DEIM Forum 2014 E4-2

写真に付与されたジオタグに基づいた道草発見
青山賢†

廣田 雅春††

石川博†††

横山昌平††††† 静岡大学情報学部 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3–5–1†† 静岡大学創造科学技術大学院/日本学術振興会特別研究員 DC 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3–5–1††† 首都大学東京システムデザイン学部情報通信システムコース 〒 191–0065 東京都日野市旭が丘 6–6†††† 静岡大学大学院情報学研究科 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3–5–1
E-mail: †cs10002@s.inf.shizuoka.ac.jp, ††dgs11538@s.inf.shizuoka.ac.jp , †††ishikawa-hiroshi@sd.tmu.ac.jp,††††yokoyama@inf.shizuoka.ac.jp
あらまし 近年，GPS 機能を持つ携帯端末の普及により，ソーシャルメディアサイトで共有されているジオタグ付き写真が増加している．また，それらを応用する旅行支援を目的とした研究が行われている．従来手法では，多くの人々が訪れる主要な場所と順路の発見は行われているが，旅行の満足度は，そのような主要な場所だけでなく，移動中の道草にも影響される．そこで，本研究では，道草候補をユーザの移動開始地から目的地への移動中に立ち寄ることのできる場所と定義し，ソーシャルメディアサイトに投稿された写真のジオタグに基づいてユーザの順路を集約し，道草候補を発見する手法を提案する．また，ユーザの指定した 2 つの主要な観光地間の移動中に立ち寄ることが可能な道草候補を抽出し，閲覧可能なシステムを実装する．
キーワード

Travel Route マイニング, 情報抽出, Flickr

1. は じ め にた概念であるセレンディピティを考慮することで利用者の満足度を向上させる試みがある [4]．このような研究では，観光ルー近年，デジタルカメラや，スマートフォンの普及により，人々トや効率の良いルートの推薦 [5] において，目的地への移動中は，日常生活や，旅行などにおいて，興味・関心を持つものを気に立ち寄る場所がユーザの満足度に影響することが指摘されて軽に撮影できるようになった．それらの写真には，機器に付加いる．そこで，本研究では，移動中に人々が立ち寄った場所にされている GPS 機能によって，写真を撮影した地点の緯度経度着目し，人々が興味を持つ対象が含まれる場所の発見を目指す．

情報などが付与されている．また，撮影した写真を Flickr（注 1）や本研究では，出発地から目的地の間に，他の場所に立ち寄るこ（注 2）

Panoramioなどのソーシャルメディアサイトで共有する撮とを道草と定義する．

影者が増加している．例えば，Flickr では，2011 年に 4,000 万本研究では，ソーシャルメディアサイトに投稿された写真に枚以上のジオタグ付き写真が共有されている [1]．そのため，そ付与されているジオタグに基づいてユーザの順路を集約し，道れらの写真と写真に付与されている緯度経度情報を利用した研草候補を発見する手法を提案する．また，ユーザが指定した 2究が増加している．例として，写真に付与された緯度経度情報

つの主要な観光地間の移動中に立ち寄ることが可能な道草候や撮影方向を用いて多くの写真が撮影されている地域とその周補を発見し，閲覧可能なシステムを実装する．道草候補とは，辺に存在するランドマークの発見を行う研究 [2] が挙げられる．

ユーザの移動開始地から目的地への移動中に立ち寄ることのでまた，1 人の撮影者による複数の写真の撮影位置情報の遷移をきる場所を表す．

撮影者の移動ルートとみなして，旅行支援を目的とした，主要道草候補の発見のイメージを図 1 に示す．提案手法では，移な観光地や観光ルート発見や推薦を行う研究が挙げられる．例

動開始地と目的地を指定することにより，その移動中に立ち寄として，複数の撮影者の移動ルートを組み合わせ，観光地でのることのできる場所が道草候補として発見される．写真集合を滞在時間を考慮したルートを生成する研究 [3] が挙げられる．

旅行単位に分割し，これらを利用して指定された出発地から目

しかし，主要な観光地や観光ルートの推薦では，推薦される的地への移動軌跡を抽出する．それらの移動軌跡に含まれる写観光地やルートが限定されてしまうため，ユーザにとって既知真に付与されたジオタグから道草を行った場所を発見し，道草のものが推薦されてしまう可能性がある．同様に，利用者の嗜候補を決定する．

