ブログの評判情報を用いた施設情報検索
松 本 章 代†

草桶慎 太 郎†Martin J. Dürst†

Local Search Using Reputation on Blogs
Akiyo Matsumoto,† Shintaro Kusaoke† and Martin J. Dürst†

1. は じ め に

2. 関 連 研 究

現在，評判情報を含む，施設の情報を提供している

ウェブから評判情報を自動的に収集・分析する研究

サイトの代表格としては，グルメ情報サイトの「ぐるは，近年盛んに行われている．収集した評判情報を検なび☆1 」や宿泊予約サイトの「楽天トラベル☆2 」な索できるようにするためには，検索対象と評価表現をどが挙げられる．これらのサイトは情報量が豊富であ適切に結びつけてデータベースに格納する必要がある．

る反面，広告等の役割も兼ねており，基本的に施設・

立石ら1) は，検索対象の語と評価表現の語が一定範店舗側にとって有利な情報となっている．一方，投稿囲内に含まれていた場合に，その対象物に対する評判型グルメ情報サイトの「食べログ.com ☆3 」など，口情報であるとみなして抽出を行った．しかし，例えばコミを主体としたサイトもあり，こちらはユーザ視点「今日は，レストラン○○に行った帰りに，駅前のおで書かれた評判情報を提供している．また，施設の位いしいラーメン屋でも食事をした．
」といった文の場

置を地図上で検索できる「Google マップ☆4 」にも，合，「レストラン○○」の評価が「おいしい」と抽出レビューを投稿できる仕組みがある．しかし，これらされかねない．そこで奥村ら2) は，検索対象と評価表のサイトで「投稿」を行うには会員登録が必要である

現の間の係り受け関係を考慮する手法を提案した．係など敷居が高く，投稿件数が少なくなりがちであるたり受け関係を用いることにより，検索対象と評価表現め，評価が偏ってしまう可能性がある．の関係は正しく抽出できる．この他にも，小林ら3) にそこで本研究では，様々な施設に関するユーザの率よる共起表現を用いた手法や，藤村ら4) による文節の直な感想をブログから大量に自動収集し，それらを検n-gram を利用した手法が提案されているが，これら索できるシステムを開発する．ブログから評判情報をはいずれも１文中に検索対象の語と評価表現の語が含正確に抽出し，客観的で鮮度の高い情報をユーザに提まれている場合に対し有効な手法である．
「レストラン供することを目指す．利便性を考慮し，ブログから抽○○に行ってきました．
」という見出しのブログの本出した評判情報を Google マップと連携させ，GPS 付

文中に「△△を食べた．おいしかった．
」と感想が書かき携帯電話から利用できる施設情報検索サービスとしれているようなケースは取りこぼしてしまうという問て構築する．実際に街中で利用されることを想定して題点がある．

いる．

一方，森本ら5) は，ウェブ上から施設と住所を自動抽出して施設検索システムを構築している．1 ページ† 青山学院大学 理工学部
College of Science and Engineering, Aoyama GakuinUniversity☆1
ぐるなび http://www.gnavi.co.jp/☆2
楽天トラベル http://travel.rakuten.co.jp/☆3食べログ.com http://tabelog.com/☆4
Google マップ http://maps.google.co.jp/に複数の施設の情報が記述されている場合などにおいて，各施設について書かれている範囲を正しく特定することの難しさを指摘し，構造化された複数の情報が記載されているウェブページから情報を抽出する6) 必要性について述べている．
そこで我々は，ブログの見出し構造に着目する．記情報処理学会 インタラクション 2010

事の見出しとそのスコープ（記事本文の範囲）を特定することにより，これまでの類似研究より高い精度・再現率で評判情報を抽出することを目指す．

3. システム構成
本システムは，評判情報のデータベースを持つサーバと，携帯電話に搭載されるクライアント側のアプリケーションソフトで構成される．このアプリケーションソフトは，検索条件や位置情報を入力し，検索結果を地図上に表示するための入出力インタフェースの機能を持つ．
データベースの詳細については，4 節で述べる．

3.1 処理の流れ
施設情報検索サービスでは，ユーザが指定した「地図 1 検索結果の出力例域」にある，ユーザが重視したい「項目」の「評価値」を持つ「施設」を地図上に示す．
本システムの処理の流れを述べる．

(1)

ユーザは携帯電話（クライアント端末）上で「地域」「検索対象」「項目」「評価値」の 4 項目（ただし「項目」「評価値」は省略可）を入力する．
地域は GPS から取得することも可能である．

(2)

入力データはデータベースサーバに送られる．

(3)

データベースサーバ上で評判情報の検索を行い，入力地域近辺の「施設名」「緯度・経度」「評判情報」をクライアント端末に返す．

(4)

