DEIM Forum 2023 3b-1-3

タグプロファイルに対するユーザーフィードバックを用いた推薦システム
徐

銘蔓†

宮崎

純†

常

穹†

† 東京工業大学情報理工学院情報工学系 152–8550 東京都目黒区大岡山二丁目 12 番 1 号
E-mail: †xu.m.af@m.titech.ac.jp, ††{miyazaki,q.chang}@c.titech.ac.jp
あらまし

本研究では，評価履歴から計算したユーザーが各タグへの嗜好度をユーザー特徴量，アイテムとタグとの関連性情報をアイテム特徴量として抽出し，ニューラルネットワークを用いて，推薦を行う方法を提案する．近年，情報推薦システムにおけるユーザー満足度を向上させるために，推薦精度だけでなく，システムの透明性，新規性やセレンディピティを評価指標とする研究も注目を集めている．さらに，推薦過程へのユーザーの関与度もユーザー満足度に大きく影響することが証明されている．そこで，本研究は，ユーザーの評価履歴情報から生成したタグクラウド
をタグプロファイルとしてユーザーに提示し，ユーザーからのフィードバックを用いて推薦を行い，ユーザー満足度を向上させる．
キーワード 推薦システム，タグ，ニューラルネットワーク
したとしても，ユーザーが推薦過程に関与すればするほど満足

1 はじめに情報化技術の進展とインターネットの急速な普及により，情報の蓄積や処理にかかるコストが大幅に低下し，膨大な量の情報がウェブに流通している．誰でも様々な情報が容易に得られる一方で，この膨大な量の中から有用な情報を特定することはますます困難になっている．このような背景から， 利用者の意
思決定を支援する推薦システムに注目が集まり，様々な領域で活用されている．
従来多くの推薦システムでは，ユーザーの嗜好に合ったアイテムを推薦することが，ユーザ満足度の向上に繋がるという考えのもとで，「どれくらい正確にユーザーの嗜好に合致するアイ
テムを提示できるか」という推薦精度で推薦システムを評価することが重要視されてきた．しかし，近年では推薦精度だけを重視した推薦ではユーザー満足度が向上しないという指摘があり，推薦されたアイテムに対して多様性（Diversity），新規性（Novelty）や意外性（Serendipity）などの評価指標が新たに要求されるようになってきている．[1]推薦システムにおける満足度についての研究では，推薦の透明性─ユーザーに推薦過程や理由などを理解させる能力─が推
薦アイテムの受け入れられやすさやシステムへの信頼性，利用満足度などに寄与することが示唆されている [2] [3]．システムの透明性を向上させるために，説明可能な推薦システムが多く提案されたが，「このアイテムはおすすめで，なぜなら ···」などといった推薦するアイテムになぜ推薦されたかという理由を付
与し，ユーザーに提供する推薦モデルは多いが，ユーザー嗜好の全体像を把握できるような説明可能な推薦システムに関する研究はほとんど見られない．
さらに，ユーザーの満足度を決定する重要な要因の一つとして，推薦システムにおいてのユーザー関与度が挙げられる [4]．
従来の推薦システムではいかにユーザー負荷を軽減させるかという観点で研究されることが多いが，ユーザー負荷を多少増大

度が向上することが実験で確認されている [4]．しかし，現在多くの Web サービスでは，ユーザーの個人情報や行動履歴を利用して推薦を行うため，ユーザーが自分の嗜好に合わせて，推薦結果に影響を与える手段が非常に限られている．例えば，動画共有アプリの一つである Tiktok では，推薦された動画に「いいね」や「興味ありません」と言ったようなフィードバックに応じて，推薦アルゴリズムを更新する手段をユーザーに提供しているが，ユーザーの興味が大きく変化した場合，過去全ての関連評価を変更することが非常に難しい．また，ユーザが過去の行動履歴にない興味がある場合，その興味に関連するアイテ
ムを検索、評価しない限り，推薦結果に反映されないことが多い．このような事情を踏まえて，ユーザーが知らず知らずのう
ちにフィルターバブルに陥る可能性が高くなり [5]，興味外の情報や新しい情報に触れる機会が少なくなる．
そこで本研究は，推薦システムの透明性を高めながら，より高い関与度をユーザーに提供することで，ユーザー満足度を向上させることを目的とする．具体的には，ユーザー嗜好の全体像を把握できるために，ユーザーの評価履歴情報から生成した
個々ユーザーのタグ嗜好度をタグクラウドという形でユーザーに提示し，ユーザーがそのタグプロファイルを自分の嗜好に合わせて，タグへの嗜好度を調整することにより，また新たな推薦結果が得られるシステムを提案する．
従来の推薦手法では対象ユーザーに対して推薦を行う際に，推薦結果が毎回独立に決定されることが多いが，現実世界において，ユーザー嗜好が様々な要因によって過去に利用した時点から変化する場合がある．ユーザーの最新の嗜好に合うアイテ
ムの推薦を実現するためにはユーザーの行動履歴の前後関係を考慮することが必要である．そこで，本研究のシステムの推薦アルゴリズムとして，アイテムとタグとの関連性情報をアイ
テム特徴量，ユーザーが各タグへの嗜好度と評価履歴の時系列
データをユーザー特徴量として抽出し，ニューラルネットワー
クを用いて，推薦を行う．

