DEIM Forum 2017 C7-4

場所と時間の制約に対処する SNS データを用いたタイムリーなイベント提示
工藤瑠璃子†

丸

千尋†
山口

榎

美紀††

実靖††††

小口

中尾 彰宏†††

山本

周†††

正人†

† お茶の水女子大学 〒 112–8610 東京都文京区大塚 2-1-1†† 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††† 東京大学 〒 113-8654 東京都文京区本郷 7-3-1†††† 工学院大学 〒 163-8677 東京都新宿区西新宿 1-24-2
E-mail: †ruriko-k@ogl.is.ocha.ac.jp, oguchi@is.ocha.ac.jp, ††chihiro@ogl.is.ocha.ac.jp,†††enomiki@jp.ibm.com, ††††{nakao,shu}@iii.u-tokyo.ac.jp, †††††sane@cc.kogakuin.ac.jp
あらまし

近年, 様々な SNS が人々の間に普及し, 利用者が多様な情報を発信している. そのような Web 上の情報には, ユーザの体験やローカルイベント, 地域特有の情報など, 特定の場所にいる人にとって有益な情報が含まれている
ため,SNS データから観光地や観光ルート, 地域の特徴を抽出する研究が盛んである. しかし, ユーザの地理的, 時間的制約を考慮し,「その時・その場」で役立つ情報を抽出している研究は少ない. 本研究では, 旅行者などの時間とともに移動していく人に有用な情報を SNS の代表である Twitter から抽出する. そして, 外国人観光者向けに提示する情報を多言語化し, 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.
キーワード Twitter，SNS，観光情報，情報抽出

Timely Event Presentation Using SNS Data That Can Cope with
Limitations of Place and Time
Chihiro MARU† , Chihiro MARU† , Miki ENOKI†† , Akihiro NAKANO††† , Shu YAMAMOTO††† ,Saneyasu YAMAGUCHI†††† , and Masato OGUCHI†† Ochanomizu University 2-1-1 Otsuka, Bunkyou-ku, Tokyo, 112-8610, Japan†† IBM Research - Tokyo 19-21 Hakozakicho, Nihonbashi, Chuo-ku, Tokyo, 103-8510, Japan††† University of Tokyo 7-3-1 Hongo, Bunkyou-ku, Tokyo, 113-8654, Japan†††† Kogakuin University 1-24-2 Nishi-shinjuku, Shinjuku-ku, Tokyo, 163-8677, Japan
E-mail: †ruriko-k@ogl.is.ocha.ac.jp, oguchi@is.ocha.ac.jp, ††chihiro@ogl.is.ocha.ac.jp,†††enomiki@jp.ibm.com, ††††{nakao,shu}@iii.u-tokyo.ac.jp, †††††sane@cc.kogakuin.ac.jp

1. は じ め に
近年, 様々な SNS(ソーシャル・ネットワーキング・サービス)

想をその場でツイートしたり, お祭りやイルミネーションのようなイベントでは写真や感想, 混雑具合をツイートすることも多い. 実際に行った感想ではなく, これから行くイベントなどのが人々の間に普及し, 一種の情報伝達手段として一翼を担って予定をツイートするユーザもよく見られる. また,「リツイーいる. SNS の代表である Twitter [1] は, ツイートを読む (=情ト」機能を利用してツイートを拡散し, 多くの人に情報を知っ

報収集) とツイートする (=情報発信) というシンプルな機能を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軸に作られており, その使いやすさとモバイル端末からも投稿れている. そのような目的で使用する際には, ツイートの文字数できるという利便性から, 多くの人が気軽に情報を発信していが 140 字に制限されていることから, ツイート本文には重要なる. 例えば, 訪れた観光地の感想や, 映画や舞台を観に行った感情報が簡潔にまとめられているという特徴もある. このように法を提案している. 中川らは, ツイートされた時刻に着目してTwitter を代表とする SNS には, ローカルイベントや地域特有

観光ルートを推薦する手法の問題点を改善し, 観光スポット間の情報など, 特定の場所にいる人にとって有益な情報が含まれの距離を考慮した観光ルートを推薦するための手法を提案してている. しかし, 有名な観光スポットなどの情報はガイドブッ

いる. また, 佐伯らは, 外国人のツイートに出現する地名に注目

クや WEB サイトから取得できるが, それらの媒体に載っていし外国人向けの観光情報抽出の手法を提案している. これらの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

研究では, 蓄積された情報を解析するというスタティックな情を取得するのは, 膨大な情報の中から自力で探し出さなければ報提供になっている. 本研究ではダイナミックに, リアルタイム

ならず, 非常に困難である. 特に, 場所と時間の制約がある旅行に情報を収集して配信することを目指している点で, これらの者などが必要とする「その時」「その場所」に関する情報を発信

研究とは異なる.

