2024年12/15-18日にアメリカ・ワシントンD.C.にて2024 IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2024) が開催されます．我々は本会議にて以下の内容について発表を行います．

本研究では，検索クエリと位置情報に基づいた地域の訪問者の興味関心にトピックモデルを適用することで，大学の雰囲気を分析しました．大学の特徴や校風，いわゆる雰囲気を明らかにすることで，大学の宣伝や周辺地域の大学関係者に向けた施設の開発に貢献できる可能性があります．そこで我々は大学の雰囲気を作っているのは大学の利用者，つまりは訪問者であると考え，大学の訪問者が普段考えていることから雰囲気の特定/分析を行いました．

分析では検索クエリからわかる興味関心と，位置情報からわかる訪問先を組み合わせることで，特定の地域の訪問者がどのような興味関心を持っているかを明らかにする手法を利用します．さらに文書の単語から文書を構成するトピックを抽出するために開発されたトピックモデルを我々の問題に当てはめることで，大学の訪問者の興味関心から大学を構成する雰囲気の抽出を行いました．

実験では実際の検索クエリとGPS情報に基づいたデータセットを用い，抽出した雰囲気と各大学それぞれの雰囲気の構成から周辺地域の潜在的な需要について考察を行いました．

研究内容については，こちらのプロジェクトページをご覧ください．

— Presentation information —

Poster/Demo Session (Mon., Dec. 16, 2024, 10:00 – 10:30, 16:00 – 16:30 EDT) (Program)

Revealing Universities’ Atmosphere from Visitor Interests Using Search Queries and GPS Logs
Kaoru Miyanaga*, Soto Anno*, Kota Tsubouchi**, Masamichi Shimosaka*
*: Institute of Science Tokyo, **: LY Corporation