ユーザーソーシャルネットワークプロフィールの写真に基づく旅行方向推奨モデル

旅行はあらゆる年齢層の人々にとって最も楽しい活動の一つです。旅行の推奨を顧客のニーズにどのように合わせるかについて、常に革新的な解決策を模索しています。提案する推奨モデルの目的は、ユーザーのソーシャルネットワークアカウントからの写真や写真に関連するメタデータに基づいて旅行先の国を提案することです。このような推奨モデルは、モデル準備の段階で使用されるデータや、モデルに実装される技術や方法に大きく依存しています。Instagramユーザーのアカウントから新たに収集したデータがモデル準備に使用されました。この推奨システムは、物体検出、類似度測定、分類、データクラスタリングの4つの方法の組み合わせに基づいています。提案する推奨モデルの新規性は、旅行方向推奨のために異なるデータ（Instagram写真）を採用し、新しい組み合わせ方法を定義し、類似度測定とSOM適用結果の統合を一つの最終的な推奨にまとめ、推奨モデルの異なるコンポーネントに対するパラメータの影響を評価することです。提案された評価指標を用いて推奨モデルの結果をまとめると、旅行先の国の名前が推奨されました。提案された推奨モデルの結果は有望であり、検証結果は、旅行先の推薦に対して国を訪れたユーザーの平均63％が一致することを示しています。一方、推薦評価のために提示されていないが、ユーザーが訪れた国と一致する推薦の正確性は、平均96％でした。精度性能は非常に良好であり、推奨システムは完全に自動化され、機械学習に基づいています。時間とともに、モデルの精度は写真のメタデータ（場所）を取り入れることでさらに向上する可能性があります。