している媒体は少なく, その場で役立つスポット的な情報が配タイミングを考慮した情報推薦手法の研究として, 向井ら [9],信可能になれば, 観光に来た土地勘の無い旅行者などに有益だ

矢部ら [8] があげられる. 向井らは, 時系列におけるツイートのと考える.

急激な増加 (バースト) が発生した時, そのタイミングで何らか

また, 東京オリンピック開催決定前の 2012 年の訪日外国人数のイベントが起きており, ユーザの興奮度合いが上昇し寛容なは 8,358,105 人であったのに対し,2013 年は 10,363,904 人,2014

気分になっている可能性が高いという考えに基づき商品情報の年は 13,413,467 人, さらに 2015 年は 19,737,409 人に上り, 東

推薦を行う手法を提案している. 矢部らは, ユーザの地理的・時

京オリンピック開催が確定した 2013 年以降, 訪日外国人数は間的な状況の変化に応じて, 意味解釈を伴う情報選択に基づく大幅に増加している [2]. 急増しているインバウンドへの情報配

情報配信システムを提案している. 配信情報とユーザの関係性

信手段を充実させるため,IoT デバイスの開発も進んでいる. 東を計量するためのベクトル計量空間を設定し, ユーザの地理的京大学では 2015 年にネットワーク仮想化に対応したアクセス

状況と配信情報の特徴量を動的に計量することに成功している.

ポイントを用いて, 様々な情報配信をするサービスを行う実証実験を実施している [3]. この実証実験では,Wi-Fi の無線ビー

3. 提案システム

コンに情報をのせユーザのスマートフォンに情報を配信する

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「BeaconCast」を実装したアクセスポイントを, 空港と都内を提示するため本研究では以下のシステムを提案する. 提案シス

結ぶリムジンバスに設置しており, インターネットにアクセス

テムの概要を図 1 に示す．

できない場合のメッセージ配信を実現している. リムジンバスの乗客は, 車内に配置されたアクセスポイントを利用して, 通常の無線 LAN アクセスによるインターネット接続を楽しむと同時に, バス到着地周辺のイベント情報, 店舗のクーポン, リアル
タイムで更新されるお得な情報を受け取ることが可能になる.
これは, 通信契約をしていないインバウンドへの情報配信手段
としても有用である.
本研究では, このような IoT デバイスを基盤と考え, 旅行者などの時間とともに移動していく人に有用な情報を SNS の代表である Twitter から抽出し, 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.

図 1 提案システムの概要

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. 章で提案システムの概要を紹介する．提案システムの(1) ツイートの抽出一部である，イベント分類についてを 4. 章で, 配信準備につい1. Twitter API [10] のキーワード検索で地名をキーワーてを 5. 章で説明する. 最後に，6. 章で本稿をまとめる．

2. 関 連 研 究
Twitter から観光情報や地域特徴を抽出する手法は, 前田ら [4], 長谷川ら [5], 中川ら [6], 佐伯ら [7] によっても提案されてドに設定し, 地名に紐付いたツイートを取得

2. ツイートの本文に日時を含むツイートを抽出
1. で取得したツイートの本文に日付と時間が記載されているかを正規表現を使用して判定する. 日付と時間が記載されているツイートを抽出し, 日付ごとのファイルにまとめる.

いる. 前田らの手法では,Twitter 位置情報を用いて, 人の高頻

(2) ツイートのイベント分類

度滞在地と低頻度移動地を求め, 移動件数と距離から地域の魅

1. イベント提示対象の内容のツイートを抽出

力を算出し, その魅力が固有性によるものなのか, 利便性による

2. 抽出されたツイートをイベントのカテゴリごとに分類

ものなのかを区別することで観光地を抽出している. 長谷川ら

(3) 配信準備

は,Twitter 上に投稿されたコンテンツの中から, 地域の特徴を

1. 提供する情報を複数言語に翻訳表す特徴語を抽出して地域特徴語辞書の構築を行い, 構築され

2. ユーザと提供するイベントの位置情報を取得

た辞書を利用して Twitter からユーザの観光体験を検索する手

3. 提供する情報を並び替え

4. ツイートのイベント分類評価
本章では, 提案システムの一部であるツイートのイベント分
類について説明する.

