소셜 빅데이터를 활용한 여행 경로 추천
Travel Route Recommendation Utilizing Social Big Data
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초록
최근 여행에 대한 관심이 높아지면서, 번거로운 여행 일정을 대신 수립해주는 여행 일정 추천 서비스에대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 여행 일정 추천에 있어 가장 중요하면서도 공통적으로 제시되는목표는 여행 목적지 근처의 인기 관광지를 포함한 최단 거리 여행 경로를 제공하는 것이다. 다수의기존 연구에서는 개인 맞춤형 스케줄 제공에 초점을 맞추었으며, 사용자의 여행 이동 경로 이력이나SNS 리뷰가 존재하지 않을 경우 설문 조사가 필요한 문제점이 있었다. 또한 최단 거리를 계산할 때발생할 수 있는 현실적인 문제점도 명확히 지적되지 않았다. 이와 관련하여, 본 논문에서는 소셜 빅데이터를활용하여 인기 관광지를 알아내기 위한 정량화된 방법을 소개하고, 최단 거리 알고리즘 적용시 발생할수 있는 문제점과 이를 해결하기 위한 휴리스틱 알고리즘을 함께 제시한다. 제안 방법을 검증하기위해, 경상남도를 대상으로 63,000여 개의 플레이스 정보를 수집하고 빅데이터 분석을 수행했으며, 실험을통해 제안한 휴리스틱 스케줄링 알고리즘이 실제 데이터 상에서 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.
Abstract
Recently, as users’ interest for travel increases, research on a travel route recommendation service that replaces the cumbersome task of planning a travel itinerary with automatic scheduling has been actively conducted. The most important and common goal of the itinerary recommendations is to provide the shortest route including popular tour spots near the travel destination. A number of existing studies focused on providing personalized travel schedules, where there was a problem that a survey was required when there were no travel route histories or SNS reviews of users. In addition, implementation issues that need to be considered when calculating the shortest path were not clearly pointed out. Regarding this, this paper presents a quantified method to find out popular tourist destinations using social big data, and discusses problems that may occur when applying the shortest path algorithm and a heuristic algorithm to solve it. To verify the proposed method, 63,000 places information was collected from the Gyeongnam province and big data analysis was performed for the places, and it was confirmed through experiments that the proposed heuristic scheduling algorithm can provide a timely response over the real data.
참고문헌 (30)
- 정병희, "스마트관광 IT서비스의 중요도와 만족도에 대한 관광생명주기 단계별 차이 분석", 인터넷전자상거래연구, 19(1), pp.289~306 (2019), 한국인터넷전자상거래학회[DOI]
- 김준영, "변형된 TSP 및 엘라스틱서치 알고리즘 기반의 최적 여행지 코스 추천 시스템 개발", 멀티미디어학회논문지, 22(9), pp.1108~1121 (2019), 한국멀티미디어학회[DOI]
- "Tripple"[URL]
- "VisitKorea"[URL]
- 박세화, "체류시간을 고려한 여행 일정 추천 시스템", 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, 22(1), pp.38~43 (2016), 한국정보과학회
- G. Kim, "Design of Recommendation System for Self-directed Travel Planning", Proceedings of KIIT Conference, pp.774~776 (2021)
- 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)
- J. Bao, "Recommendations in Location-Based Social Networks: a Survey", GeoInformatica, 19(3), pp.525~565 (2015)
- 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)
- J. Park, "Social Context-Aware based Travel Recommendation System", Proceedings of KIISE Conference, pp.1926~1928 (2016)
- "Tour API 3.0"[URL]
- "Small Business Promotion Agency"[URL]
- 김현규, "소상공인을 위한 소셜 빅데이터 분석 플랫폼 개발", 한국컴퓨터정보학회논문지, 25(8), pp.65~72 (2020), 한국컴퓨터정보학회[DOI]
- 김현규, "프랜차이즈 스토어를 대상으로 한 소셜 빅데이터 분석 방법", 한국컴퓨터정보학회논문지, 26(8), pp.39~46 (2021), 한국컴퓨터정보학회[DOI]
- "Traveling Salesman Problem"[URL]
- F. Bacchus, "The Expected Value of Hierarchical Problem-Solving", Proc. of the 10th National Conference on Artificial Intelligence, pp.369~374 (1992)
- 황인태, "여행경로 추천 서비스를 위한 최적화 수리모형", 한국산업경영시스템학회지, 40(3), pp.99~106 (2017), 한국산업경영시스템학회
- J. H. Lee, "Efficient Travel Route Recommendation System Based on User Moving Route and Tourist Information", Proceedings of the KIISE, pp.1616~1618 (2014)
- C. Kim, "Real-Time Travel Route Recommendation Service Based on IoT", Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences, pp.1084~1085 (2017)
- H. Yoon, "Ubiquitous Intelligence and Computing", pp.19~34 (2010), Springer Berlin eidelberg
- "Flickr API"[URL]
- J. Park, "Personalized Travel Schedule Creation System Based on Recommendation System", Proceedings of the KSCIC, 25(1), pp.105~108 (2017)
- "Twitter Streaming API"[URL]
- H. Park, "Travel Route Recommendation System Using Collaborative Filtering and Content-Based Recommendation", Proceedings of the KIIT Conference, pp.452~454 (2020)
- 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)
- 권순호, "유전알고리즘을 이용한 사용자 평가 기반 여행계획 모델링", 한국지능시스템학회 논문지, 31(4), pp.311~317 (2021), 한국지능시스템학회[DOI]
- "Hannanum"[URL]
- 김현규, "응집도 점수를 기반으로 한 소셜 빅데이터의 효율적인 키워드 추출", 한국컴퓨터정보학회논문지, 25(10), pp.87~94 (2020), 한국컴퓨터정보학회[DOI]
- 유양우, "응집도 점수 기반의 키워드 추출 정확도 향상을 위한 대화형 형태소 분석", 한국컴퓨터정보학회논문지, 25(12), pp.145~153 (2020), 한국컴퓨터정보학회[DOI]
- "Naver Search API"[URL]