観光客の好みをハイレベルに分析(中国)【AI論文】

国内の観光産業は2020年の東京オリンピックを控えて活気立っている。インバウンドによる収益は日本において継続的に期待される分野でもあり、例えば2015年の海外からの観光客の消費額は約3兆5000億円とも言われている。

一方、訪日旅行者の国籍の偏りや訪問先の地域の偏りは問題である。訪日外国人の滞在先の48%は東京・京都・大阪の主要3都市に集中しているという。

さて観光産業といえば、もちろん日本固有の産業ではなく、あらゆる国で政策が工夫されている官民混合の分野である。
中国においては、国民の数が10億人を超える規模であることから、国内観光産業も活発である。2018年元旦連休中の全国国内旅行者数は前年同期比11.08%増の延べ1億3300万人に達したそうだ。モビリティーなど移動手段の発展も要因のひとつだろう。

そんな中、中国のハルビン工科大学・深セン大学院のYao Sunら研究者は、観光客の好みを分析する従来のツール小規模の集団のみを対象にした調査で結果が出てしまうという問題に着目した。
そこで機械学習のフレームワークを使用し、より信頼性の高いレーティングシステムを作成した。

その研究のポイントはこうだ。

観光客の好みをハイレベルに分析!?

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