[1K]SNS分析(1)

10:25 〜 10:50

[1K-02] ソーシャルビッグデータを活用した地域別人気食ジャンルの推定

*小町 大翔¹、横山 昌平² (1. 東京都立大学システムデザイン学部情報科学科横山研究室、2. 東京都立大学大学院システムデザイン研究科)

発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり

キーワード：

ソーシャルメディア、機械学習、画像分類、可視化、パーソナライゼーション、データ分析

グーグルマップやインスタグラムなど各種SNSに投稿されている飲食店に関する画像データを都市別に収集し、既存の学習データを用いた機械学習によって食べ物をジャンル別に分類する。今回はラーメン、寿司、イタリアン、フレンチ、カフェなど計13種類のジャンルに分類している。その結果を用いて各都市における投稿数の多いジャンルから、その地域で食べられている人気な食べ物のジャンルを推定する。加えて検証した全都市に対して日本地図に色付きのマーキングを行い、都市ごとの投稿数の割合をグラフに表示することで、可視化についても実現可能にする。