情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

2P032022/2/21

ソーシャルタグを利用した多峰性選好モデル構成のための半教師あり学習田中 哉汰1,a)

片寄 晴弘,1,b)

概要：本稿は複数の様式，選好基準が存在するデータに対する半教師あり学習を提案する．現在人気を誇るソーシャルメディアにおいて，事業対象として注目され始めている選好データには複数の様式が含まれており，一軸での評価が不向きという曖昧性を内包している．このようなデータを区別せず，選好モデルの構成を試みても各様式に共通な平均的なものしか得ることができない．様々なジャンルで集積されている選好データのうち，本研究ではファッション領域に焦点を当て，相互情報量の最大化による教師なし学習（IIC）の枠組みを応用した多峰性選好モデル構成の実現に向けた半教師あり学習法を提案する．選好データを予測する回帰問題として評価を実施したところ，提案手法は，ResNet 等，CNN のベースライン的なモデルと比較して，30〜40 ％の精度向上が認められた．このことから提案手法の有効性とファッション領域が多峰性選好モデルを適用すべき領域対象であることが確認された．

1. はじめにこの問題の解決に向けて相互情報量の最大化による教師なし学習手法 (IIC)[6] の枠組みを応用した，多峰性選好モデ

現在，ソーシャルメディアサービスは絶大な人気を誇っル構成のための半教師あり学習法を提案する．ファッショている．その空間上で，テキストや画像，音声や音楽などン画像を対象とした「いいね」数を予測する課題（回帰問の多岐にわたるデータが共有されており，「いいね」や「お題）を題材に提案手法の有効性を確認し，多峰性選好問題気に入り」といったソーシャルタグについても日々集積がにおいて様式（クラスタ）を取り扱っていく上での課題に進んでいる．これらの評価や購入歴を含めたソーシャルタついて議論する．

グの利活用は，GAFA 等 IT プラットフォーマーの中心的な事業対象として位置付けられおり，レコメンデーションサービスへの展開も進んでいる [1], [2]．

2. 問題設定と本研究のアプローチ
2.1 選好タグ付与の曖昧性

近年，ソーシャルタグ情報は，深層学習における学習用[3], [4], [5] での応用事例が示すように深層学習におけるデータセットとして利用されるされることも増えてきていソーシャルタグ情報活用には大きな可能性がある．印象やる [3], [4], [5]．2017 年の東京ガールズコレクションでは服評価にかかるソーシャルタグ情報情報の利用においては，のスナップショットを撮影して，どの程度「いいね」がつ曖昧さや誤差の問題が避けられないが，大規模データとしくかを 推定する AI 審査員が導入されている [3]．これに先て統計的な特徴を捉えていくことで，全体の傾向の把握立ち，Simo-Serra らはスナップショットに付与された「いや，価値や人気判定システムとしても利用が可能となっていね」の数をオシャレさと定義し，深層学習を用いた回帰いる．その一方で，大規模データを用意したとしても解決分析の寄与率からオシャレの構成要素を分析している [4].

できない曖昧性が存在する．

ソーシャルタグを利用した集合知構成の高精度化に向け選好タグ（いいね）が付与されていく状況を，ファッショては，ソーシャルタグの曖昧さに起因する問題に対処してンジャンルを例にあげて説明する（図 1）．評定者が「いいいくことが求められる．一つのジャンルを想定した場合にね」をつける際には，目の前にある評価すべき対象があり，もそこには（必ずしも意識されるとは限らない）複数の様その対象の様式を識別した上で，それぞれの選好基準に基式が存在し，さらに，それぞれの様式に対しての（必ずしづいて「いいね」タグを与えていく．評定を行う対象に，も同一とは限らない）選好基準が存在する．本研究では，モード系，ストリート系の様式の素材が含まれているとし

1a)b)

関西学院大学
ddc18531@kwansei.ac.jp
katayose@kwanse.ac.jp© 2022 Information Processing Society of Japan