好を考慮した推薦においても，ユーザにとって既知のものが推

ユーザの移動軌跡として，写真に付与されたジオタグを用い薦される可能性があり，必ずしも利用者の嗜好を考慮することるもののほかに，GPS ロガーにより取得された軌跡データがが，利用者の満足度の向上につながるとは限らない．

挙げられる．写真による移動軌跡データと比較して，GPS ロ

そのため，近年では，推薦結果に意外性などの要素が加わっ

ガーによる移動軌跡データは，人々の動きや速度が正確に把握できるという利点がある．しかし，これらのデータは Web 上（注 1）：http://www.flickr.com/（注 2）：http://www.panoramio.com/

で共有されている量が少なく，大量に入手することは困難である．一方，ジオタグが付与された写真は Web 上に大量に共有

ムを提案した．Arase らのシステムでは，都市規模での旅行を金閣寺Start推薦するため，都市内での観光地やその順路を提示することは困難である．本研究では，都市内の主要な場所間の道草の発見を目指す．
ジオタグが付与された写真を用いて，人々が興味・関心を持つ対象が含まれる場所を発見する研究として，Kisilevich らの研究 [10] や Shirai らの研究が挙げられる．これらの研究におい道草

銀閣寺道大徳寺

妙心寺

京都御苑ても，密度ベースのクラスタリング手法を利用して人々が興味を持つ場所を発見する．そのため，道草候補となるような場所を発見することは困難である．本研究では，写真の枚数ではな
く，ある 2 地点間における写真の撮影者の移動軌跡や道草候補に対する写真の撮影者の関心度を考慮することにより，道草に銀閣寺

Goal適した場所を発見する．

3. 提 案 手 法
図 1 道草候補の発見例

本研究では，ソーシャルメディアサイトに投稿された写真のされており，写真に付与されているジオタグから，十分な精度で移動軌跡を発見することが可能である [6]．また，写真を用いジオタグに基づいてユーザの順路を集約し，道草候補を発見する．人々の住居を基点とした 1 つ以上の場所への移動軌跡をることで，人々が興味を持つ地点のみに着目することが可能でTrip と定義する．また，移動開始地から目的地への移動中にある．そのため，本研究では，人々の移動軌跡を発見するデー

人々が立ち寄った場所を道草 Venue と定義する．

タとして，写真に付与されたジオタグを用いる．
本論文の構成は次のとおりである．2 章では，本研究と関連研究の差分について述べる．3 章では，提案手法の概要について述べる．4 章では，提案手法の実行例を示し，それに対する考察を述べる．5 章では，本研究で得られた成果のまとめについて述べる．

提案手法によって発見した道草候補をユーザに提示するための閲覧システムを実装する．閲覧システムの構成を図 2 に示す．
本システムはサーバサイドとクライアントサイドで構成されている．
サーバサイドでは，クライアントサイドにおいてユーザが入力した移動開始地と目的地間の道草候補を発見する．このとき，道草候補として，複数の場所が抽出されることが考えられる．

2. 関 連 研 究
ジオタグが付与された写真を用いて，観光地や観光順路を発見する研究として，Li の研究 [7] や Gaggi の研究 [8] が挙げられる．Li は，写真に付与されたジオタグを用いて人々が興味を持つ場所を発見し，ユーザの入力に応じて，出発地が毎日異なる複数日間の旅行の経路を推薦するシステムを提案した．また，

Gaggi は，写真に付与されたタグやジオタグを用いて，広く知られてはいないが多くの人々が興味を持つ場所を発見し，ユーザの入力に応じて，2 つの場所間で寄り道する場所を推薦するシステムを提案した．これらのシステムでは，密度ベースのクラスタリング手法を利用して人々が興味を持つ場所を発見する．
密度ベースの手法は，写真が多く撮影された場所の発見に用いそのため，道草候補としての好ましさをランク付けをする．そして，それぞれの道草候補とランキング結果，および道草候補内で撮影された写真に関する情報をクライアント側に送信する．
クライアントサイドでは，ユーザが入力した移動開始地と目的地をサーバ側に送信する．また，サーバサイドから受け取った結果に基づいて移動開始地，目的地，および道草候補とそのランキング結果を地図上に表示する．加えて，それぞれの道草候補で撮影された写真を表示可能とする．

