DEIM Forum 2019 C8-2

訪日外国人の趣向に合わせたイベント情報提供のためのソーシャルメディア活用の検討
今井 美希†

工藤瑠璃子†

榎美紀††

小口 正人†† お茶の水女子大学 〒 112–8610 東京都文京区大塚２丁目１番１号†† 日本アイ・ビー・エム株式会社 〒 103–8510 東京都中央区日本橋箱崎町 19-21
E-mail: †{miki,ruriko-k}@ogl.is.ocha.ac.jp, ††enomiki@jp.ibm.com, †††oguchi@is.ocha.ac.jp
あらまし 近年日本を訪れる外国人観光客は急激に増加しており，2020 年に開催される東京オリンピック・パラリン
ピックを考慮すると更なる増加が見込まれる．観光客の増加に伴い，有名な観光スポットなどの情報を載せたガイドブックや Web サイトは見受けられるようになってきた．しかしながら，それらの媒体に載っていないようなローカル
な情報や今まさに開催されているイベントを知り得ることは，現状難しい．また興味のあるイベント情報を自身の手によって見つけるのは手間がかかる．そこで我々は SNS にある情報に着目した. 本研究では，位置情報を考慮すると
ともに，ソーシャルストリームに基づき訪日外国人の趣向を推定し，イベント情報を順位付けして配信を行う.
キーワード ソーシャルストリーム，SNS，Twitter，インバウンド
り，またその情報には単発のイベントや地域特有の情報など，

1 はじめに近年，クルーズ船寄港数の増加や航空路線の拡充，これまでの継続的な訪日旅行プロモーションに加え，ビザの緩和，消費税免税制度の拡充等の結果，日本を訪れる外国人観光客は急激に増加し，平成 28 年に日本を訪れた外国人旅行者は約 2,500
万人と過去最多となった [2]. 2020 年には東京五輪・パラリン
ピックを控え，更なる増加が見込まれる．訪日外国人の増加に伴い有名な観光スポットなどの情報はガイドブックや Web サ
イトから取得できるようになってきた．しかしながら，それらの媒体に載っていないようなローカルな情報や今まさに開催されているイベントを取得することは，現状難しい. そこで我々はローカルなイベントや単発のイベントを取得する手段としてSNS に着目をした.
近年，様々な SNS が普及し，人と人との社会的な繋がりを維持・促進し，情報共有，情報伝達の手段として一翼を担っている． SNS の代表である Twitter [1] は主にツイートをする (情報発信) ， ツイートを読む (情報収集) といったシンプルな機能によって作られており, その使いやすさとモバイル端末からも投稿可能という利便性から，多くの人が情報発信，情報収集

特定の場所にいる人にとって有益なものが含まれている．
しかし，それらの情報は整理されていないため，そこから情報を得ようとすると，膨大なデータの中から興味がある情報を自力で探し出さなければならず，非常に煩わしい. 時間，行動範囲が限られる旅行者には，「その時」「その場」で役立つ情報が必要となる. そこで本研究ではそれらの情報を使えるよう整
理し，ユーザの趣向に合わせリアルタイムに発信していこうと考えた. 旅行者などの時間とともに移動していく人々に有用な情報を SNS の代表である Twitter から抽出し，その情報をユー
ザの過去のツイート内容から推定した趣向に合わせて配信していくといったインバウンド対応のタイムリーな情報提示手法を提案する.
本論文の構成は以下の通りである．2 章で関連研究について述べ，3 章では提案システムの概要を紹介し，4 章でユーザの趣向性を判定するための分類モデルについて説明する. 5 章で趣向の推定の検証を行い, 6 章でイベントの推薦を行い，最後に，7 章で本稿をまとめる．

2 関連研究の場として利用している．例えば，訪れた観光地先で何をした

外国語を用いるユーザが，訪日外国人なのか，在日外国人なのか，何を食べたのかといった内容から，舞台や映画を見たとのかを判別する手法を佐伯ら [3] が提案している．ユーザが日きの感想や意見，お祭りや地域のイベントに参加をしたといっ