本論文の構成は以下の通りである．2 節では，関連研究につ2. 2 インタラクティブな推薦

いて説明する．3 節では，提案手法について説明し，4 節では

近年，Amazon や Netﬂix のようなウェブサービスでの推薦

実験および考察について述べる．5 節で本論文をまとめ，今後

システムは，ユーザの意思決定にかかる労力を減らすために，の課題について述べる．

ユーザ嗜好の全般によく合う推薦アイテムを提示することを目的としている．しかしながら，ユーザはシステムに支配されす

2 関連研究本研究は，推薦システムの透明性を高めながら，より高い関与度をユーザーに提供することで，ユーザー満足度を向上させることを目的とする．
透明性を考慮した説明可能な推薦に関する研究について 2.1
節で，推薦システムにおけるユーザー関与度を考慮したインタ
ラクティブな推薦に関する研究について 2.2 節でそれぞれ説明
し，本研究のベースとなるタグベース推薦に関する研究について 2.3 節で説明する．

ぎて，より多様で斬新な情報に触れる機会が減ると感じるかもしれない．特に，まだ行動履歴が十分にない対象に対して推薦を行うことが難しいコールドスタート状況において，適切な推薦を得る前にユーザ側でかなりの労力が求められる．これらの問題点を踏まえて，近年推薦プロセスに対するユーザ関与度を高め，システムの透明性を向上させることに主眼を置いたインタラクティブな推薦に関する研究が注目されている．
例えば，J.Vig ら [11] が提案した Movie tuner モデルでは，ユーザがタグへの嗜好度を調整することにより，現在推薦された映画と特有の特徴が異なり，全体的に似ている映画の推薦が

2. 1 説明可能な推薦得られる．その他にも，関与度に着眼した研究は多くある．例

説明可能な推薦とは，ユーザーに推薦アイテムを提供するこ

えば，Muhammad ら [12] が提案する TEA システムでは，ユーとと同時に，なぜそのアイテムが推薦されるのかをユーザーにザーが年齢，性別，職業などの特徴の重要度を調整すること認識させる推薦アルゴリズムを指す．例えば，オンラインショッができる．Chen ら [13] はクリティーキング (Critiquing) と呼ばピングサービスサイト Amazon では「あなたと似ている人がれる技術を開発し，ユーザが推薦されたアイテムの属性に対買ったアイテム」や「今閲覧しているアイテムと似ているアイ

して評価することにより，推薦結果を操作することができる手

テム」といった説明をするアルゴリズムが説明可能な推薦の一法を提案している．Bostandjie ら [14] が提案するモデル Taste

種である．推薦システムにおける推薦説明はシステムに対するWeights では，ユーザのフィードバックにより，異なるソーシャ

信頼性や満足度の向上，ユーザーの意思決定の支援など，様々

ルウェブ上の情報ソースを元に推薦を行うことが可能である．

な効果が期待されている．

Denis ら [15] はアルゴリズムの結合の仕方をコントロールでき

説明の焦点は「入力：ユーザモデル」、「プロセス：アルゴリズ

るハイブリッド型の推薦システムを提案している．これらのア

ム」、「出力：推薦アイテム」の三つに分類されている．プロセ

プローチは，推薦システムの透明性を向上させ，より満足度のスに説明の焦点を当てた推薦システムでは，アルゴリズムがど高い推薦結果をユーザーに提供することを目的としている．

