操作履歴からユーザの好みを学習する旅程提案システム

当社の大滝啓介が東京大学と共同で行った研究が Expert Systems with Applications 誌に掲載されました。

見知らぬ土地に訪問して様々な体験に触れるきっかけとなる旅行は、モビリティ社会における重要な移動体験・コンテンツの1つです。どのような地点をどのようなタイミングで訪問するかを旅行者に提案・推薦する「旅程推薦システム」は、旅行者の計画策定にかかる負荷を軽減することができます。しかし旅行者の好みに適合する旅程を推薦するためには、少ないデータを活用しつつ、旅行者の好みをうまくモデル化する必要がありました。

本研究では、地図アプリ上の経路案内などで馴染みがある「地点の挿入」「地点の削除」「地点の順序入れ替え」といった操作をモデルに取り組み、複数の旅程を候補として出力する手法を提案しました。出力された旅程候補に対し、ユーザが好みの旅程を目指して上記の操作を行うことで、よりユーザの好みに適合した旅程が推薦されるようになります。ユーザがシステムとやり取りする情報を蓄積して活用することで、ユーザの旅程計画の手間が減るだけではなく、モビリティ社会における豊かな移動体験やにぎわいの創出につながることが期待されます。

タイトル: Travel Itinerary Recommendation Using Interaction-based Augmented Data
著者: Otaki, K., Baba, Y.
掲載誌: Expert Systems with Applications
掲載日: 2024年12月30日
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.126294