よう．前者では「白と黒の対比の綺麗さ」，後者では「緩いコーディネート（の中で組み合わせの良さ）」を選好基

情報処理学会 インタラクション 2022
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2022/2/21ている場合に良い特徴量を得られない．

IIC では相互情報量を最大化する手法によって上記問題に対処する．入力データ x のペアとなる x′ を x を元に生成し，ニューラルネット ϕ を学習させる．(x, x′ ) を入力として与え，出力 (z, z ′ ) を得て，I(z, z ′ ) を最大化するようにニューラルネットを学習を進める．(式 1)

M ax I(z, z ′ ) = H(z) − H(z|z ′ )(1)H(z) は z に対するエントロピーを表しており，z が一様分布に近づくように機能するため１）の特定のクラスタに集まってしまうことに対処できる．H(z|z ′ ) は z ′ が与えら
図 1 選好タグの付与の様相.

*2

Fig. 1 Preference criteria

れたときの条件付きエントロピーを表しており，出力に意味合いを持たせるように学習が進むため２）に対して有効に機能する．相互情報量を用いて従来の教師なし学習にお準として「いいね」のタグ付けがなされていることが想定いて課題とされていた部分を解決することで，既存のモデされる．一般的に，深層学習のデータセットとして用いらルと比較して高い精度を記録している．

れる情報は，ソーシャルタグと評定の対象となった素材のまた，画像分類のベンチマーク (STL-10)[7] 実験から「半組み合わせであり，評定者が想定した「様式」はわからな教師あり学習に IIC を適用することで，教師あり学習の精い．その状況で，モード系，ストリート系での例のように度を超える」可能性が示唆されている．多峰性モデルを取選好基準の違いがあると，データセットとしての一貫性はり扱っていく上では極めて有望な特質であるが，ソーシャ保証されず，選好モデルの構成を試みても各様式に共通なルタグに対しての選好モデル構成に向けての応用研究は現平均的なものしか得られない．この問題は，学習用データ時点で他に存在していない．

セットのサイズを大きくしても解決できるものではない．

2.2 アプローチ3. 複数様式に対する多峰性選好モデルの構成
図 2 に提案モデルを示す．IIC をベースにクラスタ数自ソーシャルタグを利用した集合知構成の高精度化に向け動推定を含めた「様式」推定機構を構築する．提案手法はては，前節に示したような選好タグ付与の様相に合致した二段階のカスケードモデルであり，前段階では IIC を応用学習モデルを用意することが求めれる．本論文での基本的したクラスタリング，後半では様式ごとの違いを考慮したなアイデアは，１）「様式」の分類，２）「様式」毎に存在す選好基準推定を行う．スナップショットの入力データに対る最適な選好基準のモデル化を構成していく．「様式」のして「いいね」の予測選好ラベルが合致するように最適化

分類については人間の実施内容を模するものを用意できれを図るモデルを提案する．

ば理想的であるが，このこと自体きわめて大きな問題であ初めに, １）IIC の手法に則り入力データからクラスタる．本研究では，クラスタリング（教師なし学習）として数が k = 3, ..., 12 の確率分布をそれぞれ生成する．次に，大きなインパクトを与えた Ji [6] らの手法 (相互情報量の２）生成された確率分布から最適なクラスタ数 k を決定す

最大化による教師なし学習手法，以下 IIC）をベースに，る（IIC を応用したクラスタリング）．最後に，３）CNNクラスタ数の自動推定を含めた「様式」推定機構を提案すによって入力データの回帰分析をすると共に，生成された

る．それぞれの様式毎に選好基準推定モデルを配置し，最確率分布から OneHot ベクトルを作成し，入力データを学終段における「いいね」ラベル選好結果が合致するように習させている CNN における線形層の新たな特徴量として回帰モデルを構成していく．

