■ 論文種類 原著論文 フルペーパー ■ 論文分野 2) 科学系分野 ■ カテゴリ a-4) CG技術(可視化) ■ 該当特集 一般論文 ■ 論文題名(和文、英文) シーズン固有性に基づく撮影スポット群のダイジェスト可視化 Digest Visualization of Photo Spots in Terms of Seasonal Uniqueness ■ 著者名(和文、英文) (正会員)熊野雅仁 1, Masahito Kumano (非会員)橋本和哉 2, Kazuya Hashimoto (非会員)木村昌弘 1, Masahiro Kimura ■ 著者所属(和文、英文) 1. 龍谷大学 理工学部 Faculty of Science and Technology, Ryukoku University 2. ニッセイ情報テクノロジー(株)Nissay Information Technology Co., Ltd. ■ 著者e-mail kumano@rins.ryukoku.ac.jp ■ 連絡担当者の氏名、住所、所属、電話、Fax、e-mail 熊野雅仁, 〒520-2914 滋賀県大津市瀬田大江町横谷1-5, 龍谷大学理工学部, TEL:077-543-7437, FAX 077-543-7598, kumano@rins.ryukoku.ac.jp ■ 論文概要(和文400字程度、英文100ワード程度) 近年,位置情報を付加できる携帯端末が増加してきたことに伴い,膨大な量の写真データがWeb空間に 共有されている.それらの写真データには撮影位置・撮影時間・撮影者の情報が含まれているものもあり, データマイニング技術によって観光支援に応用することが注目されている.本研究では,ユーザによって 訪れる訪問都市が選択されたとき,大量の位置情報及び撮影時間情報が付随した写真データを用いて, 訪問都市に特有のシーズン群を検出し,それぞれのシーズンにおける主要撮影スポットを抽出することを 考える.本論文では,これらの手法を適用した訪問都市の観光ダイジェストマップ構築法を提案する. そして,写真共有サイトFlickrの実データを用いた実験により,提案法の有効性を検証する. Recently, an enormous number of geo-tagged photos with time-stamps have been shared in the web space. Attention has been devoted to their analysis using data mining techniques and its application to tourism business. When a visit city is given by a user, from a large amount of data for those geo-tagged photos with time-stamps, we consider detecting the set of seasons associated with the visit city and extracting its major photo-spots proper to each of the seasons detected. In this paper, we propose such a method and apply it to the visualization of sightseeing digest maps for the visit city. Using real data from Flickr, we verify the effectiveness of the proposed method. ■ キーワード(和文5個程度、英文5個程度) ビッグデータ,シーズン固有度, ダイジェスト可視化,視覚的データマイニング,時空間データマイニング Big data, Seasonal uniquness, Digest visualization, Visual data mining, Spatio-temporal data mining