3. 1 データの管理
道草の発見に用いる写真と写真に付与されているジオタグ，撮影時刻を管理するデータベースを作成する．本研究では，写真に付与されたジオタグとして，写真の撮影位置情報 (Exif のられるため，撮影された写真数が少ない場所はあまり着目されGPSLatitude，GPSLongitude) を用いる．Flickr API を用いない．しかし，そのような場所でも人々が興味を持つ対象が含て，ジオタグが付与されている写真とそのジオタグ (Exif のまれる場所が存在すると考えられる．そのため，これらのシス

GPSLatitude と GPSLongitude)，写真の撮影時刻情報 (Exifテムでは，道草に適した場所を発見することは困難である．本の DateTimeOriginal)，および写真の撮影者情報を Flickr か研究では，主要な場所間における道草に適した場所を発見することを目指す．

Arase らの研究 [9] では，写真に付与された撮影時刻，ジオら取得し，データベースに格納する．本研究では，写真の撮影者 u の Photo Collection を P Cu と定義する．

3. 2 Photo Collection の分割

タグ，タグに基づいて写真集合を分割し，頻出移動パターンをP Cu を，写真に付与された撮影時刻に基づいて，Trip に分発見する．それらを目的ごと（e.g. イベント，ランドマークの割する．Photo Collection の分割例を図 3 に示す．P Cu に含観光）に分類し，ユーザの入力に応じて旅行を推薦するシステ

まれる写真を，撮影時刻が古い順にソートする．ソートされたu
写真において，連続する 2 つの写真（puk , pk+1 ∈ P Cu ）が次の外部
アプリケーション

クライアントサイド サーバサイド
ユーザ入力DB・検索結果

問い合わせ・撮影位置・撮影時刻表示

道草候補の決定

図2

gap

gap

道草Venueの発見

Photo Collectionの分割

道草候補閲覧システムの構成

gap

S

Tripに含まれる写真の撮影位置

道草Venue

移動開始地，目的地の領域
Segmentに含まれないTrip
Segment
3hours50hours2hoursnewoldG

図 3 Photo Collection の分割例u式を満たすとき，Photo Collection の分割点として，puk ，pk+1をそれぞれ別の Trip とする．
uu
K<= tk+1 − tk(1)u
ここで，K は閾値を表す．また，tuk は pk が撮影された時刻を表す．
道草 Venue の発見を行う前に，ユーザの移動開始地 S と目的地 G の決定を行う．ただし，S と G は異なる場所を指定する必要がある．
指定された S と G の領域を用いて，Trip を集約し，S ，G間の移動における道草 Venue を発見する．はじめに，全撮影者の Trip から，S から G へ移動した撮影者およびその撮影者の移動軌跡を抽出する．Trip から抽出した S から G への移動軌跡を Segment と定義する．Segment は S から G への移動軌跡であるため，S の領域内で最後に撮影された写真 pui から，Gの領域内で最初に撮影された写真 puj までの軌跡を Trip から抽出する．Trip と Segment は，次の式を用いて表す．

Segment = {pui , . . . , puj |0 ≦ i, j < |P Cu |, i < j}での例を図 4 に示す．それぞれの点は写真の撮影位置を表し，矢印は，写真が撮影された順番を表す．実線の矢印は Segment

3. 3 道草 Venue の発見

T rip = {pu0 , . . . , pui , . . . , puj , . . .}図 4 Segment の抽出と道草 Venue の発見の例

を表し，点線の矢印は Trip の中で Segment に含まれない箇所を表す．また，それぞれの四角は移動開始地，目的地，および道草 Venue を表す．
次に，写真に付与されたジオタグを用いて，Segment から道草 Venue を発見する．道草 Venue の発見には写真の撮影位置の住所表現を用いる．ここで，図 4 より，Segment に含まれる写真のうち，撮影時間が最も古い写真と最新の写真はそれぞれ移動開始地と目的地に含まれていることが分かる．これらの写真は道草 Venue に該当しないため，あらかじめ除外する．
そして，残った全ての写真に付与されたジオタグに対して逆ジオコーディングを行い，それぞれの写真の撮影位置の住所表現を取得する．逆ジオコーディングには，Google Geocoding(2)

API（注 3）を用いた．京都御苑のような広い場所は，同じ敷地内で(3)Trip から Segment の抽出を行い，道草 Venue を発見するま（注 3）：https://developers.google.com/maps/documentation/geocoding/あっても “京都市上京区京都御苑 23や “京都市上京区京都御表 1 選出した観光地と上位 30 位以内にランクインしているサイト数