OneHot ベクトルを結合することで，選好基準推定を行う．
１）IIC では元画像 x から変換を加えたものを x′ = g(x)2.3 IIC の概要としており，幾何学的，色彩的な変換を加えている．幾何従来の教師なし学習手法には大きく二つの問題があるこ

学的な変換では，スケーリング，スキュー，回転，反転の 4とが指摘されてきた．１）特徴量からクラスタリングする

種類，色彩的な変換ではコントラスト変換，彩度変換の 2 種

際に一つのクラスタに集まってしまう，または，必要なク類，合計 6 種類の変換をランダムに加えている．本研究でもラスタが消えてしまう．２）学習データにノイズが含まれ上記のスキームに則り，データセット X = x1 , x2 , .....xn の*2

著作権および肖像権保護のために著作権フリーのイラストを代用している.

© 2022 Information Processing Society of Japan

画像 x からランダムに変換を加えた x′ を生成する．(図 3)２）IIC では，クラスタ数 k を予め決定する必要があ情報処理学会 インタラクション 2022
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図22P032022/2/21

IIC を応用したクラスタ数同時推定部分と選好モデル部分から成るカスケードモデル. *2
Fig. 2 Cascade model consisting of a simultaneous estimation of the number of clusters
part using IIC and a Preference model part.の layer が担っている特徴が何かわかりつつある [8], [9].

Robert らは ImageNet という 1400 万枚以上のデータセッ
トで学習させた畳み込みニューラルネットワークモデルは物体の形状ではなくテクスチャ情報において分類していることを示しており [8]，畳み込み層において様式を特徴として表現できることが示唆されている．一方で，回帰分析においては畳み込み層において点数に結びつく特徴を捉えるように学習が進行するため，中間層で様式を表現できることは期待できない．
そこで提案手法では，CNN を用いた回帰分析に加えて，２）において生成した 確率分布を OneHot ベクトルをに変換し，CNN モデルの線形層に新たな特徴量として結合す
図 3 変換事例. *2

る．OneHot ベクトルを特徴量として追加することで学習

Fig. 3 Image change(g) exampleに指向性を持たせられることが既に明らかになっており，る．本研究においては，複数の様式を含むデータセットを様式ごとのクラスタに分解したいが，様式の数は不定である．IIC は相互情報量を最大化するように学習を進める
ため，生成される確率分布 P (z|x) と P (z ′ |x′ ) は徐々に近いものになることが明らかになっており，本研究ではこの性質を利用したクラスタ数の決定を行う．当てはまりとモデルの自由度，双方のバランスをとることを考慮し，確率分布 P (z|x) と P (z ′ |x′ ) が最も近い状態になるように

KL-divergence を用いることで k を定める.(式 2)

様々な研究で活用されている [10], [11]．これによって様式（クラスタ）を考慮したまま学習を進めることでき，多峰性選好モデルの構築が可能となる．

4. 実験
4.1 実験設定
ファッション画像を対象とした「いいね」数を予測する
回帰タスクにおいて有効性の検証を行う．それに先立ち，交差検証，アブレーション分析を実施する．
本研究では，複数の様式とその様式ごとの選好基準が存在し，それぞれの基準に対して選好されたデータ（いいねM in DKL (P (z|x)||P (z ′ |x′ ))(2)

フラグのオン・オフが付けられた）データセットが観測さ

３）多峰性選好モデルにおいて「様式」が観測できるこ

れ，かつ，様式情報については観測されないという条件設とは重要なトピックであり，本研究においても焦点を当て定における手法を提案している．ソーシャルメディア上のている．しかし，従来の CNN モデルではこういった「様スナップショットに対して，不特定多数の人が「いいね」式」情報はブラックボックス化しており，様式（クラスタ）の評価をしており，その数が観測されている．このようながどのようにコーディングされているのかを確認すること

データは先述している条件設定，複数の様式とその様式ごができない．との選好基準が存在し，それぞれの基準に対して選好され画像認識系の学習済みモデルにおける Layer の分析研究によって「色情報」あるいは「テクスチャ情報」等，そ© 2022 Information Processing Society of Japanたデータに該当する．
条件設定を満たすデータセットを作成し，様々なベ情報処理学会 インタラクション 2022
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ンチマークにおいて安定して高い精度を記録している 5

表 1 精度比較

つのモデル [Alexnet[12], Densenet[13], Inception v3[14],Table 1 Accuracy

ResNet18[15], vgg11[16]] にて比較する.

