズム

54

観光の形態

手がかり語の例

グリーンツーリズム

421

インフラ，

museum, mall, show, city, exhibit,

ヘリテージツーリズム

177

ハードツーリズム40

ヘルス

hike, mountain, trail, hiker, hiking,

1,909

ツーリズム

river, rock, waterfall, valley, climb

スポーツ

game, stadium, ski, baseball, rafting,

ツーリズム

match, kayak, mountain, river

グリーン

river, mountain, rock, park, boat,

ツーリズム

view, valley, waterfall, island

ヘリテージ

temple,カルチュラルツーリズム
分類した旅行ブログエントリの総数

旅行ブログエントリを用いて，各国の観光の形態の特徴を獲得する方法の一つに，国ごとに集めた旅行ブログエン
トリを観光の形態に分類し，その結果からそれぞれの国の観光の形態の割合を求めることで，例えば，「世界遺産が有名なエジプトでは，ヘリテージツーリズムの割合が大きい」などの特徴量が得られると考えられる．しかし，小さな国や発展途上国では，投稿されている旅行ブログエントリの数が少ない場合があり，十分な特徴量を獲得することが難表 3: Random Forest を用いて獲得した手がかり語の例

picture, building, tower, shop

site,

century,emperor,ツーリズム

statue, wall, palace, tomb, ruin, hotel

カルチュラルtribe, pilgrim, festival, omikoshi,

ツーリズム

brickwork, riverboat, carnival, halva

しくなる．そこで，本研究では，表 2 の観光の形態データ

手がかり語による特徴量の作成方法については，各国のセットに含まれる旅行ブログエントリのテキストデータか内容について投稿された旅行ブログエントリから各手がから，観光の形態に関連する手がかり語を獲得し，この手がり語が出現する割合を用いる．例えば，日本について投稿

かり語を用いた国ごとの特徴量の獲得を行う．

された旅行ブログエントリを 100 件収集し，100 件中 30 件

手がかり語の獲得には，機械学習の Random Forest を用に “temple” が含まれる場合，日本の “temple” についてのいる．Random Forest では，学習を通して，入力データの各特徴量は 0.3 となる．このように，それぞれの手がかり語要素の重要度を獲得することができる．本研究では，表 2で割合を求め，その国の特徴量とし，Wikipedia2Vec から獲のデータセット中の各旅行ブログエントリのテキストを入得した分散表現に加えて予測の際に考慮する．

力データとした Random Forest で分類学習を行い，各観光ⓒ2021 Information Processing Society of Japan3

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4. 評価実験

ぞれで予備実験を行ったところ，上位 10 単語の方が良い結果が得られたためである．また，テキストの前処理には，

4.1 実験設定

まず，fastText[17]の言語判定モデルを用い，英語と判定さ【実験に用いるデータ】
訪問履歴データの収集には，TravelBlog の 37,371 個のア
カウントを対象とし，それぞれの訪問国履歴データを収集することでデータセットを構築した．なお，旅行日の判定れたブログエントリのみに絞り，その後，RNNTagger を用
いた品詞タグ付けを行うことで，名詞のみとした．
【評価尺度】
本実験では，表 4 のデータセットを用い，予測対象からには，旅行ブログエントリ内に記述されているブログ著者が設定した日付を用いた．また，TravelBlog では，ブログエ
ントリを投稿する際にあらかじめ訪問国を設定する場合があり，設定した場合，その内容は URL に反映される．本実験では，この URL 内に含まれる国名を訪問国とする．
TravelBlog では，「旅行 1 日目」，
「旅行 2 日目」のように，短期間で同一国についての投稿が複数存在するブログ著者が多く見られた．そのため，60 日以内に連続して同じ訪問
国履歴データが存在する場合，これらの投稿をまとめる処理を行った．また，過去の訪問国履歴から将来の訪問国を直前の 5 か国を入力データとし，次の訪問国を予測することを繰り返すことで実験の訓練・検証・評価を行う．評価
尺度には，Accuracy@k (k = 1, 3, 5, 10) および MRR (Mean
Reciprocal Rank) を用いる．Accuracy@k とは，top-k accuracyと呼ばれるものを指し，予測の確率上位 k 件に正解が含まれる場合は 1，正解が含まれない場合は 0 として評価を行う．また，MRR については，予測結果から正解が 𝑛 番目にある場合，その逆数である 1⁄𝑛 を評価値とする．
【実験手法】
本実験では，下記の 1 種類の提案手法と 8 種類のベース