苑 3 のように複数の住所を持つ場合がある．それらは番地の前

観光地名

サイト数で区切ることによって同一の住所（京都市上京区京都御苑）と

1

金閣寺

4なり，1 つの道草 Venue として発見することが可能であると考

2

清水寺

4

3

二条城

4

4

銀閣寺

4

えられる．そのため，取得した住所を番地の前で区切り，撮影位置が同じ住所になる写真毎にまとめ，それぞれを道草 Venue5

龍安寺

4とする．それぞれの道草 Venue に含まれる写真の緯度経度の重

6

平安神宮

4

心を求め，それぞれの道草 Venue の位置とする．

7嵐山

48三十三間堂

39東寺

3

3. 4 道草候補の決定
最後に，道草 Venue から道草候補を決定する．道草候補を決10 伏見稲荷大社定するために，それぞれの道草 Venue に対する関心度を算出す3る必要がある．関心度の指標として，ある撮影者が道草 Venue
内で撮影した写真数に着目する．ある場所で同一の撮影者によって撮影された写真数はその場所における興味の度合いを表

表2

図 5 における道草候補のランキング

順位

住所

周辺施設

1

京都市左京区銀閣寺町

銀閣寺道していると考えられる．しかし，撮影する写真数は撮影者に

2

京都市北区紫野大徳寺町

大徳寺

よって個人差がある．そこで，S から G までの Segment の写

3

京都市右京区花園妙心寺町

妙心寺

真数に対する道草 Venue で撮影された写真数の割合を求めるこ4

京都市伏見区稲荷山官有地

伏見稲荷大社とで正規化し，その割合を Segment における道草 Venue に対

5

京都市伏見区深草開土口町

伏見稲荷大社する撮影者の関心度と仮定する．道草 Venue で写真が撮影され

6

京都市上京区京都御苑

京都御苑

た Segment における関心度の平均値を算出し，道草 Venue の7

京都市左京区南禅寺福地町

南禅寺

スコアとする．道草 Venue のスコアは次の式を用いて求める．

8

京都市左京区岡崎成勝寺町二条通 京都市美術館

9

京都市下京区東塩小路町塩小路通

京都タワー

10

京都市東山区円山町

知恩院∑ |PsV |1
Score =|SegV ||Ps | − 2(4)s∈SegV

ここで，|SegV | は道草 Venue V で写真が撮影された Segment

数が多い 10ヶ所の観光地を選出した．選出した観光地を表 1 にの数を表す．また，|Ps | は道草 Venue V で撮影された写真が含示す．選出した主要な観光地 N ヶ所についてはユーザが既知のまれる Segment s に含まれる写真数を表し，|PsV | は Segment

場所であると仮定し，選出した 10ヶ所の観光地の領域内の道草

s で撮影された写真のうち，道草 Venue V で撮影された写真数

Venue を除いて，スコアのランキングを作成する．

を表す．Segment の写真数から 2 を引いた数を Segment の写選出した 10ヶ所の観光地から 2ヶ所を選出し，一方を移動開真数としているのは，Segment は S の領域内で最後に撮影さ始地，もう一方を目的地とした．また，K = 24[h] とした．ス

れた写真と G の領域内で最初に撮影された写真を含んでおり，コアが上位 10 位までの道草 Venue を道草候補とする．データ

それらは関心度の算出には用いないためである．ユーザが既知セットとして，Flickr から取得した京都市内で撮影された写真である場所の領域内の道草 Venue を除いて，スコアのランキン

303,140 枚（撮影者 9,601 人）を用いた．

グを作成し，上位 M 位までの道草 Venue を道草候補とする．

4. 2 実 行 例
移動開始地を “金閣寺”，目的地を “銀閣寺”とした時の道草

4. 実 行 結 果

候補の発見結果を図 5 に示す．黄緑色の領域は移動開始地（金提案手法の実行結果を示し，結果の考察を行う．また，道草閣寺），目的地（銀閣寺）の領域を表している．また，数字がVenue の関心度の算出における写真数の正規化の必要性を確認

書かれているマーカーは道草候補を表しており，マーカーに書するために，提案手法の結果と道草 Venue で撮影された写真数かれている数字はユーザ数のランキングにおける順位と対応しをスコアとした時の結果の比較を行う．ている．

