FIT2005(第4回情報科学技術フォーラム)LD-001
印象と興味に基づくユーザ選好のモデル化とニュースポータルサイトへの応用                        
河合 由起子

熊本 忠彦

 田中 克己

       まえがき   

(1)利用者は好みのポータルページ(例: CNN)のURLを入力
MPV toolbari) MPVサイトへ送信

近年，情報統合に関する研究はますます盛んになって
MPV Plus Site
サイトにまたがって存在している同おり，複数のニュース(2)融合されたページMPV Plusが出現
サイト
コンテンツをまとめて提示するシステ
一テーマの収集閲覧ページ
複数サイトの記事が利用者のTime
蓄積．ニュース記事を対象
ムも数多く提案されている
興味と印象を基に選別され統合抽出 生成とする場合，大量の記事をどのように分類するかが重要
プロファイルページUSA(記事)Today
であり，（ ）収集した全ての記事から出現頻度の高い単興味語印象ベクトル， ）ユーザが閲覧した記事か語を抽出して利用する （記事の分類・統合（ ），ら出現頻度の高い単語を抽出して利用するii) MPV返信，といった収集した記事のリンク構造を解析する(4)オリジナル記事の表示
内容が変更
キーワード に着目した方式が提案されている．
筆者らは，複数のニュースサイトから収集した大量の記事をユーザの閲覧履歴に基づいて分類し，そのユーザ(3)タイトルを選択が使い慣れているニュースサイトのトップページに写像して提示するという新しいタイプのニュースポータルサ（）」を提案してイトシステム「図の基本概念．
は，ユーザの閲覧した記事から出現頻いる度を用いて興味語（ユーザが興味のあるキーワード ）を抽出し，その興味語の有無に基づいて収集した記事をいくつかのカテゴ リに分類する．このとき，新しく生成しの設計コ本論文の以下の構成を示す． でたカテゴ リの名称を興味語そのものとすることにより， ンセプトを述べ， でユーザの閲覧履歴からユーザの記それぞれのカテゴ リにどのような記事が含まれているか事に対する選好を動的に学習する手法を提案する． でを判別しやすくしている．また，ユーザが普段利用してユーザ選好に基づいて記事を選別し ，提示する手法を，いるニュースサイトのトップページの元々のレ イアウト
で記事の重複割合に応じて，カテゴ リを統合したり分を維持しつつ，新しく生成した各カテゴ リを再配置する割したりする手法を提案する． でユーザの閲覧行為にことにより，読みたい記事がどこにあるか効率的に探し対し，印象と興味に基づくユーザ選好がどのようにモデ出せるようになっている．しかしながら，その一方で， ル化されるかを示し ，の有効性を検証する．
興味語の有無という分類基準だけでは，ユーザの好む記事と好まない記事をうまく分離できないことがあった．  システムの設計コンセプト
例えば，「 阪神」というカテゴ リには，「 阪神，首位をキー提案する印象に基づく記事の分類および 統合方式をプ 」のような記事だけでなく，「 阪神，初の完封負け」のに実装し ，とする．既存のは，ような記事も混在し うる．そこで，本論文では記事の印 （ ）ユーザの閲覧履歴から興味語（ユーザが興味のある象という今までにない分類基準を導入し，ユーザの記事キーワード ）を抽出し，その興味語の有無に基づいて複に対する選好を印象と興味の両面からモデル化するとと数のニュースサイトから収集した記事をカテゴ リに分類に実装し，ユーザが共感（感情もに，提案モデルをする，（ ）記事が分類された各カテゴ リの名前を興味語移入）しやすい記事を優先的に提示するシステムそのものとする，（ ）ユーザが指定した好みのニュースを提案する．一方，興味語の有無という分類基準でのページサイト（トップページ ）のレ イアウトをは，一つの記事が複数のカテゴ リに分類され うるため， としてそのまま利用する，という特徴を有する．
記事構成にほとんど 差異のないカテゴ リが複数作成されでは，この つの特徴を継承しつつ，印象という分ることがあった．そこで，カテゴ リ間における記事の重類基準を導入することにより，より高精度なユーザ選好複割合に応じて，カテゴ リを統合したり，分解したりすのモデル化を図る．すなわち，ユーザが閲覧した記事のに実装し，無駄なカテゴ リの生成をる機能を印象をカテゴ リごとに調べ，揺らぎの小さい印象に対し抑制する．てはユーザの選好ありと位置づけ，逆に揺らぎの大きい印象に対しては選好なしと位置づける．具体的には，記独立行政法人情報通信研究機構けいはんな情報通信融合研究センターメデ ィアインタラクショングループ，〒  京都府「け暗い」，「 承認
事の印象を つの印象尺度（「明るい               