本国内でツイートを投稿した期間が，一時的な滞在かどうかをた事実などツイートする. それらのツイートを読んだ人は，ど推定することによって判別，または分析する期間を設定し，そこで何が行われているのか情報を得ることができる．また,「リの期間内の日本国内でのツイートの割合に着目して判別するとツイート」機能を利用してツイートを拡散し，多くの人に情報いった手法をとっている．

を知ってもらうことも可能であるため，イベントの告知などにも使われている．ツイートには 140 字以内と文字制限があり，趣向に合わせた情報提供の手法については石野ら [4]，向井ら [5]，上原ら [6]，矢部ら [7] によっても提案されている.

簡潔に必要な情報のみを知ることができる. 更に，ツイートに石野らは各個人の SNS 上の画像群を解析することにより，は今その場で起きていることを配信できるリアルタイム性があ

ユーザがどの様な観光地を好むかを判定する手法を提案している. 向井らの研究では， マイクロブログ特有のリアルタイム性

3. 2 先 行 研 究の高い投稿を活用して効果的な情報推薦を行う手法を提案してSNS データを用いた場所と時間を考慮するイベント検索手法

いる.「リツイート」に着目し，そこから各ユーザのプロファイの提案と評価（DICOMO 2018 ）[8] という題で，工藤らがイルを作成し，またセレンディピティのある推薦を可能にするたベント情報の収集について研究を行っている. 以下が先行研究

め，プロファイルの類似するユーザのクラスタリングを行うこの流れである.

とでユーザの嗜好を推定している. これらの研究では，ある決（ 1 ） ツイートの抽出

められたイベント情報を配信するというスタティックな情報提（ a ） Twitter API [10] のキーワード検索で地名を供になっている．本研究ではダイナミックに，リアルタイムにキーワードに設定し, 地名に紐付いたツイートを収集

時間と場所を考慮した上で配信することを目指している点で，（ b ） 取得したツイートの情報を整理

これらの研究とは異なる.
上原らは，Web から観光情報を抽出し，複数の特徴ベクト（ c ） 日付と時間, 地名が含まれるツイートを抽出.
（ 2 ） イベント情報の抽出とカテゴリ分類

ルから観光地間の類似性を評価することで，観光地を推薦する（ a ） ツイート本文を解析し, イベントの開催日時をシステムを提案している．ユーザはお気に入りの観光地を入力

取得, 正規表現を用いてイベントの開催日時をツイート

し，知恵袋・ブログ上での共起キーワードと時系列分布，知恵内容から取得

袋上でのカテゴリ構造，観光地周辺施設，地図画像 から生成し（ b ） ツイート本文を解析し, イベントの開催場所をた観光地の特徴ベクトルから，お気に入りの観光地と類似性の取得, 正規表現, イベントスポット辞書を用いて, ツイー

高い観光地を推薦する．

ト内容からイベント開催場所を特定

矢部らの研究では，利用者の趣味・嗜好を踏まえた上で配信（ c ） イベント名を取得, 正規表現を用いてイベント

情報との関係性を動的に計量する位置情報に基づく情報配信シ

名を取得. 外部情報を利用し, 情報の補完を行う.

ステムを提案している．利用者の興味・関心というリアルタイ（ d ） イベント情報をカテゴリ分類, イベント情報のムに変化する利用者の意図を，変動しないベクトルに変換し，データベースへ格納.

地理情報・配信情報と利用者間の関係性を動的に計量することにより，趣向，位置情報を考慮した情報配信に成功している.

3. 3 本 研 究

上原らや，矢部らの研究では，自身で属性や趣向などを入力

ここからが本研究である.

した上で情報推薦を行うのに対し，本研究では過去のツイート（ 3 ） カテゴリ分類器の作成

内容から自動的に情報推薦を行う点で異なる.