モデル名

評価指標

提案手法

基本モデル

提案手法の有効性検証のため，提案手法と図 2 においてAlexnet[12]

12.53

18.40

クラスタ推定および属性付与レイヤを除いたもの（以下，Densenet[13]

12.20

17.77

基本モデル）との比較実験を実施する．提案手法におけるInception v3[14]

14.69

18.26

ResNet18[15]

11.51

17.87

vgg11[16]

12.82

17.83

選好モデルは CNN をベースに構成されており，基本モデルとの比較のために同一のモデルに適宜変更し評価を行RMSEAlexnet[12]

10.43

15.88

う．評価指標には二乗平均平方根誤差 (RMSE), 平均絶対Densenet[13]

9.35

16.24

誤差 (MAE) を使用する．

Inception v3[14]

10.83

17.10

ResNet18[15]

8.72

14.65

vgg11[16]

9.10

16.30

また，汎化性能を評価するため提案手法において, 交差検証を行う．データ群を c 個に分割し，そのうち１つをテストデータ，残り c − 1 個を学習データとし，精度検証を

x=c 回繰り返す．
4.2 データセット

MAEgood − goodmin
goodmax − goodmin(4)4.3 実験結果

様式を考慮したモデル構成の検証を行うためにデータ

4.1 章，4.2 章で述べた実験環境で得られた結果を以下のセットを作成する．データセットは複数の様式が混ざって表 1 に示す．縦軸が比較に用いたモデル名, 横軸では評価いる，かつ，選好ラベルが付与されている必要があり，こ指標と，属性情報を付与した提案手法と基本モデルの比較

れらの要件を満たすデータをユーザ投稿型のファッションを示している．表 1 における数値は交差検証における平均

ソーシャルサイト Wear から収集する. このサイトでは,値を表している．

ユーザは自分自身のスナップショットを投稿しており, そ全てのモデルにおいて，提案手法の方が基本モデルよりれぞれの写真は異なる角度からユーザの姿が映し出されても良い性能であることが確認できた．提案手法における平いたり, 顔がわからないようなボカシが入っていたりする.

均精度は RMSE において 12.75, MAE では 9.68 であっ他のユーザはこれらの投稿を見て, コメントの投稿や「いた．どちらの評価指標においても最も精度が良かったモ

いね」,「お気に入り」といったタグ付けを行うことができ,

デルは ResNet18[15] であり，RMSE においては 35.6 ％，また, ユーザのフォロワーになることができる.

MAE においては 40.6 ％の精度向上しており，また，RMSEユーザの投稿に対して制限がないため，人が写っていな
いものや複数人数で撮影している投稿が存在しており, こにおいては平均で 29.24 ％，MAE では平均 39.64 ％の精度向上が確認できた．

れらの画像を削除することで 43,540 件のデータセットを交差検証による評価結果を表 2 に示す．RMSE，MAE作成する. 本研究ではスナップショットとその画像に付随における交差検証の結果を表しており，縦軸が c=5 交差した「いいね」の数を選好データとして使用する.

検証による分割の結果，横軸は評価した CNN モデルを示

学習の安定性や，評価の公平性を担保するためにはデーしている．どちらの評価指標においても大きく外れた結果タの外れ値に対処する必要である. 取集したデータは投稿が存在せず，データセットをどのように分割しても安定し時期やフォロワー数の多寡によって, いいね数が大きく外た学習を行えていることが窺える．

れた値が存在するため, データの正規化を行う.

