観光とホスピタリティのジャーナル
オープンアクセス

概要

日本のスペクタクルコストへのラフ集合の適用

サマン・ハズラティ

観光における既存の観光需要予測モデルは、数値データと非数値データを含むデータベースから有用な情報を受け取ることができません。本研究では、ラフ集合論を適用して日本の監督費用の予測モデルを形成する新しいアプローチについて説明します。ラフ集合論は、従来の集合論を含めることで、あいまい、不確実、または不完全な知識（データ）の分類分析を提示します。公式に公開された観光客監督情報に基づいて、独立変数と従属変数の関係を表示するための決定原理が作成されます。実験結果によると、予測モデルはテストケースの91.1％を体系化でき、体系化されたケースの82.5％が実際のケースと同じでした。実際の値と予測値に大きな違いはありませんでした。ラフ集合によって誘導された決定原理を監督費用の予測に利用することの利点も示唆されました。