（ a ） あらかじめ，イベントのカテゴリに関する英語のツイートを取得

3 提案システム
3. 1 提案システムの概要
観光者などに有用な情報をタイムリーにインバウンド対応で提示するために，本研究で提案するシステムの概要を図 1 に（ b ） (1)-(a) のツイートを学習データとして，ユーザ（訪日外国人）のツイート (2)-(a) をカテゴリごとに分類する学習器を作成（ 4 ） ユーザ（訪日外国人）の情報取得（ a ） 過去のツイートを取得（ b ） 現在の位置情報を取得

示す．

（ 5 ） 情報提供
（ a ） (2)-(a) で取得したツイートをカテゴリ分類器
にかけ，趣向の解析（ b ） 趣向に合ったカテゴリの情報を配信する（ c ） 適合性フィードバックにより，更に個々のユーザにあったイベント情報の配信
図 1 提案システムの概要

DB を介して図の右側が先行研究によって進められており,左側が本研究である.
先行研究ではツイッターからイベント情報の抽出を行っている. 本研究では先行研究で抽出したイベント情報を, ツイッターに基づいて判別したユーザの趣向に合わせて, 時間と場所を考慮した上で配信していく.

4 趣向の解析のための分類モデル
趣向の解析方法について説明していく．
趣向の判定にはユーザの過去のツイートを用いる．過去のツ
イートをイベントのカテゴリごとに分類し，分類結果をもとに各カテゴリの点数を求める.
カテゴリは, イベント情報の収集を行なっている先行研究に合わせて展示，映画，ライブ，舞台の４カテゴリとした. 都市
情報雑誌の代表格である「東京 Walker」[9] のイベントカテゴ
リを参考にし, 予備実験で地名と日時を含むツイートの種類を分析した際に, 一定数のツイートが得られると判明したカテゴ
リを設定してある.

4. 1 分類モデル作成のための学習データの収集
Twitter API [10] のキーワード検索で各カテゴリごとのキー
ワードを設定，また言語を英語に設定することで英語のツイー
トを取得する．ツイートは各カテゴリ 300 ツイートずつ取得
し，キーワードは以下のように設定する.
展示会

art，museum，gallery，anime

映画

movie，movie theater，cinema，film

ライブ concert
舞台

musical

上記以外のツイート キーワードなし
取得する際，ツイートをする人が多くいる時間帯を見計らうこ

5 ユーザの趣向性考慮の効果の検証実験
5. 1 全体の分類傾向 (外国人と日本人別)4 章で作成した分類モデルを用いて, 趣向の分類を行なった.
趣向分類の傾向をみていくために,

外国人, 日本人それぞれ10 人のツイートを取得して分類を行い，各カテゴリの分類結果の割合を円グラフにまとめた．以下がその結果である． 双方とで多くのツイートを取得することが可能となった.

4. 2 分類モデル作成
4. 1 で取得したツイートを使い，ユーザのツイートを分類するための学習器を作成していく. まず特徴語辞書を作成する．
各カテゴリのツイートに関する特徴を捉えるためである．ツ
イートを単語に分割，更に小文字に直す．そこから is，a，RTなど出現回数が多い単語を予め設定しておき取り除く.
特徴ベクトル (出現頻度のベクトル) に変換するため, 単語とID，ID と頻度にマッピングした後，ベクトルにする. 続いて学習を行なっていく.

図 2 カテゴリの割合

先行研究においてイベント分類で代表的な手法である SVMとランダムフォレストを比較したところ, 精度, 処理速度の観点のグラフを比べると，日本人は外国人よりライブのツイートのからみてランダムフォレストの方が研究では優れていた為, 本割合が多いことが見て取れる．また，どちらのグラフからも展研究においてもランダムフォレストを使用して学習を行う.