他のカテゴリとする.
有用か有用でないかに分ける一対一分類 (1), カテゴリごとに分ける一対他分類 (2) の結果を表 1,2 に示す. (1) の分類では,1000 件のうち 200 件で検証を行った.(2) の分類では,(1) で場所と時間を含むツイートには観光者などに有用でないツ
イートも多く存在する. そこで, 有用でないツイートを排除するためにツイートの分類を行う. また, 観光者などに有用なツイー
トには, 様々なジャンルが混在しており, ユーザの嗜好にあった情報提供ができない. そのため, 抽出した有用なツイートをカテ有用であると判定された 482 件のうち, カテゴリごとに 100 件
で検証を行った.
表 1 Performance of classification(1)．

F値

Accuracy Precision

Recall

0.86500.8333 0.8857

0.9091

ゴリごとに分類する.
機械学習を用いた有用判定とカテゴリ分類の精度の評価実験の詳細を以下に示す.

表 2 Performance of classification for each category(2)．

4. 1 カテゴリの設定と実験環境

カテゴリ

本論文における「有用なツイート」とは以下のカテゴリのイ
ベントに関するツイートとする.

F値

Accuracy Precision

Recall

音楽イベント0.87000.88670.8703 0.8784

寄席・お笑い

0.91000.65000.8666 0.7428

舞台

0.81000.13631.0000 0.2399
0.8000 0.5333

音楽イベント

寄席・お笑い

舞台

映画

0.93000.4000

映画

ポケモン GO

その他

展覧会

0.96000.42851.0000 0.5999

ポケモン GO

1.00001.00001.0000 1.0000

展覧会

カテゴリは, 都市情報雑誌の代表格である「東京 Walker」[13]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た.
学習データは,2016 年 9 月 10 月に取得したツイートを人手で有用か有用でないか, と各カテゴリに分類したものを使用する.
実験データには,2016 年 12 月 6 日〜2016 年 12 月 13 日に取得したツイートの中で, イベント開催日が 12 月 13 日のツイート

1000 件を使用した.
機械的にツイートを分類するためには, ツイート本文を数値(1),(2) の分類ともに高い Accuracy と Recall の結果が得られたが, 表 2 の Precision と F 値には偏りが出てしまった.
「舞台」の Precision の値が極めて低いのは,「舞台」以外のカテゴリの SVM 判別モデルでも重みが大きくなる素性が,「舞台」の SVM 判別モデルの重みの大きな素性の中にも存在していることが原因であると考えられる. 以下に「舞台」と「音楽イベント」の各々の SVM 判別モデルにおいて, 重みの大きかった素性の一部を挙げる.

化する前処理が必要である. MeCab [15] を用いて必要な品詞

公演

席

舞台

を取り出し,Bag-of-words により数値化を行い, ツイートのベ

上演枚

ミュージカルクトルモデルを作成する. ここで,MeCab により取り出す品詞
は「名詞, 動詞, 形容詞, 副詞」とした.MeCab の形態素辞書に

ライブ
料金

LIVE
コンサート

シアター

演奏

演劇
劇

ワンマン

ピアノ

朗読

演出

開演

開演

予約
アイドル

は,IPADIC [16] を使用している.
評価実験の検証方法としては, ツイートを正解のツイートと上記に列挙した素性の中には,「開演」という素性が共通して含

不正解のツイートに人手で分け, 機械学習による判定結果の正まれている. このように複数のカテゴリの判別モデルに共通し答率と, 正解のツイートと機械学習による判定結果との適合率,て出現する, 重みの大きな素性が存在する場合, あるツイートが再現率,F 値を求める.

複数のカテゴリにおいて正解と判別されてしまい, 分類の精度

4. 2 実 験 結 果が下がってしまうと考えられる. そこで, カテゴリ「舞台」に多4. 2. 1 Support Vecter Machine

く混在していた [音楽イベント] との一対一分類の SVM 判別モ

2 クラスの分類を行うことができる学習機械である

デルを作成, 分類し,「舞台」でないツイートを排除した. 一対一

SVM(Support Vecter Machine) を用いて, ツイートのイベン分類で有用であると判定された 482 件のうち, 一対他分類のカ

ト分類を行った結果について説明する. SVM のソフトウェア

テゴリ分類で「舞台」に振り分けられた 106 件に, 新しく作成には SVM-Light [14] を使用した.

