## 要約：
Toursista行動を分析し、旅行中の写真や投稿データから観光地の動向予測を行う手法を提唱。
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## 翻訳：
現在、ソーシャルネットワークは旅行者の行動解析に人気があり、旅行者が滞在中に残すデジタルトラックを活用できます。旅行中の写真やコメントを共有する傾向から大量のデータが生成され、旅程モデル化と行動分析が可能になりました。旅行者の次なる移動を予測することは、需要理解と意思決定支援を改善するために重要です。本論文では、ソーシャルネットワークデータ解析に基づき、観光客の動きを理解し学習する手法を提案します。この方法は機械学習の構文推定アルゴリズムを利用しています。大きなデータの文脈に適応することも主要な貢献です。提案された手法により、グループの観光客の移動を表現する隠れマルコフモデルが生成されます。このモデルは新しいデータで編集可能です。フランスの首都パリがその効率性を示すために選択されました。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2511.19465)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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