@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02005274,
 author = {小林,らんう and 上野,史 and 太田,学 and Ranu Kobayashi and Fumito Uwano and Manabu Ohta},
 issue = {4},
 journal = {情報処理学会論文誌データベース（TOD）},
 month = {Oct},
 note = {観光スポットの選択において，混雑具合や景観の美しさ等，旅行者が着目する観点は多岐にわたる．そこで本論文では，観光レビューからスポットの観点を自動抽出し，それを利用しユーザの持つ観点に合ったスポットを推薦するシステムRecommender System with Travel Aspects（ReSTA）を提案する．ReSTAでは観光レビューから観光スポットに関する有用な観点とその評価を自動抽出するために，OpenAIが提供するAPIとWard法を活用する．また，ReSTAではユーザはインタフェースを通じて，観点や旅行スタイル等の条件を柔軟に指定でき，指定した条件とスポットの観点とのマッチングによりスポットが推薦される．ReSTAの評価実験として，14名の被験者を対象にアンケートを実施し，推薦されたスポットに対するユーザの満足度や，スポット探索に要する時間を調査した．さらに，Google，ChatGPT，CT-Plannerと比較して，スポット探索においてReSTAがより有用であることを確認した．, When choosing tourist spots, travelers consider various aspects such as crowd levels and scenic beauty. In this study, we propose ReSTA (a Recommender System with Travel Aspects), which automatically extracts key aspects of tourist spots from user reviews and recommends locations that match users' preferences. ReSTA uses OpenAI's API and Ward's method to extract meaningful aspects and their evaluations from tourist reviews. It also provides an interface that enables users to flexibly specify preferences such as desired aspects and travel styles. The system recommends spots based on the degree of alignment between these preferences and the extracted aspects of the tourist spots. To evaluate ReSTA, we conducted a user study with 14 participants, assessing both user satisfaction with the recommended spots and the time taken for exploration. Furthermore, a comparison with Google, ChatGPT, and CT-Planner demonstrated that ReSTA is more effective in supporting the exploration of tourist spots.},
 pages = {17--28},
 title = {観点を利用した観光スポット推薦システムReSTAの提案},
 volume = {18},
 year = {2025}
}