予測するためには，各アカウントの訪問国の数がある程度必要となる．そのため，訪問国が 6 か国以上の訪問国履歴が存在するアカウントのみとした．これらの前処理後のデータセットの内訳を表 4 に示す．アカウント数は 9,604 個となり，訓練・検証・評価データを 8:1:1 に分割した．また，アカウントごとの訪問国数の平均は 14.1 となった．
表 4: 実験に用いるデータセットの詳細
訓練データのアカウント数

7,684

検証データのアカウント数

960

評価データのアカウント数

960

アカウントごとの訪問国数の平均

ライン手法で実験を行った．
ベースライン手法
lRandom: 無作為に選んだ国を予測結果とする．

ln-gram (n = 4): 訓練データを用いて n-gram モデルを構築する．

lDistance: 最後に訪れた国から距離が近い国を予測結
果とする．

9,604
14.1

l

果とする．
l

StarSpace: Facebook が公開している汎用ニューラルモ
デルの StarSpace[18]を用い，協調フィルタリングの問題として，学習・予測を行う．

【実験条件】
プログラミング言語には Python3 を用い，各実験手法のMost Popular: 訓練データで最も頻出した国を予測結lWikipedia2Vec: 履歴に含まれるそれぞれの訪問国を実装を行う．また，提案手法とベースライン手法の LSTM

Wikipedia2Vec の事前学習モデルを用いて分散表現にには，オープンソースの深層学習ライブラリである Keras

変換し，これらの分散表現の平均と cos 類似度が高い国を予測結果とする．

を用いる．LSTM のパラメータについては，最適化アルゴ
リズムを Adam，バッチサイズを 2,048，学習率を 0.001，l

れぞれの国や地域のエンティティの分散表現を獲得

LSTM 層を 1 層，出力ユニット数を入力ユニット数と同じし，これを入力データとした LSTM により予測を行う．

数とし，検証データによる実験から epoch 数を決定する．
Wikipedia2Vec の事前学習モデルには，Web 上に公開されて い る 英 語 の モ デ ル で 最 も 軽 量 な 100 次 元 の モ デ ル(http://wikipedia2vec.s3.amazonaws.com/models/en/2018-0420/enwiki_20180420_nolg_100d.pkl.bz2) を用いる．これは，次元数の異なるいくつかのモデルで予備実験を行ったとこ

LSTM(Wiki): Wikipedia2Vec の事前学習モデルからそ提案手法
l

LSTM(Wiki+Type): LSTM(Wiki) に対して，観光の形態の手がかり語で得られた割合，55 次元を加えることで拡張したもの．

【LSTM(Wiki+Type) について】ろ，実験結果への影響がほとんど確認できなかったためで

Wikipedia2Vec の事前学習から獲得した分散表現およびある．また，各国の観光の形態の特徴量を獲得するため，各国の旅行ブログエントリから観光の形態のそれぞれの手

TravelBlog から収集した旅行ブログエントリに含まれるテがかり語の割合を算出することで獲得した分散表現を入力

キストデータを用いて，Random Forest で収集した観光の形

データとし，これら二つの情報を考慮した予測を行う．

態の手がかり語の重要度上位 10 単語が含まれる割合を国LSTM(Wiki+Type) の詳細として，予測の例を図 1 に示す．

ごとに求めた．なお，使用する手がかり語を重要度の上位

この例では，10 か国目を予測する様子を表しており，直前

10 単語とした理由は，手がかり語上位 10，20 単語のそれの 5 か国目から 9 か国目を入力データとしている．入力デⓒ2021 Information Processing Society of Japan4

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Reportータの処理の手順については，まず，入力データとなる国慮する訪問国の数を，縦軸はその評価値の値である．図 2

を Wikipedia2Vec の事前学習モデルおよび観光の形態の手より，考慮する訪問国の数を 2 から 5 へと増やしていくこ

がかり語の割合を用いて，それぞれ 100 次元と 55 次元の分とで，それぞれの評価値が良くなっていることがわかる．

散表現に変換し，これら二つの分散表現を結合することでこれは，考慮する情報量が増えたことで，より正確な予測得られる新たな 155 次元の分散表現を国の分散表現とする．

を可能にしていることが考えられる．また，2 か国を考慮しそして，この分散表現を LSTM の入力とし，学習・予測をた場合では，評価値の Accuracy@1 および MRR でほとんど行う．本実験では，この図のように，過去の五つの訪問国差は確認できなかったものの，考慮する訪問国の数が 3 以を入力データとし，次の訪問国を予測することを繰り返す．

上である場合，提案手法の LSTM(Wiki+Type) の方が良い値となっている．このことから，手がかり語による観光の形
態を考慮することが予測に良い影響を与えていると考えられる．
表 6: Wikipedia2Vec と観光の形態の手がかり語のエジプトに対する cos 類似度の上位 5 か国
Wikipedia2Vec (100 次元)
国名

