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【24h】

観光ナビにおいて必見スポットをよりよい時間帯に訪問可能にするオンサイトプランニング手法

机译:现场规划方法,允许您访问观光导航中的必备位置

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摘要

観光経路推薦に関して,既存研究の多くは,次訪問スポットのみの満足度に基づいて推薦しているが,次以降に訪れるスポットを考慮に入れていないため,次スポット以降の観光が制限される.次訪問スポットの満足度と,次訪問スポット以降の期待満足度を考えた場合,この二つにトレードオフ関係が発生する可能性がある.また同一スポットを訪問する際に,訪れる時間帯によって満足度が異なるため,より良い時間帯に訪問することが観光全体の満足度向上につながる.これら2 点を考慮した上で,ユーザに観光ルートを提示するのが望ましいが,我々が知る限り,そのようなシステムは存在しない.本稿では,上記を考慮するため,まず,次スポットの静的観光地コンテキストと動的観光地コンテキスト,次スポット以降に訪問するスポットから得られる期待満足度の3 つの要素から成るツアースコアを定式化する.ツアースコアが最大となる観光ルート(次訪問スポットとそれ以降に訪問するスポット群の列)を算出する問題はNP 困難であり,オンサイトで準最適解を求めるため,貪欲法をベースとした3 つのアルゴリズム:(1)次スポットのみを考慮した貪欲法,(2) 観光時間全体を考慮した貪欲法,(3) 観光時間全体および探索幅を広げた貪欲法の提案を行う.提案アルゴリズムの有用性を調査するため,京都市東山区にある20 箇所の訪問スポットを対象に3 つのアルゴリズムを適用することで,出力解が京都のモデルルートと比較して優位であり,それぞれ1.9±0.1 (s),15.9±0.5 (s),7766.6±8.9 (s) の計算時間で算出できることを確認した.
机译:建议基于对旅游路线推荐的下一步访问点的满意度建议使用许多现有研究。然而,由于未考虑下一个斑点,因此下一个斑点之后的景点是有限的。访问如果您认为罐的满意度和下次访问点后的程度满意度,这两者发生了权衡关系有可能。此外,在访问同一点时,满意度根据访问的时区,所以访问一个好时断导致改善整个旅游的满足感。考虑到这两点虽然期望呈现光线,但只要我们知道,没有这样的系统。在本文中,首先,静态观光网站上下文和动态旅游目的地的下一个位置,以及下一个斑点制定由从斑点的斑点获得的预期满意度组成的旅游核心。旅游计算得分最大化的旅游路线的问题是NP困难,三种算法基于贪婪的法律寻求现场和准优化解决方案:(1)贪婪的法律只考虑下一个位置,(2)贪婪,(3)旅游时间总体和搜索宽度提出传播贪婪法律。为了调查拟议算法的有用性,京都市的Higashiyama Ward 20位访客通过将三种算法应用于查询,输出解决方案优于京都的模型路由并且证实可以通过分别计算时间为1.9±0.1(s),15.9±0.5(s),7766.6±8.9(s)计算。

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