のように機能するかを理解することを目的としている．この点に着目し，様々な研究が行われてきた．例えば，Ribeiro ら [7]の任意の学習済み推薦モデルが与えられたとき，当該推薦モデルに対する入力―出力のペアを線形回帰モデルで学習し，結果得られた各特徴の重みを重要度として推薦モデルを解釈する手法を提案している．一方で，出力に説明の焦点を当てた推薦シ
ステムは推薦プロセスをブラックボックスとして扱い，推薦結果を正当化しようとする．例えば，Suzuki ら [8] のリカレント
ニューラルネットワーク (RNN) を用いて，多基準評価データとレビュー情報を使用して説明文を生成する手法や Wang ら [9]のナレッジグラフとレビューのアスペクト情報から抽出される感情を融合して推薦理由を生成する手法が挙げられる．それらに対して，入力に説明の焦点を当てた推薦システムが近年ます
ます重要視されている．これはユーザーがシステムに使われる個人データの収集と使用に不安感を持ち，インプットとしてのユーザーモデルの透明性への関心が高まるためである．入力に説明の焦点を当てた推薦システムとして，Hernan ら [10] が開発した「System U」が挙げられる．
「System U」では，心理言語学的の分析により，ソーシャルメディアの情報から人々の性格
特性を自動的に導き出すことができる．

2. 3 タグベース推薦
近年，Delicious，Flickr，Amazon などのウェブサイトでのタグを用いて検索したり，投稿したりすることが活発になっている．これはユーザーがタグを利用することで，コンテンツの管理や検索を容易にすることができるためである．タグは特定のアイテムが何であるか，何についてであるか，またどのような特徴を持っているかなどを説明することができ，推薦を説明するのに有用であると考えられる．また，タグにより，アイテムの特徴を捉えることができるだけでなく，ユーザーの一連のタ
グ付けの行動を通して，ユーザーの嗜好を把握することができる．Shirky [16] は，タグはユーザーによって作成されるため，ユーザーにとって意味のある概念を表すと主張している．タグ
は，ユーザがアイテムと自分との未知の関係をよりよく理解するための橋渡しの役割を果たす． また，ユーザーのタグに対する態度は，ユーザーの嗜好を反映していると見られる．
これまでのタグベースの推薦システムに関する研究では，タグがユーザーのアイテムの発見，意思決定に役立つことが検証されている．Brooks [17] らはブログのタグとブログのテキストを用いたハイブリッドアルゴリズムを提案し，ブログを正確にクラスタリングすることを目指している．Diederich [18] らは，ユーザーが自分の興味に対応するタグプロファイルを作成し，図1提案する推薦システムのイメージ

そのタグプロファイルに基づいて推薦を受けるモデルを提案しDNA の全ての遺伝情報を含むように．タグゲノムはベクトルている．Niwa [19] らは，ユーザがタグ付けしたページとその空間におけるアイテムと共通タグとの関係性情報を含む．タグ

ページに付けられたタグに基づいて，ウェブページを推薦する

ゲノムでは，各アイテムとタグとの関連性がどの程度であるか

クラスタリングベースのアルゴリズムを提案している．

を 0 から 1 の連続値で（0=全く関連性がない，1=非常に強く関連する）示すことが可能である．例えば，表 1 より，タグゲノ

3 提案手法
本章では，提案するタグプロファイルに対するユーザーフィー

ムより映画「Toy Story」とタグ「computer animation」との関連性と比べ，タグ「toys」との関連性がより高いことがわかる．

ドバックを用いた推薦システムの仕組みについて説明する．シ

表 1 タグゲノムの例

ステム全体のイメージ像を図 1 に示す．図の左側では提案すToy Story (1995)

る推薦モデルの構造を表している．具体的には，アイテム側とTag

Relev.

ユーザー側がそれぞれアイテムとタグとの関連性情報、ユー

toys

0.999

ザーの評価履歴を Embedding する．生成した Item Embedding

computer animation

0.998

pixar animation

0.995

kids and family

0.995

animation

0.987とユーザーの特徴量の内積を取ることで，評価値が予測される．

animated

0.979

予測された評価値より TopK の推薦アイテムを生成し，ユー

children

0.973

ザーに提示する．それと同時に，ユーザーのタグ嗜好に基づい

cartoon

0.947て，そのユーザーのタグプロファイルとしてタグクラウドを生

pixar

0.941

成し，ユーザーに提示する．その次に，ユーザーは自分の嗜好

disney0.929と User Embedding をそれぞれニューラルネットワークを通す
ことで学習され，潜在的特徴量を生成する．アイテムの特徴量に合わせてタグ嗜好度を調整し，システムはまたそのフィード
バックに応じて推薦を行う．