      
いはんな学研都市」光台  ，
京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻，〒    京  
都市左京区吉田本町，  この  つの印象尺度は， の提案する  個の基本感情（  ，  ，! "， ""  ，  ，  ， "，  65

FIT2005(第4回情報科学技術フォーラム) 拒否」，「 緩和緊張」，「 怒り恐れ 」）に対する評価値（ 〜 の実数値）として記述し，各記事から各尺度値を要素とする印象ベクトルを生成する．ユーザが閲覧した記事の印象ベクトルをカテゴ リごとにまとめ，各カテゴ リの要素ごとに平均値と標準偏差を求める．この標準偏差が閾値以上のとき，ユーザの選好なしとし，対応する平均値を   項として扱う．逆に閾値未満のとき，ユーザの選好ありとし ，対応する平均値をそのまま利用する．この操作の結果生成される各平均値を要素とする平均印象ベクトルとそのカテゴ リの興味語の組み合わせを，本論文では，ニュース記事に対するユーザの選好と定義し，ユーザプロファイルに記録する．収集された記事は，このユーザプロファイルに基づいて各カテ
ゴ リに分類される．の基本概念を示す．ユーザが好み
図 にのレ イのニュースサイトのトップページをは，そのページのアウトとして指定すると，ドキュメントを取得後，置換対象となるカテゴ リ名を同定し，ユーザの閲覧履歴に基づいて抽出された興味語と置換する．複数のニュースサイトから収集した記事は，興味語の有無に基づいて各カテゴ リに分類され ，興味語との関連度に応じて取捨選択される．さらに，カテゴ リごとの平均印象ベクトルとのコサイン距離に応じて，記事の優先順位を決定する．ユーザがある記事を閲覧すると，閲覧履歴が更新され，興味語が再抽出されるとともに，平均印象ベクトルも再計算される．また，記事の重複割合が高いカテゴ リは統合され，一つのカテゴリとして扱われる．但し，平均印象ベクトルは興味語ごとに管理され，コサイン距離も興味語ごとに計算される．

    表

 承認 ⇔ 拒否 緩和 ⇔ 緊張
 怒り ⇔ 恐れ

 値が閾値以上となる単語  を興味語として抽出．

 $%

%

¿º¾ ニュース記事の印象ベクト ルの生成
記事の印象ベクトルは，以下の手順で生成される．

 興味語抽出の手順  で取得した情報からページ に出現する単語  （ サ変名詞，形容詞，動詞 ）を抽出．

 印象辞書（ 後述）を用いて単語  の印象尺度 !
   # における尺度値  と重み  を取得．
  の印象尺度 における尺度値  を以下の式より算出．
              

本章では，ユーザの閲覧履歴を基に興味語の抽出と印象ベクトルの生成を行い，ユーザの記事に対する選好を興味と印象の両面からモデル化する手法を提案する．

¿º½ 閲覧履歴に基づく興味語の抽出  

但し ， は， の値に依存する傾斜配分であり，印象尺度と関係のない一般的な単語（ 印象に近い値をとる）が  式の平均操作
尺度値はに及ぼす悪影響を軽減するために導入．

本節では，ユーザの閲覧履歴を基に興味語を抽出するための手順を示す．

 複数のニュースサイトから収集したページ 〜 ペ ー ジ  の 印 象 ベ ク ト ル を !       # と定義し ，生成する．
手順  で用いた印象辞書は，文献  の手法を用いて，日経新聞全文記事データベース （ && 年版〜 年版， 万強の記事）から自動構築された．文献
 では，印象尺度を構成する印象語は  語に限られていたが，これを複数語に拡張し，ある単語  が  つの印のメタデータとなるタイトルと概要を取得．

 メタデータを形態素解析し ，  に出現する単語 （ 固有名詞，一般名詞）の重み  を ・ で定義し ，以下の式より算出．

印象語
明るい，うれしい，楽しい
暗い，悲しい，苦しい
承認（する），愛好（する），好きだ
拒否（する），嫌悪（する），嫌いだ
ゆったり（する），のんびり（する），ゆっくり（する）
緊張（する），緊急（だ ）怒る，怒号
恐れる，怖い，恐怖

