The volume of travelers is increasing and travel is becoming prevalent as one of the major leisure activities. The exceeding number of the information source for tourism is out there waiting for the travelers to help them plan itineraries. From the traditional guide book to web blogs, the number of data source is proliferating and travelers sometimes face information overload.
Travelers can be delineated into several types according to their interests, experience, and behaviors. Previous researches did not take a consideration of the types of travelers, and the recommendation systems are targeting general travelers. Existing recommendation services and previous researches are also designed for the common travelers who may seek the well-known tourists’ spots. However, it is addressed that the behavioral pattern is diverse according to the travel type and experience from the researches in the travel field, and target-specific recommendation system is required.
This research suggests a system that recommends places of travel destination by using tag information of places. The target of this system is culturally-oriented travelers who are traveling major cultural cities. The proposed system, TripTip, aims to help negotiate travelers’ way through the immense amount of information that is often available by recommending a set of choices. TripTip recommends to the users the next place, which they would most likely want to visit given their preference in previous choices. To generate this information, tags that are attached on a place by users give the characteristics of a place and the reasons for visiting the place.
정보의 생산과 공유를 돕는 정보통신기술의 발달로 인해 정보량 자체가 막대하게 증가하고 있고, 그에 따라 사용자들은 처리해야 할 정보량이 늘어나게 되어 필요한 정보를 찾아내고 선택하는 데 장시간을 소요하고 있다. 또한 선택 후에도 지속적으로 마주치는 유사한 정보들로 인해 선택에 대한 확신을 내리기가 쉽지 않게 되었다. 특히 여행 관련 정보의 경우 일상의 선택보다 많은 비용과 시간을 들이기 때문에 특히 많은 정보 검색 활동을 수행하게 되는데, 여행자들은 이 때문에 기존의 프린트된 여행 정보서적보다 최신 정보로 갱신되는 웹 상의 다양한 정보를 검색하고 있다. 한편 발달된 운송 수단과 늘어난 여가 시간 등으로 여행자들의 여행 경험이 늘어나게 되면서, 다양한 형태의 관광과 여행자들에 대한 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 다양한 분류의 여행자들 중, 문화 관광에 관심을 가진 여행자들을 위해 주요 문화 중심 도시들에서의 여행 일정을 추천할 수 있는 방법을 제안한다. 선택한 장소들을 이해하기 위해 사용자들이 붙인 태그가 활용되었고, 다음 장소의 추천은 장소에 붙은 태그들 간의 유사성을 통해 이루어졌다. 또한 근방의 장소를 추천하여 근거리의 장소를 먼저 여행하고자 하는 여행 패턴을 고려하였고, 타인의 평가 정보를 인기도 정보를 통해 제공하였다. 해당 연구는 장소 정보의 이해를 위해 사용자들이 생성한 태그 정보가 유용할 것이라는 가능성을 타진해보았고, 이를 문화 중심 도시에 구현해 실험으로 가능성을 입증하였다. 이 연구는 카테고리와 서술적 정보를 통해 공유되었던 장소 정보에 대해 태그라는 정보를 통해 접근하였다는 의의를 가지는 한편, 알고리즘의 정교화나 태그의 본연적 속성에 대한 고민 거리도 남겨두고 있다.