アイテムのモデリングは全結合ニューラルネットワークを用

レート予測の 3 つの構成要素に分割することができる．ユー

いて計算される．各映画とタグとの関連性情報を入力とし，入力層のユニット数はタグの数に対応させる．アイテム特徴量 𝐼˜ザーモデリングについては 3.1 節で，アイテム・モデリングには ReLU 活性化関数より計算される．

提案システムをアイテム・モデリング，ユーザー・モデリング，

ついては 3.2 節で，レートの予測については 3.3 節でそれぞれ説明する．また，ユーザーフィードバックの仕組みについては

3.4 節で説明する．
3. 1 アイテム・モデリング
Item Embedding は J. Vig ら [20] が提案したタグゲノムからアイテムとタグとの関連性情報をニューラルネットワークを用

3. 2 ユーザー・モデリング
User Embedding は推測されたユーザーのタグ嗜好情報の Embedding と，ユーザー興味の変化を把握するための時系列デー
タをリカレントニューラルネットワークモデル（RNN）の一種である LSTM（長・短期記憶）を用いて生成した Embedding の組み合わせで学習する．

いて学習する．タグゲノムが MovieLens におけるユーザー調

リカレントニューラルネットワーク（RNN）は連続データか

査から得られたタグの関連性に関する人間の判断に基づいて，

ら時間的な変化のパターンを学習することに有効なモデルでユーザーが作成したレビュー，評価値，タグの適用などのコンある．通常のニューラルネットワークでは，ある層の入力は次テンツの特徴を抽出し，作成されるものである．生物ゲノムはの層の入力に利用されるのみであることに対して，リカレント

ニューラルネットワーク（RNN）では，ある層の出力は，次のるようにするために，表 2 で示した user embedding から図 2 の層の入力として利用されるだけでなく，出力としても利用されようなタグクラウドを生成し，ユーザー嗜好のタグプロファイ

る．しかし，リカレントニューラルネットワーク（RNN）は勾ルとしてユーザーに提示する．このユーザーが図 2 のタグプロ

配爆発および消失問題より「長期の依存性」のあるデータを取ファイルより，自分がタグ「bad ending」，「sexuality」，「made for

り扱うことが十分ではない．この「長期の依存性」の問題を避tv」と関連性の高い映画に興味を持っているとシステムに認識けるために，本研究で提案するユーザーモデルでは LSTM（長・されていることを把握できる．

短期記憶）ネットワークを使用する．

表 2 user embedding の例

提案するユーザーモデルでは，LSTM を用いてユーザーの評
価履歴にある長期的な依存関係を学習する．具体的に，各ユー
ザーを「時系列最大の長さ × User Embedding の次元数」の行

tagembedding weight

bad ending

0.049998

sexuality

0.049998

列で表し，評価履歴にある潜在的な依存関係を学習する．学

made for tv

0.049923

習されたものを式 (1) のように，ユーザーの特徴の追加情報とiran

0.049886

して用いる．𝑤 1 ，𝑤 2 はそれぞれユーザー Embedding と時系列

better than expected

0.049879

Embedding の重みである．そして，ユーザーのモデリングはア

neo-nazis

0.049811

イテムのモデリングと同じく，全結合ニューラルネットワーク

romantic

0.049804を用いる．しかし，ユーザーのタグ嗜好情報を入力とする．

male nulity

0.049743

witch

0.049578

competition

0.049498

𝑈𝑒𝑚𝑏𝑒𝑑𝑑𝑖𝑛𝑔 = 𝑤 1 · 𝑈 𝑓 𝑒𝑎𝑡𝑢𝑟 𝑒 𝑒𝑚𝑏𝑒𝑑𝑑𝑖𝑛𝑔 + 𝑤 2 · 𝑈𝑠𝑒𝑞 𝑒𝑚𝑏𝑒𝑑𝑑𝑖𝑛𝑔(1)
3. 3 レートの予測
アイテム特徴量とユーザー特徴量を用いて推測される評価値は次の式 (2) より計算される.