クライアント端末は，サーバから受け取った情報を，Google マップ上に反映させる．まず各施設の位置情報としてポインタのみを示し，そ図2

デモ用システムのポインタが選択されると，施設名と評価文などの詳細情報を表示する（図 1）．

いる．ただし今回，バランス Wii ボードと Google ス「地域」とは「八王子」などの地名で，「検索対象」トリートビューを連携させ，屋内でも模擬体験ができは「病院」といった施設の種類もしくは「ラーメン」るようなデモ用システム（図 2）として実装する．

といった施設に関連する言葉でも構わない．
「項目」は「価格」「味」など重視したい項目（属性）を表す言葉，「評価値」は「おいしい」や「きれい」，「格安」といった評価を表す言葉である．
評判情報の具体的な検索手順については 4.4 節で述べる．

4. データベースの構築
本システムは，施設テーブル，検索対象テーブル，評価文テーブルの 3 つから構成されるリレーショナ
ルデータベースとして構築されている．全体のデータベース作成の流れを図 3 に示す．

3.2 動 作 環 境

4.1 評判情報データベースの作成

デ ー タ ベ ー ス サ ー バ の OS は ，Linux で あ る ．

ウェブ上にある施設の住所リストとブログの評判情

RDBMS には MySQL，日本語形態素解析・構文解報とを結びつけ，評判情報に場所の情報を付加した形

析には CaboCha7) を用いている．ブログの加工処理でデータベースに格納する．

（記事見出しと本文の抽出など）は Ruby で実装している．
本システムは，クライアントアプリケーションの動作対象として，GPS を搭載した携帯電話を想定してデータベースの作成に関わる各処理はすべて自動化されており，大規模なデータベースの構築が可能である．

ブログの評判情報を用いた施設情報検索
表 2 検索対象テーブル
施設 ID
記事 ID
名詞リスト

表 1 施設テーブル
施設 ID

123

施設名

住所

味の時計台
味の天徳
あじまる

相模原市
相模原市
相模原市

緯度・経度
35.540362, 139.431536
35.558536, 139.374266
35.515270, 139.425879

1
11
1
1
1
1
1
1
1

4.2 データベースの作成手順(1)

Yahoo!電話帳☆1 などから施設名＋住所の情報を抽出する．住所から緯度・経度を算出し☆2 ，施

1
1
1
1
1
1
12
2
2

相模原
北海道
ラーメン
国道信号
味噌豚骨オープン
皆様
来店

設テーブルを作成する☆3 ．

(2)

施設テーブルに登録した施設名と住所（市区町村名）を用いてブログ検索☆4 を行う．上位 100

施設 ID

1
111
1

件ずつウェブ文書をダウンロードする．

(3)

記事見出しとその本文を抽出する．

(4)

記事の見出しに施設名が含まれるものを選ぶ．

(5)

抽出後の記事に対し，文章を抽出して各語の品

表 3 評価文テーブル
記事 ID
評価文

8891010

ニンニクスライスかなり強く香ります
これが肉厚でなかなか旨いです
なかなか美味かったよ
麺は、ちょい太めのちぢれ麺
チャーシューは、脂身が多めだった

詞の特定を行う．

(6)( 5 ) の結果から名詞すべてを抽出し，検索対象テーブルを作成する．

(7)

検索対象テーブルと同様に，本文抽出後のウェブ文書から形容詞／形容動詞／連体詞／副詞を含む文すべてを抽出し評価文テーブルを作成する．

4.3 各テーブルの構成

図3

データベース作成の流れ

各テーブルの属性を以下に示す．また，具体例を表1・表 2・表 3 に示す．
• 施設テーブル

たは「項目」が含まれる記事 ID に絞る．

(3)

– 施設 ID– 施設名

さらにその中から，検索キーワードの「評価値」
で記事 ID を絞る．

(4)

その「評価値」が含まれる評価文に，その施設– 住所

ID から求めた施設名，緯度，経度を併せ，結– 緯度・経度果として返す．

• 検索対象テーブル– 施設 ID– 記事 ID– 名詞リスト

5. 適切な評価文を抽出するための工夫
適切な評価文の抽出するための手法について検討する．

• 評価文テーブル

5.1 記事見出しとスコープに基づく施設情報の抽出– 施設 ID

ブログには，1 ページに複数の記事が存在すること– 記事 IDが少なくない．別の記事であれば，同じ施設について– 評価文書かれている可能性は低いと考えられる．また，ペー4.4 検 索 手 順

ジ内の非主要部分（広告など）に記載された情報も，(1)

検索キーワードの「地域」で施設 ID を絞る．

記事の内容とは無関係である可能性が高い．つまり，(2)その中から，検索キーワードの「検索対象」まこれらを適切に判定し，自動切り分けを行わなければ，施設と評価文が正しく結び付かないことになる．

