LBSNにおけるユーザアクティビティのトピック分析

抄録

位置情報ベースのソーシャルネットワークサービス（LBSN）の普及に伴い，都市観光における人々のアクティビティについての大量の観測データを有効活用することが期待されている．本研究では，観光マーケティングへの活用基盤とするために，トピックモデルLDA（Latent Dirichlet Allocation）による分析法をLBSNでのユーザアクティビティ分析に拡張し，観光都市における人々のPOI（point-of-interest）群への訪問行動に対して，時間情報に依存しないそのトピック構造を行動の指向性の観点から分析する枠組みを与える．そして，Foursquareデータを用いて観光マーケティングの視点から，東京およびニューヨークにおけるユーザアクティビティのトピック構造を分析する．