𝑟ˆ𝑢𝑖 = 𝑈˜ · 𝐼˜(2)𝑟ˆ は推定される評価値という意味し，𝑈˜ はユーザー特徴量を表し，𝐼˜ はアイテム特徴量を表す．損失関数は式 (3) のように，実際の評価値と予測評価値との間の二乗誤差であると定義する．

𝐽 (𝜃) =

Õ𝑟𝑢𝑖 ∈ 𝑅図2(𝑟 𝑢𝑖
ˆ − 𝑟 𝑢𝑖 )2

タグプロファイルの例(3)
このタグプロファイルを用いて，ユーザーが自分の嗜好にさらに，モデルの精度を向上させるために，ユーザー，アイテ

合わせて，タグの大きさを調整することが可能である．タグ

ムごとの平均的な評価を表すバイアス項を導入する．ユーザーの embedding weight は式 (5) のように更新される．𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 𝑡 𝑎𝑔

バイアスは，ユーザーがシステム全体の平均評価よりも高いまと 𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 𝑡 𝑎𝑔
ˆ はそれぞれ調整前と調整後のタグの embedding

たは低い評価を与える固有の傾向と考えることができる．同様

weight であり，𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 は調整されるタグの embeddingに，アイテムバイアスは，特定のアイテムが平均よりも高い評

weight の調整量である．

価や低い評価を受ける傾向を示している．バイアス項を考慮する場合，評価値の予測値は式 (4) のように変更する．

𝑟ˆ𝑢𝑖 = 𝑈˜ · 𝐼˜ + 𝜇 + 𝑏 𝑖 + 𝑏 𝑢

𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 𝑡 𝑎𝑔ˆ =(4)𝑠𝑢𝑚(𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 𝑡 𝑎𝑔 ) · 𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 𝑡 𝑎𝑔
𝑠𝑢𝑚(𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 𝑡 𝑎𝑔 ) + 𝑠𝑢𝑚(𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 )(5)

ここでは，例としてタグ「pixar animation」とタグ「007 (se-ここでの 𝜇 は欠損値ではない全ての評価値の平均値である．𝑏 𝑖ries)」の embedding weight をそれぞれタグ 0.0499、0.0500 にすはアイテム 𝑖 の平均評価値から 𝜇 を引いて計算され，アイテム

るように調整する．この調整によって，タグ「pixar animation」の評価バイアス項である．𝑏 𝑢 はユーザー 𝑢 の平均評価値から 𝜇はタグ「made for tv」とタグ「iran」の間に位置するようになり，を引いて計算され，ユーザーの評価バイアス項である．

タグ「007 (series)」はタグ「romantic」とタグ「male nudity」の3. 4 ユーザーフィードバック
ユーザーの推薦アイテムの受け入れられやすさやシステムへの信頼性，利用満足度を向上させるため，ユーザーにフィードバックを要求する機能をシステムに導入している．ユーザーは自分の嗜好がシステムにどう捉えているかを直感的に理解でき間に位置するようになる．更新された user embedding とタグプ
ロファイルの様子をそれぞれ表 3 と図 3 に示す．
システムはこのユーザーからのフィードバックに基づき，図1 で示した User Feature と，時系列データを LSTM（長・短期記憶）を用いて生成した Embedding の組み合わせで学習された

Feature Embedding が変更される．この変更により，ユーザーモ

表 3 user embedding の例調整後

表 4 データセットの概要

tagembedding weight

Datasetml-1m

ml-25mbad ending

0.049888

Users

6,019

162,541sexuality

0.049888

Movies2,618

13,816made for tv

0.049814

Ratings

404,273

24,674,113

pixar animation

0.049790

Tags

1,128

1,128

Rating Scale{1, 2, 3, 4, 5}{0.5, 1, …, 4.5, 5}

iran

0.049777

better than expected

0.049770

neo-nazis

0.049702

romantic

0.049694

007 (series)

0.049691

male nudity

0.049634𝑛 は全予測対象数，𝑟 𝑖 ，𝑟ˆ𝑖 はそれぞれ，実測値と予測値を表す．
4. 3 推薦モデル
ネットワーク（LSTM）とバイアス項がモデルの性能に対する影響を評価するために，以下四つのモデルを作成し，評価実験を行った．学習する際，隠れ層の次元数を 512，学習率を0.001、バッチサイズを 1024 となるようにハイパーパラメータを設定した．