興味語は  値の大きい順に元々のカテゴ リの先頭のキーワードから順に置換される．このとき，オリジナルページのレ イアウトを変えずに置換することから，置換で可能な興味語の数が制限される．そこで，」という名前のカテゴ リを作成し，置換されは「なかった興味語とオリジナルページのカテゴ リを格納すを選択すると，格納された残りの興る．ユーザは味語とその興味語の関連記事を別ページにて閲覧できる．

 ニュース記事に対するユーザ選好の学習   用に構成された印象尺度

印象尺度
 明るい⇔暗い! 中の単語  の出現頻度 " # !  中の異なり単語数#

記事の総数
 単語  が出現する記事の総数



象語群のど ちらとより共起しやすいかを定式化した．この共起のしやすさを印象の強さあるいは程度と捉え，印象尺度左側の印象語群と共起しやすい場合は， 値はに近い値をとり，右側の印象語群と共起しやすい場合は， に近い値をとるように設計された．表 に今回採用された印象尺度と各印象尺度を構成する印象語を示し，表 に印象辞書の一部を示す．表中，各見出し語に対し，上段が尺度値を表し ，下段が重みを表す．

 ユーザが個のページを閲覧したとき，閲覧した

ページ 全体での単語  の重み   を算出．

  ）#$ をベースに，ニュース記事に対するユーザ選好のモデル化という観点から設計された．

66

FIT2005(第4回情報科学技術フォーラム)表 印象辞書に登録されているエントリー

見出し語
蘇生（ サ変名詞）

尺度        

出国（ サ変名詞）
死亡（ サ変名詞）
脱線（ サ変名詞）
出かける（ 動詞）
挑戦する（ 動詞）
衝突する（ 動詞）
懸念する（ 動詞）
豊富だ（ 形容詞）
最適だ（ 形容詞）
困難だ（ 形容詞）
不明だ（ 形容詞）

尺度      
 

尺度        
  

 

表尺度 
   
 

     

ド メイン名
朝日新聞
読売新聞
毎日新聞
日経新聞
産経新聞

#$%"

 興味語  に分類された記事のうち，ユーザが閲覧した記事を        とし，各記事  の印象ベクトルを  !       # とする．
 !     # に対し ，各要素 !    #の平均値  と標準偏差  を算出．



!#





!   # !  # !#





















但し ，   のとき， は  項なので，計算から除外．

  の大きい順に表示可能な記事  を表示．

本システムでは，カテゴ リ間の記事の重複を軽減することを目的として，カテゴ リを統合する．すなわち，カテゴ リ間の記事を比較し ，同一記事が多い場合，そのつのカテゴ リを統合し，新たなカテゴ リを作成する．以下，その手順を示す．



 カテゴ リ  の記事集合  とカテゴ リ  の記事集合 の積集合    と和集合    を求め，その要素数    ，    を算出．
    ／     ＞    のとき，









 興味語の統合



記事ページ数

ユーザが閲覧した記事から抽出した各興味語に対し ，ペアとなる平均印象ベクトルを求める．以下にその手順を示す．

ポータルページの

 
!!"
!"
"&'"

 記事  の印象ベクトル  !       # と 節の手順で生成された興味語  に対する平均印象ベ!       # とのコサイン距離
クトル  を算出．
 ×   !#!  # ¿º¿ 興味語と印象ベクト ルに基づくユーザ選好の学習 実験に利用したニュースサイト 

カテゴ リを統合し ，新たなカテゴ リを生成．    のとき，カテゴ リを分割し ，元の興味      を満たすとき，揺らぎは小さいと考え， を興味語  に対応する平均印象ベクトルの第 要素とし，     の場合は揺らぎ語を名前とするカテゴ リを作成．

 以上の操作を再帰的に行う．

は大きいと考え，   項を第 要素とする．

統合された新たなカテゴ リの名前は，元々のカテゴ リ名を連続したものとする．例えば ，カテゴ リ名が  と の場合は，「  ／  」が新たなカテゴ リ名として提示される．統合後も元の興味語をそのまま提示することで，ユーザは分類された記事の具体的なトピックを容易に推測できる．

 ユーザ選好に基づく記事の分類と提示各自のユーザプロファイル（ 興味語と平均印象ベクトルのペア集合）を用いて，収集した記事を分類し，また記事の取捨選択を行う．

 興味語  と共に出現する単語  を抽出し，単語  ，の共起度  をすべての記事を対象に，（ 単語  と の共起頻度 " ）／（ 単語  の出現頻度 " 単語  の 評価実験 '( )*を上に実装し ，ユーザの閲覧行為による，各興味語に対する印象ベクトルの揺らのラッぎ（標準偏差）を評価した．なお，主メモリをサーバとし，システムの開発にはプトップ，，を利用した．
表 に実験に用いた つのニュースサイトを示す．記
年 月日のからまでに各サイ事は，出現頻度）として算出．