した SVM 判別モデルを適用した結果を表 3 に示す.

SVM によるツイートの分類は, まず有用か有用でないかの一

表 3 Performance of classification(3)．

対一分類を行う. 次に有用なツイートをカテゴリごとに分類す

カテゴリ

る一対他分類を行う.SVM は２クラスの分類であるため, カテ

舞台

F値Accuracy Precision

Recall

0.94390.9411 0.5516

0.3809ゴリ分類では, あるカテゴリとその他のカテゴリ全部で SVM
判別モデルを構築していき, 多カテゴリに分類する. 今回はカテ

表 3 に示されているように,Recall の値が少し下がってしまっ

ゴリを 6 個設定したので,6 個の SVM 判別モデルを作成し判定たが,Precision と F 値の値を改善することができた. これより,を行った. どのカテゴリにも判別されなかったツイートはそのカテゴリ「舞台」に多く混在していた「音楽イベント」を排除

4. 2. 2 ランダムフォレスト

できたことが分かる.
次に,MeCab の形態素辞書を変更し, 前述の実験と同じ条件

本節では, 分類器にランダムフォレストを用いてツイートのイベント分類を行った結果について述べる.

で実験を行った.
前述の実験で使用していた形態素辞書である IPADIC は,2007

ランダムフォレストとは, 決定木を弱学習器とする集団学習

年 3 月以降更新されておらず,2007 年 3 月以降に流行った単語

アルゴリズムである. 2 クラスの分類を行う SVM は, 各クラスなどは収録されていない. 実際に, カテゴリ「映画」の判別モごとに学習を行う必要があり, 本研究では有用判定を行った後デルにおいて重みが大きい素性である「六本木」「ヒルズ」や,に,6 個の SVM を作成してカテゴリ分類を行っていたが, ラン「TOHO」「シネマズ」といった素性は,「六本木ヒルズ」「TOHO

ダムフォレストは多クラスの分類を行うことが可能であるため,

シネマズ」と分割されるべき素性であるが,IPADIC では, この有用判定を行わず,「有用でない」「音楽イベント」「寄席, お笑

ような固有表現に対応しておらず, 望ましくない形態素に分割

い」
「舞台」
「映画」
「展覧会」
「ポケモン GO」の 7 クラスの分されてしまっている. また,「舞台」のツイートに多く出現する類を一度に行うことにした.

「赤坂 ACT シアター」という固有表現は,2008 年 3 月に完成した劇場であるため,IPADIC では「赤坂」「ACT」「シアター」の分類は,Python の機械学習ライブラリである scikit-learn [18]を用いて行った.

3 つの形態素に分割されてしまう. このように,IPADIC はしか学習データ, 実験データ, 検証方法の条件は SVM を用いた実るべき機関によって作成された信頼性の高い辞書であるが, 収験の条件と変えていない. 検証件数は, 各カテゴリごとに実験録されている単語が長い期間更新されていないため, 流行語や

データ 1000 件のうち 400 件で行った.

新語, 芸能人の名前や, 新製品の名前, ランドマークの名称や通称が多く含まれる SNS に投稿されるような文章の解析には不向きな点もある. そこで,LINE の Data Labs で開発された辞書

ランダムフォレストによるカテゴリ分類の結果を表 6 に示す.
表 6 Performance of classification for each category．
カテゴリ

F値

Accuracy Precision

Recall

音楽イベント0.89500.87500.7583 0.8125

mecab-ipadic-NEologd は, 多数の Web 上の言語資源から得寄席・お笑い

0.95500.79480.7561 0.7750

た新語を追加することでカスタマイズした MeCab 用のシステ

舞台

0.98750.50000.4000 0.4444

である,mecab-ipadic-NEologd [17] を併用することにした.

ム辞書であり, 以下のような特徴があげられる.