•

Rec：アイテムとタグとの関連性情報を Item Embedding，

推測されたユーザーのタグ嗜好情報を User Embedding として学習されるモデルである．

•

Rec++：アイテムとタグとの関連性情報を Item Embed-

ding，バイアス項付きの推測されたユーザーのタグ嗜好情報を
図3

タグプロファイルの例調整後User Embedding として学習されるモデルである．
•

RecLSTM：アイテムとタグとの関連性情報を Item Em-

デリングが再実行され，ユーザー特徴量が更新される。これにbedding，推測されたユーザーのタグ嗜好情報に LSTM で学習

よって，新しい推薦リストが生成される．

された時系列データを加えたものを User Embedding として学習されるモデルである．
（学習する時系列の長さの上限を 20 に

4 評価実験

した．
）

本研究は説明かつ調整可能な推薦モデルを構築することを目標としている．そこで，データセット MovieLens-1M と•RecLSTM++：アイテムとタグとの関連性情報を Item Em-

bedding，バイアス項付きの推測されたユーザーのタグ嗜好情

MovieLens-25M を用いて，提案する推薦モデルの性能を比較

報に LSTM で学習された時系列データを加えたものを User

し，評価した．また，ユーザーが生成したタグプロファイルにEmbedding として学習されるモデルである．
（学習する時系列のより，自分自身の嗜好を理解し、効率的に自分の嗜好を調整で長さの上限を 20 にした．
）

き，その嗜好似合った推薦結果が得られることを検証するため，

4. 4 実 験 結 果

ユーザーフィードバックに基づく推薦の確認を行った．

以上四つのモデルで推薦を行う場合の RMSE の結果を表 5 に示す．

4. 1 データセット
提案手法の有効性を検証するために，GroupLens から公開

表 5 推薦モデルの精度（RMSE）

されている MovieLens-1M (ml-1m) と MovieLens-25M (ml-25m)

Model

ml-1m

ml-25mを利用して評価実験を行った．どのデータセットにおいても，

Rec

3.785

3.737

各ユーザーは少なくても 20 個の映画を評価している．実験に

Rec++

1.154

1.248

利用するデータセットの概要は表 4 の通りである．実験にあた

RecLSTM

1.094

0.986

り，使用するデータセットをタイムスタンプに従ってソートし，

RecLSTM++

0.971

0.925

古いほうから 80 ％のデータを訓練用データ，残りの 20 ％をテ
スト用データに分割している．

4. 5 考4. 2 評 価 指 標

察

表 5 から，Rec++以外の推薦モデルは大規模なデータセット

本実験では RMSE を用いて推薦精度を評価する．RMSE はでより推薦精度が得られることが示された．この結果から，提評価値の予測における精度評価の指標であり，以下の式で定義案する推薦モデルは大規模データセットにおいても，高い精度される．

で推薦を行うことが可能であることが見られる．

v
u
t Õ
𝑛
1
𝑅𝑀𝑆𝐸 =(𝑟ˆ𝑖 − 𝑟 𝑖 ) 2𝑛𝑖=1

どのデータセットにおいても，モデル RecLSTM++の RMSE

(6)が最も優れた推薦精度を示した．また，ユーザーとアイテムの評価バイアスを考慮したモデル Rec++と RecLSTM++がそれぞを表 8 に示す．ここでは，ユーザーフィードバックをシミレーれ評価バイアスを考慮しないモデル Rec と RecLSTM より良い

ションし，タグ「sci-ﬁ」、「adventure」と「drama」の大きさを推薦精度が得られることが示された．一方で，ユーザーの過去

変更し，weight を調整する．調整後の user embedding とタグプ

履歴の前後関係を考慮したモデル RecLSTM と RecLSTM++がロファイルをそれぞれ表 7 と図 5 に示す．

れぞれ時系列データを考慮しないモデル Rec と Rec++より良い

表 7 対象ユーザーの user embedding 調整後（Case1）

推薦精度が得られることが示された．以上により，評価バイア

tagembedding weight

independent ﬁlm

0.090290

sci-ﬁ

0.079649

adventure

0.074671

action0.070521

talky

0.070029

ここでは，提案するシステムに基づいた推薦を具体的に説明

drama

0.069693

するため，データセット MovieLens-25m からランダムにユー

black comedy

0.067626

ザーを選び，そのユーザーに対して推薦を行う試行をする．まweird

0.066932

た，ユーザーフィードバックを試行するため，対象ユーザーのenigmatic

0.065499

タグプロファイルを適当に調整する．その調整に応じてまた新oﬀ-beat comedy

0.063662

スを考慮することと，時系列データを学習することで，モデルの性能を向上させ，高い精度の推薦結果をユーザーに提供することが可能であることが確かめられた．

4. 6 Case Study

たな推薦を提示する．ただし，推薦モデルを評価実験で一番優れた性能を発揮した RecLSTM++にする．
表 6 は対象ユーザーの嗜好情報が含まれる user embedding の一部であり，図 4 は user embedding から生成したタグプロファイルである．このタグプロファイルより，対象ユーザーがタグ「independent ﬁlm」、「action」、「talky 」、「black comedy」と「weird」などと関連性の高い映画に興味を持っているとシステ
ムに認識されていることを把握することができる．
表 6 対象ユーザーの user embedding（Case1）