4. 1 データセット

図 5 における道草候補のランキングと住所表現を表 2 に示す．

今回は，京都市内の道草候補の発見を行う．S と G の候補とまた，道草 Venue の位置と写真を Google Maps（注 8）や Googleして京都市内の主要な観光地を選出する．Webtown-京都（注 4），Street View（注 9）と比較し，訪れたと考えられる周辺施設を併記

古都コトきょーと（注 5），フォートラベル（注 6），トリップアドバイ

する．の 4 つの観光情報サイトにおける京都の観光地のラン

図 5 と表 2 より，金閣寺から銀閣寺の移動中に立ち寄ることキングにおいて，上位 30 位以内にランクインしているサイトが可能な場所として，銀閣寺道，大徳寺，妙心寺，京都御苑な（注 7）

ザー

どが発見された．これらの道草候補は，金閣寺から銀閣寺に移（注 4）：http://www.webtown-kyoto.com/

動する際に，他の道草候補よりも近くに存在し，関心度も高い．

（注 5）：http://www.syasin.biz/（注 6）：http://4travel.jp/（注 8）：http://maps.google.com/（注 7）：http://www.tripadvisor.jp/（注 9）：http://www.google.co.jp/help/maps/streetview/

金閣寺
銀閣寺

図5

移動開始地を金閣寺，目的地を銀閣寺とした時の実行結果

また，道草候補の中でもランキングの下位である京都タワーなを占めている．また，清水寺と八坂神社の間に存在する道草候

どは，金閣寺から銀閣寺に移動する際に，道草候補とするには補（京都市東山区祇園町北側，京都市東山区桝屋町，京都市東金閣寺や銀閣寺との距離が離れていることが分かる．よって，

山区東大路通，京都市東山区祇園町南側，京都市東山区下河原

金閣寺から銀閣寺へ移動した人々の関心度が高く，立ち寄るこ町，京都市東山区清水 3 丁目）は，ある一人の撮影者が大量のとも可能な道草 Venue が道草候補として発見できたと考えら写真を撮影したことにより発見された道草候補であった．これれる．

らの道草候補は，金閣寺や銀閣寺との距離も遠く，道草候補とまた，図 5 と表 2 より，伏見稲荷大社のように，1 つの道草して適切ではないと考えられる．これらのことから，撮影する候補と扱われると考えられる場所から複数の道草候補が抽出さ

写真の数には個人差があるため，撮影者の関心度を算出するたれる場合があることが分かる．これは，住所表現を用いて道草めに写真数を正規化する必要があることが分かる．

Venue を発見していることが原因であると考えられる．住所表
現を用いた場合，同じ道草 Venue として扱われると考えられる

5. お わ り に場所であっても，異なる住所の場合は異なる道草 Venue として

本研究では，ソーシャルメディアサイトに投稿された写真の発見されることがある．例えば，伏見稲荷大社では，その周辺ジオタグに基づいてユーザの順路を集約し，道草候補を発見すに「京都市伏見区稲荷山官有地」や「京都市伏見区深草開土口る手法を提案した．加えて，提案手法によって発見した道草候町」といった住所表現が抽出される．そのため，1 つの場所と補をユーザに提示するための閲覧システムを作成した．提案手して扱われるべき道草 Venue が複数に分かれてしまう．このよ法では，写真に付与されたジオタグに逆ジオコーディングを行うな課題を解決するために，住所表現以外の方法を用いた道草

うことで写真の撮影者の数や写真数に依存せずに道草 VenueVenue の発見手法や複数に分かれてしまう道草 Venue を統合の発見を行った．そして，撮影者の関心度を用いて道草 Venueする手法を検討する必要があると考えられる．のスコアを算出し，道草候補を決定した．また，移動開始地を道草 Venue のスコアを道草 Venue で撮影された写真数にし“金閣寺”，目的地を “銀閣寺”として提案手法を実行し，結果にた場合の実行結果を図 6 に示す．また，図 6 における道草候補対して考察を行った．考察より，関心度算出における写真数のの順位と住所表現，および訪れたと考えられる周辺施設を表 3

正規化の必要性を確認した．に示す．“-”は訪れたと考えられる周辺施設が発見されなかった

今後の課題として，1 つとして扱われるべきであるが複数にことを表す．表 2 と表 3 より，提案手法でのランキング結果が分かれてしまう道草 Venue への対応が挙げられる．提案手法