(1) IPADIC では複数の形態素に分割されてしまう固有表
現を採録

映画

0.99251.00000.7272 0.8421

展覧会

0.98750.86660.8125 0.8387

ポケモン GO

1.00001.00001.0000 1.0000(2) 毎週 2 回以上更新(3) Web 上の言語資源を活用して更新時に新しい固有表現

表 6 に示されている通り, カテゴリ「舞台」以外では,F 値が0.8 前後になり, 高い精度で分類が行われている. カテゴリ「舞を随時追加

MeCab の形態素辞書に mecab-ipadic-NEologd を併用してSVM とランダムフォレストのどちらの分類器を用いて分類実験を行った結果を表 4,5 に示す.

を行った場合でも, 最終的には高い精度が得られることが分かっ

表 4 Performance of classification．

たが, 両者を比較すると, ランダムフォレストの方が F 値が全体

F値

Accuracy Precision

Recall

0.87500.8396 0.8768

0.9175台」においても,SVM の場合と同等の結果を得ることができた.

的に高い結果が得られ, 精度がより優れていた. この精度は, 学
習データを増やすこと, 高頻度すぎる単語, 低頻度すぎる単語を削除する等の手法によって, 更に高めることができると考える.

表 5 Performance of classification for each category．
カテゴリ

F値

Accuracy Precision

Recall

音楽イベント0.84000.84840.9032 0.8750

寄席・お笑い

0.86000.53570.9375 0.6818

舞台

0.72000.35000.8750 0.5000

また, 処理速度についても,SVM のように総当たりでカテゴ
リ分類を行う必要のないランダムフォレストの方が, 処理にかかる時間が少なく優れていた.
本研究では, 情報をリアルタイムに処理してユーザに提示し映画

0.94000.54540.8571 0.6667

たいため, ツイートのイベント分類にはランダムフォレストを展覧会

0.83000.37031.0000 0.5405

適用することにする.

ポケモン GO

1.00001.00001.0000 1.0000

5. 配 信 準 備

有用判定, カテゴリ分類ともに, 前述の実験結果に比べ, 全体
的に F 値が高い結果が得られた. 特に, 表 2 では極端に低い値が出てしまっていたカテゴリ「舞台」の Precision と F 値につ

本章では, システムの一部である配信準備について, 情報の多言語化と配信の優先順位付けに分けて説明する.

5. 1 情報の多言語化

いては, 一回の分類で表 3 の値に近づけることができ,mecab-

インバウンドに対応するため, ツイート本文を多言語に翻訳

ipadic-NEologd を併用したことによる効果が見られた. この先する必要がある. しかし, ツイート本文は不完全な日本語で書かの実験では,MeCab の辞書には mecab-ipadic-NEologd を併用

れていることも多く, ツイート本文を原文のまま翻訳すると正することとする.

しく翻訳されないことが多い. そのため, ツイート本文中の情報

を予め整理し, 必要な情報のみを提供する. 整理した情報を情報

これより, 図 2 のように原文のままでは正しく翻訳できず, 複通信研究機構が開発した自動翻訳エンジン「みんなの自動翻訳

数箇所で誤った翻訳結果になる場合でも, 図 3 のような前処理

＠ TexTra」[11] を使用して翻訳する. 翻訳する言語は, 訪日外を施すことで必要な情報を簡潔に正しく提示できることが示さ国人の国籍別の割合 [12] を基に, 英語, 中国語 (簡体字, 繁体字),れた.

韓国語を選んだ. 情報を整理する前処理を行わなかった英語翻

5. 2 配信の順位付け

訳の例を図 2 に示す. ツイートの情報を整理する前処理を施し場所と日付と時間の条件に適合する情報を, ユーザにとってた例を図 3 に示す. 図 3 を英語, 中国語 (簡体字, 繁体字), 韓国

有益な順で提示するために, 情報の順位付けを行う. どのよう語で翻訳した例を図 4,5,6,7 に示す.

な順で情報提示すればユーザにとって有益なのかは, ユーザによって異なり, 例えば, 順位付けの条件として, イベントの開催
地や人気度, 開催時間, 金額が考えられる.
今回は, その中の一例として, イベントの開催地に着目した順
位付けを行った. まず, 本システムでは空港と都内を結ぶリムジ
ンバスの乗客をユーザに想定しているため, ユーザの位置情報
や目的地が取得可能である.Google Maps API [19] から, ユー
ザの位置や目的地とイベント開催地の経度, 緯度を取得し, この

2 地点の距離を算出し, 距離の小さい順に提示する.
ユーザの位置, 目的地に「品川駅」を選択し, カテゴリ「展覧図 2 Result of translation(full text)．

会」の情報に順位付けを行った結果を図 8 示す. 図 8 の結果を地図上に可視化した結果を図 9 に示す.