モデルは最も高い精度を記録していた ResNet を使用し，Simo-Serra らはユーザ投稿型のソーシャルサイトから交差検証における平均結果を表している．幾何学変換，色データセットを作成する際に, 選好データの偏りに対して,彩変換の両方を加えたモデルが最も精度が高く，色彩変換月ごとのヒストグラムを生成して正規分布に変換することだけを加えたモデルの方が，幾何学変換のみを加えたモデでデータの偏りに対処した.[4] 本研究でも Simo-Serra ら

ルよりも高精度であった．と同様に月ごとのヒストグラムに対して, box-cox 変換 (式今回使用したデータセットに対して提案モデル前段によ3) をおこなった後, min-max 正規化 (式 4) をおこなうことり求められたクラスタ（様式）数は 6 であった．(クラスタで 0〜100 のスケールに納まるように変換する.

リングの結果については著作権および肖像権保護のために割愛している.) 特定のクラスタにおいては顕著な特徴が現{f (x)λ =xλ −1(λ ̸= 0)
λIn(x) (λ = 0)

れており，あるクラスタでは他のクラスタと比較して明る(3)い色を用いたファッションが多い．また，特定のクラスタにおいては柄を用いたものが多く，一方で，2 つのクラスタにおいてはシンプルなファッションが多く分類された．

© 2022 Information Processing Society of Japan情報処理学会 インタラクション 2022
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る．つまり，全てのクラスタに分類される画像数は均等に

表 2 交差検証

Table 2 Cross Validation
評価指標なるように学習されるため，k=1, k=2 に見られるようなAlexnetDensenet

Inception

ResNetvgg

ファッションは人気のファッションであり，データセット

c=1

12.29

12.43

13.88

12.42

13.74の中でも多くの数を占めているため，別々のクラスタに分

c=2

11.22

12.29

14.51

11.25

12.50

12.84

12.83

14.19

11.39

14.34

c=3RMSE

布されたものと推察される．

14.06

11.51

16.32

10.96

11.77

c=5

12.04

11.94

14.55

11.53

11.75

average

12.53

12.20

14.69

11.51

12.82

c=1

9.62

9.15

11.08

7.76

8.65

c=2

10.07

10.84

10.29

9.10

9.91

ファッション領域において提案手法は 30〜40 ％の性能

11.38

7.99

10.59

7.91

7.65

向上が見られたことから，この領域が本来，多峰性選好モ

11.48

9.05

12.66

10.41

10.57

デルを適用すべき領域対象であったことが確かめられた．

c=5

9.60

9.72

9.53

8.42

8.72

average

10.43

9.35

10.83

8.72

9.10

c=4

c=3
c=4MAE

5. 議論
5.1 提案手法についてまた，同時に提案手法の有効性も確認できた．
本研究においては多峰性選好データの一例としてファッ4.4 実験結果の総括ションに焦点を当てている．様々な対象に対してソーシャ

実際に人々が「いいね」を付けている対象を考えれば，ルタグの集積は進んでおり，また，ソーシャルタグの背景同一ジャンルであっても複数の様式が存在していることがとなっているものは人の感性（選好モデル）は本質的に多通常である．ファッション領域で言えば，ストリート系や峰性を考慮すべきテーマであるため応用範囲は広いと考

ゴスロリ等の異なったスタイルが存在し，これらスタイルえられる．加えて，提案手法は単純に好きか嫌いかという毎に異なった選好基準（価値観）が存在している．「いいデータに対しても有効に働く．

