慶應義塾大学学術情報リポジトリ(KOARA)KeiO Associated Repository of Academic resources

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アイテムタイプ Article
ID
0402-0901-0400  
プレビュー
画像
thumbnail  
キャプション  
本文
 
本文公開日
 
タイトル
タイトル 観光行動データの時空間データマイニング  
カナ カンコウ コウドウ データ ノ ジクウカン データ マイニング  
ローマ字 kanko kodo deta no jikukan deta mainingu  
別タイトル
名前 Spatio-Temporal Data Mining of Tourist Behavior  
カナ  
ローマ字  
著者
名前 古谷, 知之  
カナ フルタニ, トモユキ  
ローマ字 Furutani, Tomoyuki  
所属 慶應義塾大学総合政策学部准教授  
所属(翻訳) Associate Professor, Faculty of Policy Management, Keio University  
役割  
外部リンク  
 
出版地
藤沢  
出版者
名前 慶應義塾大学湘南藤沢学会  
カナ ケイオウ ギジュク ダイガク ショウナン フジサワ ガッカイ  
ローマ字 Keio gijuku daigaku shonan fujisawa gakkai  
日付
出版年(from:yyyy) 2009  
出版年(to:yyyy)  
作成日(yyyy-mm-dd)  
更新日(yyyy-mm-dd)  
記録日(yyyy-mm-dd)  
形態
 
上位タイトル
名前 Keio SFC journal  
翻訳  
9  
1  
2009  
 
開始ページ 41  
終了ページ 51  
ISSN
13472828  
ISBN
9784877383688  
DOI
URI
JaLCDOI
NII論文ID
 
医中誌ID
 
その他ID
 
博士論文情報
学位授与番号  
学位授与年月日  
学位名  
学位授与機関  
抄録
昨年10月に観光庁が発足し、観光行政を一元的に扱う窓口ができた。しかしながら、我が国の観光行政において観光統計や調査データの整備は十分と言えず、観光庁の主要施策の一つに観光統計整備が掲げられている。なかでも、観光行動軌跡の調査とその分析が課題となっている。本稿では、携帯型位置情報端末を使った観光客行動調査(プローブパーソン調査)の観光政策への応用可能性を検討する一材料として、箱根地域で実施した行動データの時空間マイニング分析例を紹介する。GPS軌跡データを用いた時空間カーネル密度関数と個人属性を元にmutual clusteringという手法を使って時空間クラスタリングを行い、観光行動特性を明らかにしている。
 
目次

 
キーワード
時空間点過程  

ハイブリッド階層クラスタリング  

観光行動  

データマイニング  

GPS  
NDC
 
注記
特集 位置情報計測技術の応用
招待論文
 
言語
日本語  
資源タイプ
text  
ジャンル
Journal Article  
著者版フラグ
none  
関連DOI
アクセス条件

 
最終更新日
Dec 16, 2009 09:00:00  
作成日
Dec 16, 2009 09:00:00  
所有者
mediacenter
 
更新履歴
 
インデックス
/ Public / 湘南藤沢 / Keio SFC journal / 9(1) 2009
 
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