示の割合が大きくなっていることがわかる．これは展示として

英単語には過去分詞 (ed)，現在分詞 (ing)，複数形があり，分類の妨げとなると考えた. そこで，Tree Tagger [11] と呼ば分類しているツイートが，アニメから美術など多岐にわたっていることが要因と考える．

れるパッケージを用いて形態素解析を行い，英単語を過去分詞(ed)，現在分詞 (ing), 複数形などを標準形でまとめた.
また, scikit-learn のランダムフォレスト [12] には多くのパラメタがある. 調整することで，よりランダムフォレストで正確な分類をできるようになる. そこでグリッドサーチという自動的な最適化ツールを使い，与えたパラメータの中で最も精度の良いものを選ぶ. 学習データ用いてランダムフォレストによって学習を行った．

5. 2 カテゴリの再考
5. 1 節より，展示に偏って分類される傾向がある．分類結果の半数以上を占めるカテゴリがある場合は, そのカテゴリを更に詳細に分ける事とする.
今回は展示が半数以上を占めていた為, アニメと美術に分類した．キーワドはアニメ

4. 3 実験結果（分類器の作成）
形態素解析, チューニングを行い，ランダムフォレストによって学習器を作成し，ツイートを分類を行った．
適合率 (Precision)，検出率 (Recall)，F 値 (f-score) などから見ても，高い結果が得られた.

美術

anime, manga
art，museum，galleryとした．

5. 1 節と同様に日本人と外国人に対してツイートの分類を行ない，グラフにまとめた．これまでと比べるとバランスはよくなったが，アニメに多く分類される傾向がある．また, 分類結果が 5. 1 節と比べ展示以外のカテゴリも割合が変わっているが, これは分類モデルの精度が 8 割ほどである事が要因と考えられる.

今回は元の展示, 映画, ライブ, 舞台の 4 カテゴリのまま研究を進めることとする.

5. 4 訪日外国人に対する検証
実際に日本へ観光に来た訪日外国人のツイートを用いて検証を行った.

5. 4. 1 検証データ
ツイート取得の際，ツイートの位置情報を日本国内の緯度経度に合わせ，更に言語を英語とすることで訪日外国人のツイー
トを取得した.

今回はツイートをした人が在日外国人か，観光目的での訪日外国人か目視で判断した. 外国人観光客と思われる 5 人分の過去のツイートを取得した. この 5 人をユーザと見立て，ツイートの分類を行い趣向の解析をしていく.

5. 4. 2 ツイート分類

図 3 カテゴリの割合

取得したツイートを 4 章で作成したユーザの趣向性を判定するための分類モデルによって分類した.
分類の結果を以下に示す.

5. 3 趣向推定モデルの評価作成した分類モデルによって正しくユーザの趣向を推定でき

表 3 訪日外国人のツイート分類
ユーザ 7 ユーザ 8 ユーザ 9 ユーザ 10 ユーザ 11ているのか検証を行なっていく. 今回は映画に興味を持つユー
ザの映画に関するアカウントを用いてツイート分類し，趣向を推定する. 3 人のユーザに対して分類を行なった結果を表 1 に
示す.

展示会

274 件

2048 件

663 件

448 件

映画

40 件

66 件

53 件

48 件

807 件
76 件

ライブ

78 件

80 件

60 件

61 件

135 件

舞台

144 件

490 件

236 件

63 件

141 件

表 1 映画用アカウントの分類
ユーザ 1 ユーザ 2 ユーザ 3

実際にユーザのツイートを目視で確認する. ユーザ１につい

展示会

13 件

246 件

21 件

て過去のツイートを確認すると，アートに関するツイートやリ

映画

113 件

336 件

37 件

ツイートが多く確認でき，またミュージアムへ行ったツイート

ライブ

1件

85 件

15 件

も確認できたため展示には興味があるのではないかと推測でき

舞台

8件

72 件

16 件

どのユーザを見ても映画に最も多くツイートが分類されており映画に興味があることがわかる．趣向を推定できていると考えられる．

る. また，実際に日本に滞在し観光していた際のツイートを確認すると，日本のミュージアムを観光していたツイートを確認することができたため，情報の推薦に役立ととみなすことができる.
表 3 の結果から，訪日外国人の趣向の傾向が展示会にあるこ続いて, 推薦されているイベントを実際に訪れたユーザに対とが見受けられる. この結果を用いてツイッターの情報がない

してツイートの分類を行う. 推薦しているイベントを実際に訪観光客にも，訪日外国人の傾向を反映してイベントの配信を行れていた外国人のツイートを探し出すことが困難であった為,えると考える.