+,-  ./  *( 0 -1 .
    & ユーザが閲覧した 個のページから興味語  を含む記事を選別．

 興味語  に分類された記事  の各単語の共起度と全ページの共起度のコサイン距離を算出し，値が閾値以上の記事を選択．

67

FIT2005(第4回情報科学技術フォーラム)!#弱となっており（ 図），暗めの印象の記事が選択されるようにユーザプロファイルが更新されていることがが印象面でも記事の確認された．以上より，取捨選択を正しく行っていることがわかった．

0.8
e1
e2
e3
e4

average of vector element0.7

 0.6

 まとめ0.5

本論文では，複数のニュースサイトから収集した記事をユーザプロファイル（ 興味語と平均印象ベクトルのペア集合）に基づいて分類し，ユーザの興味と好みに合わを提案した．
せて記事を優先的に提示可能なは，ユーザの閲覧履歴から興味語（ユーザの興味のある語）と平均印象ベクトル（ユーザの好む印象）を決定し，収集した記事のうち，この分類基準に合致する記事を優先的に提示する．
今後の課題として，印象辞書の高精度化が挙げられる．
現時点では各単語の印象を尺度値と重みによって示しているが，「 警報解除」など単語の組み合わせ方によっても，その印象は変わる．また，同じ単語であっても，ユーザが抱く印象には個人差があるので，これを解消するためにテキストの印象を決定する要因を調べることも必要と考えている．

0.40.202468
the number of read article

101214（  ）平均値の推移
0.35

e1e2e3e4

0.30.25standard deviation  0.3

0.2

0.150.1

参考文献
0.05

002

468
the number of read article

101214"$#%(（ ( ）標準偏差の推移%&) #    

%
-%



 " !

          $(&* "&図
ユーザの閲覧による印象ベクトルの平均値と標準偏差の推移（ 興味語「中国」の場合）

% '( %((+ ,%! -..-

渡邊拓也 大野成義 太田学 片山薫 石川博 差異に注目した複数文書融合手法 データ工学ワークショップ/0%1-..2 -..2





個を収集したものである．各記トに蓄積されている個の単語が抽出され，そのうち少なくと事から平均も 単語以上が興味語となるよう，記事の単語抽出の閾，興味語の閾値をと設定した．
値をユーザの閲覧行為を場合分けすると，主に（ ）特定のトピック（例えば，尼崎脱線事件）を選択的に閲覧す（ ）る，（ ）複数の特定トピックをランダムに閲覧する，不特定のトピックを閲覧する，の 通りが考えられる．
は，ユーザの閲覧した記事かしかしながら，ら興味語を抽出し，カテゴ リを作成するため，印象という分類基準はカテゴ リごとに適用される．そこで，本実験では，（ ）に対応するユーザを想定し ，平均印象ベク
トルにおける各要素の平均値ならびに標準偏差がユーザの閲覧行為によりどのように変化するかを調べた．具体的には，「 反日運動に対する賛否両論」の記事をランダムに閲覧し，徐々に否定的な書き振りの記事に移行していくという閲覧行為について考察した．図 にその結果を示す．
まず，図の標準偏差の推移を見てみると閲覧開始直後は，様々な印象の記事を閲覧したので，印象尺度の「明るい⇔暗い」と印象尺度 の「緩和⇔緊張」に関する標準偏差が高めとなっているが，閲覧する記事が印象面において偏りを見せるにつれて，その値は徐々に減少している．このときの，印象尺度 の平均値は "$

4

5##  # 



68

   6  ( )

 7  8 $   9& #

,*

+             -..478

2



!#

3

河合由起子 官上大輔 田中克己 個人の選好に基づく複数ニュースサイトの記事収集・閲覧システム 情報処理学会論文誌：データベース  4: " %+;</)=-:1
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4?-2 -..2 @ ;"  :

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> !  "     ! # $%&   -:4- >>C4.:?4@ -..3

   (/1  '  (       >> 3?33
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熊本忠彦 田中克己 0& ニュース記事を対象とする喜怒哀楽抽出システム インタラクション -..2  -..2
4/!A.31 >>-2?-: -..2

日本経済新聞社 日経全文記事データベース A版 CC.?CC2 年版，CC:?-... 年版，-.. 年版
$&  =