ね」は，選好基準（価値観）を満たすものに与えられるが，本研究においては，データセット内に存在する潜在的なその選好基準でのスタイルがなんであったについては直接「様式」への着眼がポイントであり，相互情報量の最大化観測できないことが少なくない．その対象共通の選好基準によって得られる情報論的な基準で設定されるクラスタをもあろうが，様式毎に反駁する基準もあり得る．この前提「様式」と仮定してモデル化を実施した．これは，人間が捉で，学習を試みても十分なパフォーマンスが得られない可えている「様式」とは必ずしも同じではなく，これを捉え能性がある．本研究では，4.2 節で議論した条件設定におていくことが今後の課題である．

いて IIC の枠組みを応用したスタイル別選好モデルの構成手法は上記の問題解決手段として有効であるという仮説を立て，評価をおこなった．

5.2 今後の展望
カスケードモデル前段のみによる最適化と，系統全体で「いいね」の数を予測する回帰タスクの形で提案手法のの最適化によって求められている様式（クラスタ）数が異検証を行った結果，表 1 が示すように，MAE における平なることが明らかになり，精度向上には選好データを最大均精度が 9.68 であり，これは平均 10 点未満の誤差でス限活かすために，様式と選好モデルの同時推定を行っていナップショットに対して性能評価できることを示していく必要がある．そこで，カスケードモデルの前段, IIC を応る．MAE よりも RMSE の方が数値が全体的に大きいこ用したクラスタリングをノンパラメトリックベイズのアプとから，予測全体において分散が大きいことが読み取れ，ローチによって定式化することを目指す．これによって，選好データに対する回帰分析の難しさが表れている．ま一様分布に寄りすぎてしまうために，似たような「様式」た，既存のモデルと比較して 30〜40 ％程度高い精度で分類を別々のクラスタに分けてしまうといった問題を解決するできており，様式毎の属性情報を考慮したモデル構築はパ方策の一つになることが期待できる．

フォーマンスを伸ばすのに有効であることが確認できた．

本研究のアプローチは選好モデルを並列に繋いだものでまた，様式のクラスタリングにおいては, 特定のクラスにはなく，OneHot ベクトルによって指向性を持たせるようおいて一定の傾向があることが確認できた．これは提案手なアプローチであり，複数のモデルを構築しているわけで法における多方性様式の同時推定が人が捉えている様式のはないためノンパラメトリックベイズのアプローチを応用分類を可能にしていることを示唆している．一方で k=1，させやすい．そのため，クラスタリング部分に留まらず，k=2 のクラスタに含まれるスナップショットはコンサバ系

最終的な展望は，ノンパラメトリックベイズに基づいてカのファッションに該当し，類似しているように見える．こスケードモデルの様式（クラスタ）数と嗜好モデルを同時

れは IIC の性質上の類似画像が別々のクラスタに含まれてに推定するモデルの構築に取り組むことである．

いるものだと考えられる．IIC では既存のクラスタ分類において特定のクラスタに集まりすぎてしまうといった問題を一様分布に近づけるように学習させることで対処してい© 2022 Information Processing Society of Japan

6. おわりに本研究では複数の様式，選好基準が存在するデータにお情報処理学会 インタラクション 2022
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ける半教師あり学習を提案した．絶大な人気を誇るソーシャルメディアにおいて，現在注目され始めている選好データには複数の様式が含まれていることに着目し，当て[11]はまりとモデルの自由度，双方のバランスを取ることでIIC を改良し，上記課題に対処した．
提案手法において，何件の「いいね」が期待できるかを予[12]測する回帰問題として評価を実施したところ，基本モデルと比較して, 概ね 40 ％の精度向上が見られた．この結果か
ら複数の様式と選好基準を含むデータセットに対して，提[13]案手法がパフォーマンスを向上させる上で有効であることが確かめられた．また，ファッション領域は多峰性選好モ[14]デルを適用すべき領域対象であったことも確かめられた．
情報論的な基準で設定した「様式」と人間が捉えている「様式」は必ずしも同じでない．ノンパラメトリックベイ[15]ズを応用することで，様式と多峰性選好モデルの同時推定モデルを構築することが今後の課題である．
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