日本人でイベントを訪れたユーザのツイートを英語に自動翻訳
してツイートの分類を行う. 今回はある展示イベントを訪れた
ユーザの過去のツイートを分類した. 結果を以下の表 2 に示す.
表 2 展示イベントに訪れたユーザツイートの分類

6 イベントの順位付け
時間，行動範囲が限られる旅行者には，「その時」「その場」

ユーザ 4 ユーザ 5 ユーザ 6

で役立つ情報を配信していく必要がある．そのため，イベント

展示会

783 件

393 件

128 件

の順位付けにおいて，位置情報や時間を考慮していくべきと考

映画

172 件

64 件

52 件

ライブ

374 件

187 件

166 件

舞台

98 件

47 件

25 件

える．また，ユーザが興味を示す，ユーザの趣向に沿ったイベ
ント情報の提供が必要であり，イベント自体の質も考慮すべきである．

ユーザ 9, ユーザ 10 は展示のイベントに最も多くツイート

それらを組み合わせると，位置情報を考慮した上で，趣向をが分類されたが, ユーザ 11 はライブが最も多い結果となった.

考慮し，更にイベント自体の質を考えたイベント情報の提供がユーザ 11 に関しては，ユーザ 11 の総数 (371) に対して 34.5 ％できる．更に上記に加え，イベントと現在地の位置情報と，イが展示会，44.8 ％がライブ，ライブが 1 位だが展示もそこそこ

ベントの開催時間を考慮して，現在地から移動して間に合うイ

関心が高いことが見受けられる.

ベント情報を配信していくと良い. また, イベントのカテゴリに関しては展示の細分類前の展示，映画，ライブ，舞台の 4 カ

テゴリを用いて推薦を行う.

えた ).

6. 1 順位付け方法

6. 2 イベントの順位付け検証
5. 4. 2 節でツイートの分類を行ったユーザ１に対してイベン（ 1 ） 位置情報のみを考慮した場合
地図上の標準地域メッシュを利用し，現在地を考慮してメッ
シュ毎に Event score(a) をつけ順位付けを行う.
図 4 のピンが立っているところを現在地 x とすると，Eventトの推薦を行っていく．このユーザのその他に分類されたツイート以外の全ツイート数は 536 件であった．またユーザ１は渋谷駅にいると仮定し，10:00-のイベントの推薦を行う.

score (a) = mesh(x) で図の該当する値を返す.

表 5 趣向に対する点数付け
分類結果

score

展示会

274 件

274/536 = 0.51

舞台

144 件

144/536 = 0.26

ライブ

78 件

78/536 = 0.14

映画

40 件

40/536 = 0.07

図 4 地図メッシュ
表6（ 2 ） 趣向を考慮した場合(1):場所

Event score (b) = (分類されたジャンルのツイート数)/(全場所, 趣向, メジャー, マイナー(2):(1) ＋趣向 (3):(2) ＋メジャー (4):(2) ＋マイナー

1 ライブ 1(1.0)

展示 1(0.51)

展示 1(0.0561)

展示 2(0.0561)

映画 1(1.0)

展示 2(0.51)

舞台 1(0.0286)

展示 3(0.0382)に趣向を加えて順位付けを行う.

3 ライブ 2(1.0)

舞台 1(0.26)

展示 2(0.0255)

展示 1(0.0255)（ 3 ） インタラクティブに行った場合

4 ライブ 3(1.0) 展示 3(0.255)

ライブ 2(0.0154)

展示 4(0.021)

より，ユーザそれぞれにあった情報を配信するため，適合性

5 ライブ 4(1.0) ライブ 1(0.14)

映画 2(0.0151)

ライブ 5(0.021)
舞台 2(0.0169)

体のツイート数) × Event score (a) とすることで，位置情報2

フィードバックを行う.