tagembedding weight

independent ﬁlm

0.090688

action0.070832

talky

0.070338

このユーザーフィードバックに応じて，user emebedding が更black comedy

0.067924

新され，予測評価値が再計算されるようになる．新しく生成さ

weird

0.067227

れた推薦リストを表 8 に示す．

enigmatic

0.065787

oﬀ-beat comedy

0.063943

low budget

0.060274

funny

0.060227

creepy0.060054

図5

対象ユーザーのタグプロファイル調整後（Case1）

表 8 対象ユーザーのフィードバック前後の推薦アイテム（Case1）
調整前

Top10

調整後

1

Heavenly Creatures

City of Lost Children, The

2

City of Lost Children, The Heavenly Creatures

3

Space JamSpace Jam

4

That Thing You Do!

That Thing You Do!

5

Artemisia

Yes, Madam

6

Glengarry Glen Ross

Artemisia

7

Miami Rhapsody

Glengarry Glen Ross

8

White Balloon, The

Miami Rhapsody

9

LoadedWhat’s Eating Gilbert Grape

10

Second Jungle Book

White Balloon, The

表 9 では，調整前後の推薦アイテムと，対象ユーザーの興味が高い Top5 のタグ（「independent」、「action」、「talky」、「black
図4

対象ユーザーのタグプロファイル（Case1）

comedy」、「weird」）と調整した三つのタグ（「sci-ﬁ」、「adventure」、「drama」）との関連性情報を示している．表 9 より，ユー

システムはタグプロファイルをユーザーに提示すると同時に，

ザー興味の強いタグと関連性の高い映画が上位に入ることが推薦アルゴリズムを通して推薦リストを生成し，ユーザーに提読み取れる．そして，調整前と調整後の推薦リストを比較する

示する．推薦モデル RecLSTM++を用いて生成した推薦リストと，調整前に 2 位に位置した映画「City of Lost Children, The」

表 9 推薦アイテムとタグとの関連性（Case1）

Movie

independentﬁlm

action talky

black
comedyweird sci-ﬁ adventure drama

Heavenly Creatures

0.484

0.070 0.509

0.266

0.805 0.023

0.111

0.631

City of Lost Children, The

0.273

0.105 0.542

0.289

0.984 0.602

0.312

0.330

Space Jam

0.131

0.602 0.209

0.088

0.257 0.087

0.313

0.137

That Thing You Do!

0.170

0.153 0.220

0.103

0.276 0.043

0.212

0.360

Artemisia

0.253

0.116 0.263

0.102

0.428 0.029

0.104

0.420

Glengarry Glen Ross

0.527

0.161 0.828

0.374

0.470 0.019

0.086

0.931

Miami Rhapsody

0.486

0.101 0.376

0.177

0.225 0.043

0.117

0.279

White Balloon, The

0.280

0.067 0.403

0.147

0.466 0.019

0.197

0.196

Loaded0.625

0.223 0.323

0.198

0.418 0.071

0.147

0.331

Second Jungle Book

0.101

0.184 0.085

0.065

0.357 0.045

0.313

0.150

Yes, Madam

0.074

0.959 0.229

0.090

0.179 0.058

0.200

0.192

What’s Eating Gilbert Grape

0.444

0.076 0.503

0.226

0.527 0.020

0.079

0.790

がユーザーフィードバックによって 1 位になる．これは元推薦

表 10 フィードバック前後の推薦アイテム（Case2）
調整前

調整後

リスト 1 位に位置する映画「Heavenly Creatures」と比べ，映画

Top10「City of Lost Children, The」の方が調整したタグとの関連性が1

BlackmailBlackmail高いためである．また，調整前に Top10 推薦リストには入らな

2

Gordy

Black Beauty

3

Burnt by the Sun

Gordy

4

Black Beauty

Burnt by the Sun

5

Nemesis 2: Nebula

Nemesis 2: Nebula

るようになる．この二つの映画は他の映画と比べ，調整した三6Pretty in Pink

Mother Night

つのタグと高い関連性を持ちながら，それぞれタグ「action」と7

For Whom the Bell Tolls

Pretty in Pink

タグ「weird」との関連性が非常に高いことにより推薦されたと

8

Philadelphia Story, The

For Whom the Bell Tolls

考えられる．

9

Broken Arrow

Philadelphia Story, The

10House Party 3

Broken Arrow

かった映画「Yes, Madam」と映画「What’s Eating Gilbert Grape」
がユーザーフィードバックによって，Top10 の推薦リストに入を大きく調整後のタグプロファイルを図 7 に示す．調整前後の推薦リストを表 10 に示す．表 11 より，タグ「oscar winner」との関連性がより高い映画がユーザーフィードバックによって上位になることが見られる．

