@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00195678,
 author = {川崎, 仁嗣 and 榎園, 健 and 深澤, 佑介 and 豊田, 正史 and Satoshi, Kawasaki and Ken, Enokizono and Yusuke, Fukazawa and Masashi, Toyoda},
 issue = {9},
 month = {May},
 note = {観光客への観光スポットの推奨や，施設名称での検索結果を提示する際に，施設 （Point-of-Interest ； POI） の人気度を考慮し，人気である施設を上位に提示することで，より多くのユーザーにとって期待に沿った提示内容となる．しかし，新たな施設の登場など人気度は時間経過によって変化するものであり，人による付与には多くのコストを要する．そこで，観光情報サイトや SNS 上での施設に関する投稿情報を用いて施設人気度を推定することにより，これまでより低コストに施設人気度を付与でき，更新頻度を向上させることが可能となる．特にマイクロブログなどに代表される SNS での言及回数が多い POI は話題になっていると考えられ，より大きい人気度を付与するべきである．このように，SNS 上での言及数による人気度推定の方法が考えられるが，大量に存在する POI のうち SNS で言及される POI は少なく，実際に調査したところ 1割程度であった．残りの 9割程度の POI についても人気度を推定するため，SNS 上で言及された場合の言及数を POI のジャンルや所在地，周辺の滞在人口から回帰決定木を用いて推定する方法を提案する．SNS 上で言及されている約 2万件の POI について，実際の言及数を用いてモデルを学習し，その後，言及数が未知だったと仮定してモデルを用いて言及数を推定したところ，実際の言及数と高い相関があり，本提案手法により言及数を推定できる可能性が示された．},
 title = {SNS上での言及を考慮した施設人気度の推定手法},
 year = {2019}
}