•

時間

時間を考慮してイベントを抽出．同時刻のものは更に (2) によって順位付け.

•

メジャーなイベント•

マイナーなイベント

6

展示 1(1.0)

ライブ 2(0.14)

舞台 2(0.0065)

7

展示 2(1.0)

ライブ 3(0.14)

映画 3(0.00525)

舞台 1(0.013)

8

舞台 1(1.0)

ライブ 4(0.14)

展示 3(0.00255)

映画 1(0.0105)

9

舞台 2(0.5)

映画 2(0.13)

映画 4(0.00245)

舞台 5(0.0091)

10

展示 3(0.5)

映画 1(0.07)

舞台 3(0.00245)

映画 5(0.00315)

表 7 趣向, 10:00-

follower 数によるスコアを (2) に掛け合わせた．Event score(2):趣向(5):(2) ＋時間

1

展示 (0.51)13:00-

展示 (0.51)10:00-

マイナーを判断する基準と考えたが，今回扱っているイベント

2

展示 (0.51)10:00-

展示 (0.153)11:00-

はローカルなイベントや単発のイベントのため，RT をされて3

舞台 (0.26)19:00-

ライブ (0.14)11:30-

いるイベントは少なく，基準とならないと考えた.

4

展示 (0.255)11:00-

展示 (0.51)13:00-

メジャー，マイナーによる順位付けにおいて，follower/max-5

ライブ (0.14)22:00- ライブ (0.14)15:00-

follower によりスコア付けを行うと，差が大きくなりすぎてし

6

ライブ (0.14)18:15-

まうため，予め閾値を定めスコアを求めた. メジャー，マイナー

7

ライブ (0.14)18:00- ライブ (0.14)17:30-

8ライブ (0.14)21:00- ライブ (0.14)17:30-

9

映画 (0.13)19:45-

ライブ (0.14)17:30-

10

映画 (0.07)18:00-

ライブ (0.14)17:30-(c) = Event score (b) × follower-score. RT などもメジャー，による順位付けは趣向を重視した研究のため，重み付けを小さくした．表 4，にスコアの求め方を表した.
表 4 follower-scorex-majorx-minorfollowx = 0.03

x = 0.15

x = 0.05

x = 0.13100 <= f ollower < 500<
500 = f ollower < 1000x = 0.07

x = 0.13

x = 0.11 1000 <= f ollower < 5000
x = 0.09 5000 <= f ollower < 10000
x = 0.07 10000 <= f ollower < 15000
x = 0.05 15000 <= f ollower < 20000

x = 0.15

x = 0.03

x = 0.09
x = 0.11

20000 <
= f ollower

映画 (0.07)16:00-

表 6 は，左から (1):位置情報のみを考慮した場合，(2):(1) に加え趣向を考慮した場合，(3):(2) に加えメジャーなイベントを抽出した場合，(4):(2) に加えマイナーなイベントを抽出した場
合. 表 7 は，(2):趣向を考慮したものと，(5):時間を考慮した上で同時刻のものは (2) によって順位付けを行ったもの，を比較する表である.
位置情報のみを考慮したものと，それに加え趣向を考慮したものを比べると，位置情報のみだった場合は同じスコアのもの

時間による順位付け以外は，イベントの種類に偏りが出ないが 10 件中 8 件を占め，その中で適切に順位付けが行われていようそれぞれのカテゴリのイベントが，5 件未満となるようになかったものが，趣向を考慮することで本人の趣向により合っした ( 時間による順位付けの場合は時間の方が重みがあると考たリストになっているので趣向の考慮が有効である. また，趣向を考慮することで，位置情報だけでは遠いために下位にあっ趣向を持ったユーザが居る場合の推薦リストとして最適そうでたイベントが中位に表示されるようになった.