5 おわりに
図6

対象ユーザーのタグプロファイル（Case2）

本研究では，推薦システムの透明性とシステムにおけるユー
ザー関与度に着目し，ユーザーの評価履歴情報から生成したユーザーのタグ嗜好度をタグクラウドという形でユーザーに提示し，ユーザーがそのタグプロファイルを自分の嗜好に合わ
せて，タグへの嗜好度を調整することにより，また新たな推薦結果が得られるシステムを提案した．推薦モデルとしてアイテ
ムとタグとの関連性情報をアイテム特徴量，ユーザーが各タ
グへの嗜好度と評価履歴の時系列データをユーザー特徴量として抽出し，ニューラルネットワークを用いた推薦モデルを用いた．時系列データとバイアス項の学習がモデルの性能に対する影響を評価するため，全四つのモデルの性能をそれぞれ

図7

対象ユーザーのタグプロファイル調整後（Case2）

提案する推薦手法の有効性を検証するため，もう一人のユー
ザーに対して同じような試行を行う．調整前のユーザータグプ
ロファイルを図 6 に示し，タグ「oscar winner」と「vampires」

データセット MovieLens-1m とデータセット MovieLens-25m を用いて比較し，評価バイアスを考慮することと，時系列データを学習することで，モデルの性能が向上することを示した．また，ユーザーフィードバックに基づくケーススタディを通して，ユーザーが自分の嗜好の全体像を把握でき，また自分の嗜好に表 11 推薦アイテムとタグとの関連性（Case2）

Movie

money dark hero paranoid 007 (series) coming-of-age oscar winner vampires

Blackmail

0.066

0.818

0.624

0.019

0.278

0.710

0.003

Gordy

0.100

0.608

0.480

0.020

0.189

0.510

0.003

Burnt by the Sun

0.052

0.424

0.302

0.043

0.332

0.832

0.002

Black Beauty

0.067

0.337

0.263

0.019

0.275

0.948

0.003

Nemesis 2: Nebula

0.023

0.160

0.103

0.024

0.280

0.861

0.003

Pretty in Pink

0.081

0.449

0.235

0.019

0.449

0.797

0.003

For Whom the Bell Tolls

0.049

0.394

0.242

0.034

0.301

0.750

0.003

Philadelphia Story, The

0.024

0.426

0.197

0.038

0.256

0.795

0.003

Broken Arrow

0.017

0.401

0.142

0.034

0.143

0.843

0.005

House Party 3

0.632

0.150

0.342

0.015

0.124

0.454

0.003

Mother Night

0.038

0.458

0.616

0.018

0.216

0.962

0.003

合わせてタグへの嗜好度を調整することにより，また新たな推薦結果が得られることを確認した．それによって，より高い関与度をユーザーに提供し，推薦システムの透明性を高めること[8]により，ユーザー満足度を向上させることが期待できると考えられる．
今回提案した推薦システムは，ユーザー嗜好に合わせて調整[9]することによって，新しい推薦結果をユーザーに提供することが可能であるが，ユーザーの調整量が小さい場合，推薦リスト[10]に変化をもたらすことができない可能性がある．また，このシ
ステムはタグの間の関係性を考慮しないため，ユーザーフィー
ドバックに応じて user embedding を更新する際に，調整するタ
グと類似度が高いタグは，ユーザー嗜好と逆方向に更新される[11]

ようになる．それによって，同じ嗜好に対して異なるユーザー
嗜好度が学習され，システムがうまく稼働しない可能性がある．
今後これらの問題を検討し，より満足度の高い推薦結果が得ら[12]れるようにシステムを改善する必要がある．また，今後の課題
としては，提案するシステムが実世界における効果について，
ユーザー満足度の調査により検証していく必要がある.
[13]

謝

辞
[14]

本 研 究 の 一 部 は ，JSPS 科 研 費 (18H03242, 18H03342,

19H01138) の支援を受けたものである．
文

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