観光レコメンデーション


概要

既存の観光ルート案内サービスは、 旅マエの情報、例えば目的や嗜好などをインプットとして観光プランを作成するタイプのプランレコメンドが主流です。 旅マエの情報だけでなく旅ナカの情報、すなわち当日の気分や天候などの要素を織り込むことで、よりユーザーにパーソナライズされたプランレコメンドが可能となります。

特徴的な機能

今回は、目的や嗜好に加えて、「同行者」「その日の気分」という個人のオケージョンをインプットとして、その内容に対して観光地のレコメンドと最適ルート探索を行うサービスの開発を試みました。 全体の流れを説明します。

データ収集

観光地の特徴を把握するために、旅行ポータルサイトから口コミを取得します。

ベクトル計算

個人のオケージョンに対する観光地のレコメンドのためには、まずWord2vecと呼ばれる自然言語処理技術を用い、観光地ごとの特徴ベクトルを計算します。

類似度計算

観光地毎の特徴ベクトルと、個人のオケージョンに関するインプットから生成した特徴ベクトルのコサイン類似度を算出し、コサイン類似度の高い順に複数の観光地をレコメンドします

map出力

レコメンドされた複数の観光地を最短距離で周回するための最適ルート探索はgoogle direction apiを用います。

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