本研究は，訪日外国人旅行者の訪問パターンの特性把握をGPSログデータを用いて行うことを目的とする．論文では，はじめに訪問地の組み合わせである訪問パターンの抽出にトピックモデルを用いることを説明するとともに，潜在クラス分析との差異を明らかにした．トピックモデルは教師データなしの機械学習（セグメンテーション手法）の1つと位置づけられ，セグメントの確率的導出過程が明示でき，セグメント相互が排他的でない特色を有する．分析では，訪日外国人向けナビゲーションアプリにより取得できたGPSログ情報を用いて，トピックモデルによって訪問場所の組み合わせパターンを幾つかのクラスに分類した．