図 3 Result of organizing data．

図 4 Result of translation(英語)．

図 8 Result of prioritized information．

図 5 Result of translation(簡体字)．

図 6 Result of translation(繁体字)．

図 7 Result of translation(韓国語)．

図 9 Result of visualization on the map．

図 8, 図 9 より, イベント開催地の近い順に情報提示の順位付
けが正しく行われていることが示された.
この結果は, 経度, 緯度から算出した直線距離が小さい順に並び替えを行った結果であり, 位置情報に着目した順位付けでは,交通手段を指定した場合の移動時間など, よりユーザが利用しやすいような条件での順位付けが必要であると考えている.

6. まとめと今後の課題
ガイドブックや検索エンジンなどから容易に取得できない情報, 場所と時間を考慮した「その場」「その時」に観光者などが利用出来る, スポット的な有用性の高い情報を Twitter から抽出し, ユーザの嗜好に合った情報提示を視野に入れ, ツイートのイベント分類を行った. ツイートのイベント分類では,SVM とランダムフォレストで比較を行い, 多カテゴリに分類できるランダムフォレストが, 分類精度, 処理速度どちらにおいても優れていることが分かった. また, 今後さらに増えていくと考えられ
るインバウンドへ向け多言語で配信を実現するために, 情報を整理し, 高い精度での翻訳を可能にした. そして, ユーザにとって有益な順で情報を提示するために, 提示する情報の順位付けを行った.
今後の課題としては, 分類の精度を高めることと, 位置に着目した配信の順位付けにおいては, 地名による大まかな位置ではなくランドマークや住所等による, より正確な位置情報に基づいた実装を行うことがあげられる. また, 現在のシステムでは,
地名と日付と時間の３点をツイートの本文に含むもののみを対象としており, 解析の対象となるツイートの種類が少ない. 今後はこの３点の情報の一部が欠けている場合に情報を補う手法を考え, 解析するツイートの種類を増やし, より多様な情報を提示できるようにする.
文

献[1] ”Twitter,” http://twitter.com/[2] 日 本 政 府 観 光 局 「 年 別 訪 日 外 客 数 、出 国 人 数 の 推移」: http://www.jnto.go.jp/jpn/statistics/marketingdataoutbound.pdf[3] 訪 日 外 国 人 向 け O2O マ ー ケ テ ィ ン グ も 視 野 に iPhone・Android 両 ス マ ー ト フ ォ ン 向 け 新 規 技 術「BeaconCast」ア
プリを用いて 高速リムジンバス内での情報配信を行う実証 実 験 を 共 同 で 実 施 http://www.u-tokyo.ac.jp/public/
public01-261023-j.html[4] 前田 高志ニコラス, 吉田 光男, 鳥海 不二夫, 大橋 弘忠,”Twitter 位置情報・テキスト情報を用いた人の移動モデルの構
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９回 データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会[5] 長谷川 馨亮, 馬 強, 吉川 正俊, ”Twitter からの地域特徴語辞書の構築と その観光情報検索への応用”, DEIM Forum 2014
B3-4.
[6] 中川 智也, 新妻 弘崇, 太田 学, ”マイクロブログを利用した観光ルート推薦における移動効率の改善”,DEIM Forum 2016
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ア分析手法の研究”, DEIM Forum 2014 B4-2.
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[10] ”Twitter Serch API,” https://dev.twitter.com/rest/
public/search[11] ”みんなの自動翻訳＠ TexTra” https://mt-auto-minhon-mlt.
ucri.jgn-x.jp[12] 日 本 政 府 観 光 局 「 国 籍/月 別 訪 日 外 客 数（2003 年 〜
2016 年）」: http://www.jnto.go.jp/jpn/statistics/since2003tourists.pdf[13] ”Walker+” http://www.walkerplus.com[14] ”SVM light” http://svmlight.joachims.org[15] ”MeCab,” http://mecab.sourceforge.net/[16] ”IPADIC,” https://ja.osdn.net/projects/ipadic/[17] ”mecab-ipadic-NEologd, ” https://github.com/neologd/
mecab-ipadic-neologd/blob/master/README.ja.md[18] ”scikit-learn Machine Learning in Python,” http://
scikit-learn.org/stable/index.html[19] ”Google Maps API,” https://developers.google.com/
maps/?hl=ja