図 1: LSTM(Wiki+Type) の予測の例
4.2 実験結果と考察
評価実験の結果を表 5 に示す．これより，提案手法の観光の形態 (55 次元)

類似度

国名

類似度

リビア

0.874

カンボジア

0.968

チュニジア

0.870

インド

0.967

ヨルダン

0.863

インドネシア

0.963

シリア

0.860

ミャンマー

0.963

スーダン

0.837

ベトナム

0.962

LSTM(Wiki+Type) において，全ての評価指標で最も高い値が得られた．ここで，実際に，LSTM(Wiki) と統計的な有意ここで，実際に，観光の形態の手がかり語から獲得した性を検証したところ，全ての評価指標で有意水準 5%におい分散表現がどのような特徴を獲得しているのかについて，て，有意性が確認された．このことから，旅行者の将来のコサイン類似度を用いて Wikipedia2Vec との比較を行う．

訪問国を予測するにあたって，Wikipedia および観光の形態

まず，ピラミッドなどの世界遺産が有名なエジプトを例に，を考慮することが有効であると言える．また，LSTM とそ

Wikipedia2Vec および観光の形態の手がかり語のそれぞれのほかの手法では，LSTM の方が高い値が得られた．このの分散表現におけるコサイン類似度の上位 5 か国とその類ことから，将来の訪問国の予測に LSTM が有効であると言似度を表 6 に示す．Wikipedia2Vec の上位 5 か国に注目する

える．

と，中東や北アフリカなどのエジプトと比較的距離が近い

本実験では，過去の五つの訪問国履歴を用いて次の訪問

国が並んでいる．この結果に対して観光の形態では，国を予測したが，LSTM の入力データの時系列の長さは結TravelBlog に世界遺産のアンコール・ワットに関する投稿

果に影響を与える重要な要素であることが報告されているが多く見られるカンボジアやタージ・マハルについての内[19]．そこで，考慮する訪問国の数を 2〜4 に変化させた場

容が多く投稿されているインドなど，ヘリテージツーリズ

合でも同様に調査を行った．考慮する訪問国数の変化に伴ムが有名であると思われる国が並んでいる．このように，

う Accuracy@1 および MRR の変化を図 2 に示す．図中の直観光の形態を考慮することで Wikipedia から獲得できなか

線は，黒色が提案手法の LSTM(Wiki+Type) を，灰色がベーった観光の特徴を捉えることが可能になったことで，よりスライン手法の LSTM(Wiki) を表しており，横軸のαは考

正確な予測が可能になったと考えられる．

表 5: 将来の訪問国予測の評価実験の結果

ベースライン手法

提案手法

手法

Acc@1

Acc@3

Acc@5

Acc@10

MRR

Random

0.44%

1.31%

2.15%

4.20%

0.026

n-gram (n = 4)

3.75%

8.75%

12.71%

19.43%-

Distance

6.60%

25.78%

37.03%

50.05%

0.209

Most Popular

7.85%

16.01%

22.24%

37.29%

0.170

Wikipedia2Vec

12.36%

25.12%

33.83%

49.33%

0.236

StarSpace

12.76%

25.90%

34.90%

49.72%

0.238

LSTM(Wiki)

25.68%

46.00%

56.22%

70.24%

0.401

LSTM(Wiki+Type)

26.06%

46.31%

56.61%

70.30%

0.403ⓒ2021 Information Processing Society of Japan5

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図 2: 考慮する訪問国数の変化に伴う Accuracy@1 および MRR の変化

5. おわりに本研究では，旅行ブログエントリから構築した旅行者の[6]

訪問国履歴データを用い，各国の基本的な情報および観光の特徴を考慮した LSTM による将来の訪問国の予測手法を[7]提案した．Wikipedia の情報の獲得は，Wikipedia2Vec の事
前学習モデルを用いた．また，観光の形態の特徴について
は，Random Forest を用いて観光の形態データセット中の旅[8]行ブログエントリのテキストデータから手がかり語を収集
し，それぞれの手がかり語が国ごとに集めた旅行ブログエ[9]

ントリに出現する割合を調べ，これを予測に用いた．提案
手法の有効性を検証するための評価実験では，評価指標の[10]

Accuracy@k (k = 1, 5, 10, 20) および MRR において，全ての評価指標で提案手法の有効性が確認された．

[11]

本研究では，各国の観光の特徴として，英語の旅行ブロ
グエントリを観光の形態で解析を行った．今後の発展では，[12]

英語だけでなく，中国語や日本語など，そのほかの言語に拡張することで，より多角的な観光の特徴の獲得を試みる[13]

ことを検討している．

参考文献
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