[2C5-OS-7b] 移動系列のデータマイニングと機械学習 (2)

[2C5-OS-7b-03] 観光行動理解のための分散表現に基づくユーザクラスタリング

久保 基^1,2、〇田中 宏季^1,2、中村 哲^1,2 (1. 理化学研究所 革新知能統合研究センター 観光情報解析チーム、2. 奈良先端科学技術大学院大学)

キーワード：観光行動解析、時系列データ、分散表現、双方向LSTM、階層的クラスタリング

インバウンド観光を促進するためには，まず観光客の行動や滞在先を分析し，その傾向および要因を理解することが，必要不可欠であるといえる．
本研究では，時系列分散表現を使用して観光客の行動をクラスタリングすることを試みた． 先行研究では，長期短期記憶（LSTM）を使用して，旅行者の次の訪問場所を予測する研究が行われている．本研究では，時系列分散表現を獲得する手法をLSTMから双方向LSTM（Bi-LSTM）に拡張した． 観光客のクラスタを抽出するために，LSTMとBi-LSTMから導出された表現ベクトルの距離を計算した， 結果として，LSTMが同様の場所を訪れた観光客をグループ化し，Bi-LSTMが逆順で場所を訪れた観光客クラスターを抽出できることを示した．