6 位であった京都市上京区京都御苑が，写真数によるランキン

では，1 つとして扱われるべき道草 Venue であっても，住所表グ結果では 1 位であることが分かる．この原因として，ある一現が異なる場合，道草 Venue が複数に分かれてしまう．道草人の撮影者が大量に写真を撮影していることが挙げられる．あVenue の統合には，Foursquare（注 10）の Venue などの利用が考る撮影者が京都市上京区京都御苑で撮影した写真は 48 枚であった．これは京都市上京区京都御苑で撮影された写真の 80%以上（注 10）：https://ja.foursquare.com/

金閣寺

銀閣寺

八坂神社

清水寺
図 6 道草 Venue で撮影された写真数をスコアとした時の実行結果
表 3 図 6 における道草候補のランキング
順位

住所

周辺施設

1

京都市上京区京都御苑

京都御苑

2

京都市下京区東塩小路町

京都タワー

3

京都市西京区嵐山元禄山町

嵐山モンキーパークいわたやま

4

京都市西京区嵐山中尾下町

嵐山公園

4

京都市東山区祇園町北側

八坂神社

5

京都市東山区桝屋町

京都霊山護国神社周辺

6

京都市下京区東塩小路町塩小路通

京都タワー

7

京都市左京区南禅寺福地町

南禅寺

8

京都市東山区東大路通

八坂神社周辺8京都市東山区祇園町南側

8京都市左京区岡崎成勝寺町二条通

9京都市東山区下河原町

ねねの小径

9

京都市右京区花園妙心寺町

妙心寺

9

京都市右京区嵐山高雄パークウェイ-

10

京都市左京区銀閣寺町

銀閣寺道

10

京都市東山区清水 3 丁目

産寧坂

えられる．また，道草候補の決定に時間や距離を考慮することが挙げられる．提案手法では，移動開始地や目的地からの距離や，移動開始地から道草候補に立ち寄り，目的地へ移動するのに必要な所要時間は考慮していない．しかし，道草候補を推薦することを考慮した場合に，ユーザが移動開始地から目的地までに費やすことが可能な時間には限りがある．また，道草は移動中に立ち寄ることであるため，移動開始地や目的地の周辺や，その間に存在することが好ましいと考えられる．よって，道草候補の決定に時間や距離を考慮することが必要である．

文

献[1] Yan-Tao Zheng, Zheng-Jun Zha, and Tat-Seng, “Researchand Applications on Georeferenced Multimedia: a Survey”,
Multimedia Tools and Applications Archive, 2011

八坂神社
京都市美術館

別館[2] Motohiro Shirai, Masaharu Hirota, Shohei Yokoyama,
Naoki Fukuta, and Hiroshi Ishikawa, “Discovering Multiple HotSpots using Geo-tagged Photographs”, 20th ACM
SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems, 2012
[3] Xin Lu, Changhu Wang, Jiang-Ming Yang, Yanwei Pang,and Lei Zhang, “Photo2Trip: gener-ating Travel Routes
from Geo-Tagged Photos for Trip Planning”, 18th ACM
International Multimedia Conference, 2010[4] 福島良典，大沢幸生， “ソーシャルメディアを利用したセレン
ディピティな推薦”，2012 年度人工知能学会全国大会，2012[5] Dimitris Sacharidis, Panagiotis Bouros, “Routing Directions: Keeping it Fast and Simple”, 21st ACM SIGSPATIALInternational Conference on Advances in Geographic Information Systems, 2013[6] 奥山幸也，柳井啓司 “写真撮影の位置軌跡を利用した旅行支援システム”，第 3 回データ工学と情報マネジメントに関するフォー
ラム，2011[7] Xun Li, “Multi-Day and Multi-Stay Travel Planning using
Geo-Tagged Photos”, 2nd ACM SIGSPATIAL International

Workshop on Crowdsourced and Volunteered GeographicInformation, 2013[8] Ombretta Gaggi, “Discovering Local Attractions from GeoTagged Photos”, 28th Symposium On Applied Computing,
2013[9] Yuki Arase, Xing Xie, Takahiro Hara, and Shojiro Nishio,“Mining People’s Trips from Large Scale Geo-tagged Photos”, 18th ACM International Multimedia Conference, 2010[10] Slava Kisilevich, Florian Mansmann, and Daniel Keim, “PDBSCAN: A density based clustering algorithm for exploration and analysis of attractive areas using collections ofgeo-tagged photos”, 1st International Conference on Computing for Geospatial Research & Application, 2010