旅行に行こうと思った時，インターネット上の情報を調べると，情報量が多すぎてプランを立てるのが大変だったということはありませんか？ 私たちの研究室では，各ユーザの嗜好に合った旅行プランニングを支援するシステムの開発を行っています．

季節を考慮した観光地推薦

ユーザが旅行したい季節に適した観光地を推薦するための観光地プロファイルの開発を行いました． 観光地の特徴というのは，季節ごとに大きく変化します． 例えば，一つの山が，春はお花見に適した場所，夏はハイキングに適した場所，秋は紅葉を楽しむ場所，冬はスキー場と季節ごとに性質が変わっていきます． そこで，観光地のベースとなる情報をwikipediaから抽出し，その中から各季節の特徴となる単語の重みを季節ごとに変えることによって，季節ごとのプロファイルとしました． 各季節の特徴となる単語はtwitterにおいてつぶやかれた単語を季節ごとに解析することによって求めました．

制限時間を考慮した観光プラン作成システム

ユーザの嗜好に応じて観光地を制限時間内にできるだけ沢山訪問するための経路を作成するための周遊経路作成支援システムを開発しました． 周遊経路を作成する際，ユーザはいくつかの行きたい観光地が既にあって，それらを回りながら他にも制限時間内に行けるところで好みの場所を探している場合があります． そのような場合に，寄り道できる観光地の中からユーザの嗜好に合ったものを推薦します．

SNSを利用した観光地推薦

観光地推薦に用いるために，旅慣れた人の旅行経路についての情報をTwitterから抽出する手法を開発しました． 今後は，Twitterユーザをお手本に観光経路を推薦するシステムを開発する予定です．

口コミを考慮した宿泊施設推薦

ホテル比較サイトにおけるホテル推薦を各ユーザの重要視する項目（こだわり）によってパーソナライズする手法を開発しました． これは口コミ情報をもとに，ユーザのこだわりに似たこだわりを持つ投稿者が高く評価したホテルを推薦する手法です． これにより，各ユーザのこだわりに合ったホテルを推薦することができます．

ホテル比較サイトにおける口コミ作成支援システムの開発を行っています．口コミは，ホテルの選択に非常に重要な役割を担っています．しかし，その評価値と口コミの内容がばらついていたり，偏った評価をする人がいたりと，口コミから公平に判断することはとても難しい状況にあります． また，口コミを書き込む側からも，特別な印象がない限りは何を書いてよいか分からなかったり，どう評価してよいか分からなかったりと，口コミをわざわざ書き込まないことの方が多いのではないでしょうか． そこで，口コミの文章からどのような評価値を入力するのが一般的かという評価値を推薦することを考えました．また，何についての感想を書けばよいかをキーワードとして推薦することも考えています．