☆1

Yahoo!電話帳 http://phonebook.yahoo.co.jp/☆2
Google Maps APIs を利用．
☆3
現状では相模原市限定．
☆4
Google ブログ検索 http://blogsearch.google.co.jp/

そこで，記事見出しに施設名が含まれているときに，そのスコープ内から評判情報を抽出する．たとえば 1
つのウェブページに図 4 の情報が含まれているとする．

情報処理学会 インタラクション 2010<div>
7 月 24 日（金）<h3>ラーメン○○へ行った．</h3><div>
ラーメンとギョウザを食べた．
相変わらず量が多かった．
</div></div>

別に関する研究を行っており9) ，これを応用した対策を検討中である．

6. む す び
ブログに掲載されている施設の評判情報からデータベースを作成し，GPS 搭載携帯電話から利用できるシステムを考案し，それをデモ用に実装した．

<div>
7 月 25 日（土）<h3>歯が痛い．</h3><div>△△歯科医院に行った．
</div></div><div>
7 月 26 日（日）<h3>レストラン□□へ行った．</h3><div>
うなぎがうまかった．
</div></div>
図 4 HTML サンプル

この場合，まず，3 つの記事が見出しと本文のセットになった状態で抽出される．3 つのうち，記事見出しに施設名が含まれているラーメン○○とレストラン□□の記事が選ばれる．ラーメン○○の記事からは，ラーメン，ギョウザ，量といった名詞が検索対象テーブルに格納され，相変わらず（副詞），多い（形容詞）を含む文「相変わらず量が多かった」が評価文テーブルに格納されることになる．レストラン□□の記事も同様に処理される．
このようなデータ抽出を実現するためには，ブログサイトによって異なるタグの使い方に対応しなくてはならない．すなわち，記事タイトルと本文を抽出するアルゴリズムは，ブログサイトごとに用意する必要がある．そこで，ブログ情報サイト☆ で公表された，「2009年 8 月のアクティブユーザー数☆☆ が 10 万人以上のブログサイト」に該当する 10 サイト（アメーバブログ・

FC2 ブログ・Yahoo!ブログ・livedoor Blog・JUGEM・
ヤプログ！
・goo ブログ・楽天ブログ・はてなダイアリー・seesaa）を現在日本における代表的なブログサイトとして解析対象に選んだ．

5.2 スパムブログの排除
ある調査によると，国内ブログの 4 割がスパムブログであるという8) ．我々はこれまでスパムメールの判☆
☆☆

ブログファン http://www.blogfan.org/
ブログファンによると，「毎月のアクティブユーザー数」とは，1か月間のうちに更新されたブログのアカウント数．

今後，抽出された評判情報の妥当性に関する評価実験を行う．実験結果から問題点を検証し，手法の改善案を検討する．
さらに，本システムの有用性を検証するため，携帯端末を用いて散策している状況を想定した被験者実験を行う．実験を通し，ユーザに対して検索意図に適った評判情報が提供できたかどうかについて，検証を行う予定である．
謝辞 本研究は文部科学省科学研究費補助金（若手B，課題番号 21700116）の交付を受けている．

参 考文献1) 立石健二，石黒義英，福島俊一：インターネッ
トからの評判情報検索, 情処研報，2001-NL-144，pp.75–82 (2001).
2) 奥村学, 南野朋之, 藤木稔明, 鈴木泰裕：blog ページの自動収集と監視に基づくテキストマイニン
グ, 人工知能学会研究会資料, SIG-SWO-A40101 (2004).
3) 小林のぞみ，乾健太郎，松本裕治，立石健二，福島俊一：テキストマイニングによる評価表現の収集, 情処研報, 2003-NL-154, pp.77–84 (2003).
4) 藤村滋，豊田正史，喜連川優：文の構造を考慮した評判抽出手法, DEWS2005, 6C-i8 (2005).
5) 森本泰貴，藤本典幸，長屋務，出原博，萩原兼一：
Web を対象としたロボット型住所関連情報検索システムの開発, 信学論（D）, Vol.J90-D, No.2,pp.245–256 (2007).
6) Yanhong Zhai，Bing Liu：Web Data Extraction Based on Partial Tree Alignment, Proc.
14th Int’l Conf. World Wide Web, pp.76–85(2005).
7) 工藤拓, 松本裕治: チャンキングの段階適用による日本語係り受け解析, 情処学論, vol.43, No.6,
pp.1834–1842 (2002).
8) ニフティ株式会社: ニフティ、スパムブログのフィルタリング技術を開発, http://www.nifty.co.
jp/cs/07shimo/detail/080326003337/1.htm(2008).
9) 藤田拓也，松本 章代，Martin J. Dürst: ベイジア
ンフィルタにおける言語知識を用いないトークン抽出方式の提案と評価，情処学論, Vol.50，No.9，
pp.2182-2192 (2009).