ある．

趣向を考慮した上で，メジャーなイベント，マイナーなイベ

今後は現在地からイベント開催地までの移動時間も考慮した

ントを考慮したものは，趣向のみでは上位 10 件に推薦されな

上で，
「その時」
「その場」で使えるイベント情報の配信を目指しかったイベントも推薦可能となった. 例えば, 表 6 の下線部のていきたい．また, アニメに関して学習データを再考すると共イベントである.

に, イベントデータの方もカテゴリ数に合わせて分類を行なっ

時間による順位付けにより，趣向を考慮した場合では昼間ていく.

(-18:00) のイベントは 3 件のみだったのに対し，10 件推薦可能

8 謝

となった.
例として，実際の趣向によるイベントの順位付けを図 5 に示した.

辞本研究は一部, JST CREST JPMJCR1503 の支援を受けたものである.
文

図 5 趣向によるイベントの推薦

7 まとめと今後の課題
増加する外国人観光客に向けて，ガイドブックや Web サイトなどから容易に取得できないような，ローカルな情報や今まさに開催されているイベントを，時間と場所を考慮し, 趣向に合わせて配信していくことを視野に入れ，ユーザの趣向の解析を行いイベントの順位付けを行った．
趣向の判定はユーザの過去のツイートをイベントのジャンルごとに分類し，分類結果をもとに趣向のスコアを求めた．カテ
ゴリ毎に定めたキーワードによって取得したツイートを用いてランダムフォレストによって分類モデルを作成し，形態素解析
やチューニングなど最適化を重ねた．
実際に外国人観光客の過去のツイートを取得し，作成した分類モデルによって分類を行い趣向の推定を行って，イベントの順位付けを行った．イベントの順位付けにおいて位置情報のみと比べ，趣向を考慮した場合は，本人の趣向により合ったリス
トになっているので趣向の考慮が有効であると考える．ただし趣向だけだと適切な場所と時間のイベントが得にくいので，場
所と時間に趣向を加えたリストが，特定の時間と場所に特定の献[1]
Twitter, http://twitter.com/[2] 日本政府観光局
https://www.jnto.go.jp/jpn/statistics/data_info_listing/
pdf/170117_monthly.pdf[3] 佐伯 圭介，遠藤 雅樹，廣田 雅春，倉田 陽平，横山 昌平，’ 外国人 Twitter ユーザの観光訪問先の属性別分析’，DEIM Forum2015 C4-3.
[4] 石野 淳一，中田 洋平，日吉 久礎，’SNS 上の画像群からのユー
ザー嗜好の抽出と観光広告への応用’，情報処理学会第 76 回全国大会 6T-5.
[5] 向井 友宏，黒澤 義明，目良 和也，竹澤 寿幸， マイクロブログの分析に基づくユーザの嗜好とタイミングを考慮した情報
推薦手法の提案 ，言語処理学会 第 17 回年次大会 発表論文集.
[6] 上原 尚，嶋田 和孝，遠藤 勉，’Web 上に混在する観光情報を活用した観光地推薦システム’，電子情報通信学会.
[7] 矢部 竜太，倉林 修一，清木 康， 配信情報と利用者の関係性を動的に計量する位置情報に基づく情報配信システムの提案 ,DEIM Forum 2012.
[8] 工藤 瑠璃子，丸 千尋，榎 美紀，中尾 彰宏，山本 周，山口 実
靖，小口 正人， SNS データを用いた場所と時間を考慮するイ
ベント検索手法の提案と評価 ， DICOMO 2018.
[9]
Walker+ 東京都のおでかけスポット一覧,
http://www.walkerplus.com/[10]
Twitter Search API,
https://dev.twitter.com/rest/public/search[11]
Tree Tagger,
http://www.cis.uni-muenchen.de/ schmid/tools/TreeTagger/[12] http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.
RandomForestClassifier.html