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논문KCI 등재

일일 스케줄링 템플릿을 활용한 여행 경로 추천 시스템 구현

Implementation of a Travel Route Recommendation System Utilizing Daily Scheduling Templates

김현규
한국컴퓨터정보학회 (The Korean Society Of Computer And Information)|2022.10|한국컴퓨터정보학회논문지 (Journal of The Korea Society of Computer and Information)|제27권 제10호|pp. 137-146|DOI https://doi.org/10.9708/jksci.2022.27.10.137

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소셜 빅데이터Social big data시나리오 템플릿여행 경로 추천일자별 상세 스케줄인기 점수 산정Travel rout recommendationDaily scheduleScenario templatePopularity score estimation
주제분류컴퓨터학

초록

최근 수요가 많아진 여행 일정 추천 서비스와 관련하여, 이전 연구에서는 소셜 빅데이터 분석을 통해 관광지, 맛집, 숙소 등을 포함한 플레이스들의 대중적인 인기 정도를 정량화하고, 분석결과를 기반으로 여행 스케줄을 생성하기 위한 방법을 소개하였다. 그러나 생성된 스케줄은 관광지를 최단 거리로 연결한 이동 경로 위주로 구성되었으며, 여행 일자별로 맛집이나 숙소 정보를포함한 구체적인 일정 정보는 제공하지 않았다. 본 논문에서는 소셜 빅데이터를 기반으로 생성된여행 스케줄에 시나리오 템플릿을 이용하여 상세 이동 경로를 구성하기 위한 알고리즘을 제시하고, 이를 구현한 프로토타입 시스템에 대해 소개한다. 제안 시스템은 플레이스 정보 수집, 플레이스별 인기점수 산정, 최단경로 여행 일정 생성, 일자별 상세 스케줄 생성, UI 시각화 등의 모듈로구성되며, 경상남도 내 63,000여 개의 플레이스를 대상으로 수집된 리뷰를 바탕으로 진행된 실험을 통해 제안 시스템의 효용성을 입증하였다.

Abstract

In relation to the travel itinerary recommendation service, which has recently become in high demand, our previous work introduces a method to quantify the popularity of places including tour spots, restaurants, and accommodations through social big data analysis, and to create a travel schedule based on the analysis results. On the other hand, the generated schedule was mainly composed of travel routes that connected tour spots with the shorted distance, and detailed schedule information including restaurants and accommodation information for each travel date was not provided. This paper presents an algorithm for constructing a detailed travel route using a scenario template in a travel schedule created based on social big data, and introduces a prototype system that implements it. The proposed system consists of modules such as place information collection, place-specific popularity score estimation, shortest travel rout generation, daily schedule organization, and UI visualization. Experiments conducted based on social reviews collected from 63,000 places in the Gyeongnam province proved effectiveness of the proposed system.

참고문헌 (21)

  1. 정병희, "스마트관광 IT서비스의 중요도와 만족도에 대한 관광생명주기 단계별 차이 분석", 인터넷전자상거래연구, 19(1), pp.289~306 (2019), 한국인터넷전자상거래학회[DOI]
  2. 유양우, "소셜 빅데이터를 활용한 여행 경로 추천", 한국컴퓨터정보학회논문지, 27(5), pp.117~125 (2022), 한국컴퓨터정보학회[DOI]
  3. H. Yoon, "Smart Itinerary Recommendation Based on User-Generated GPS Trajectories", Ubiquitous Intelligence and Computing, 6406, pp.19~34 (2010), Springer Berlin eidelberg
  4. J. Park, "Personalized Travel Schedule Creation System Based on Recommendation System", Proceedings of the KSCIC, 25(1), pp.105~108 (2017)
  5. B. S. Wibowo, "A Genetic Algorithm for Generating Travel Itinerary Recommendation with Restaurant Selection", Proceedings of 2018 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management, pp.427~431 (2018)
  6. 권순호, "유전알고리즘을 이용한 사용자 평가 기반 여행계획 모델링", 한국지능시스템학회 논문지, 31(4), pp.311~317 (2021), 한국지능시스템학회[DOI]
  7. H. Park, "Travel Route Recommendation System Using Collaborative Filtering and Content-Based Recommendation", roceedings of the KIIT Conference, pp.452~454 (2020)
  8. "Tour API 3.0, Korea Tourism Organization"[URL]
  9. A. Sohail, "Geo-Social Temporal Top-k Queries in Location-Based Social Networks", Australasian Database Conference, pp.147~160 (2020)
  10. J. Bao, "Location-based and Preference-Aware Recommendation using Sparse Geo-Social Networking Data", Proceedings of the 20th International Conference on Advances in Geographic Information Systems, pp.199~208 (2012)
  11. J. Park, "Social Context-Aware based Travel Recommendation System", Proceedings of KIISE Conference, pp.1926~1928 (2016)
  12. T. Kurashima, "Travel route recommendation using geotagged photos", Knowledge and information systems, 37(1), pp.37~60 (2012)
  13. I. Brilhante, "Where Shall We Go Today?: Planning Touristic Tours with Tripbuilder", Proc. of the 22nd ACM international conference on Conference on information & knowledge management, pp.757~762 (2013)
  14. 박세화, "체류시간을 고려한 여행 일정 추천 시스템", 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, 22(1), pp.38~43 (2016), 한국정보과학회
  15. Y. T. Wen, "Efficient keyword-aware representative travel route recommendation", IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 29(8), pp.1639~1652 (2017)
  16. J. Park, "Personalized Travel Schedule Creation System Based on Recommendation System", Proceedings of the KSCIC, 25(1), pp.105~108 (2017)
  17. "Small Business Promotion Agency"[URL]
  18. 김현규, "응집도 점수를 기반으로 한 소셜 빅데이터의 효율적인 키워드 추출", 한국컴퓨터정보학회논문지, 25(10), pp.87~94 (2020), 한국컴퓨터정보학회[DOI]
  19. 유양우, "응집도 점수 기반의 키워드 추출 정확도 향상을 위한 대화형 형태소 분석", 한국컴퓨터정보학회논문지, 25(12), pp.145~153 (2020), 한국컴퓨터정보학회[DOI]
  20. "Traveling Salesman Problem"[URL]
  21. "Naver Search API"[URL]

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