DEIM Forum 2013 D8-5

地理情報検索システムにおける操作コンテキストに基づく
検索プロパティ連動方式
松尾 純輝†

北山大輔††

角谷 和俊†† 兵庫県立大学大学院 環境人間学研究科 〒 670–0092 兵庫県姫路市新在家本町 1 丁目 1–12†† 工学院大学 情報学部 〒 163–8677 東京都新宿区西新宿 1 丁目 24–2
E-mail: †nd11g028@stshse.u-hyogo.ac.jp, ††kitayama@cc.kogakuin.ac.jp, †sumiya@shse.u-hyogo.ac.jp
あらまし

地理情報を検索する際，ユーザはカテゴリ，評価，価格，現在地からの距離などの複数の検索プロパティを指定することにより，要求に合致する店舗を探す．この時，あるコンテキストでは「評価が高いなら距離が遠くても良い」が，別のコンテキストでは「評価が高いなら予算が高くても良い」というようにプロパティ間の関係が変化する場合が存在する．そこで本研究ではユーザの操作履歴からプロパティ間の関係を抽出し，検索時のプロパティ操作に応じて他のプロパティを自動調整する方式を提案する．
キーワード

地理情報検索，検索プロパティ連動，操作コンテキスト，自動調整

Extracting Relations among Search Properties Based on Operational
Contexts on the Geographical Information Retrieval System
Junki MATSUO† , Daisuke KITAYAMA†† , and Kazutoshi SUMIYA†† Graduate School of Human Science and Environment, University of Hyogo
1–1–12 Shinzaike–honcho, Himeji, Hyogo, 670-0092 Japan†† Faculty of Infomatics, Kogakuin University
1–24–2 Nishi–shinjuku, Shinjuku, Tokyo, 163-8677 Japan
E-mail: †nd11g028@stshse.u-hyogo.ac.jp, ††kitayama@cc.kogakuin.ac.jp, †sumiya@shse.u-hyogo.ac.jp

は同時に評価の高い店を要求していることと考えられる．その1. は じ め にため，これらのプロパティを連動させて自動調整することによWeb 上ではオンライン地図を用いてレストランやホテルなど（注 1）の店舗を検索することが可能である．実際に，食べログり，ユーザは少ない操作回数で検索を行うことが可能である．

やしかしながら，ユーザの要求はコンテキストに応じて異なっ（注 2）

は地理情報取得のために有用なツールであているため，関係するプロパティはユーザコンテキストに依存る．これらの検索システムにおいて，ユーザは様々な検索プロしていると考えられる．例えば，ラーメン屋を検索する場合にパティを指定することにより，所望する店舗の検索を行う．例

価格が安く評価が高い店を検索する傾向があるユーザでも，居えば，価格が安いレストランを探すような場合，価格プロパ酒屋を検索する場合は，車で移動することが困難であるため評ティを低く設定し，カテゴリプロパティをレストランに設定す価の高さよりも距離の近さを優先することが考えられる．こることにより，候補となる店舗の一覧を取得することが可能でのように，ラーメン屋検索というコンテキストに基づくプロある．本研究では，このような操作において，検索プロパティパティ間の関係と，居酒屋検索というコンテキストに基づくプ間には暗黙的な関係が存在すると考える．例えば，価格が安くロパティ間の関係は異なるため，コンテキストに応じてプロパかつ評価が高い店ばかりを検索するユーザの場合，価格プロパティ間の関係を抽出する必要がある．

HOT PEPPER

ティと評価プロパティには関係が存在し，価格を安くすること

本研究ではユーザの操作により設定されたプロパティ値を操作コンテキストとして利用し，操作コンテキストに基づくプロ（注 1）：http://tabelog.com/

パティ間の関係を，相関ルールとして抽出する．抽出した相関（注 2）：http://www.hotpepper.jp/

ルールを用いてシステムがプロパティを連動させ，自動で値を図1

操作コンテキストに基づくプロパティ間の関係の概念調整することにより，ユーザの店舗検索における操作負担を軽まりこのコンテキストにおいて，価格を安くすることは同時に減することが可能になると考えられる．

距離が近い店を要求しているものと考えられる．このことから，

以下に本稿の構成を示す．第 2 章ではプロパティの連動に基ユーザの操作するプロパティ間には暗黙的な関係が存在し，そづく検索の概念について述べる．第 3 章ではプロパティ間の関の関係は同じプロパティであってもコンテキストによって異な係の抽出手法について説明する．第 4 章では実験によりプロパると考えた．

ティ間の関係抽出を行い，その結果について考察する．第 5 章

本研究では，このような操作コンテキストに基づくプロパ

では検索プロパティの連動を用いた店舗情報検索システムにつティ間の関係をユーザの操作履歴から抽出し，プロパティを連いて述べる．最後に第 6 章でまとめと今後の課題を述べる．

動させることにより，ユーザの操作負担を軽減する．操作コン

2. 検索プロパティの連動に基づく検索
2. 1 操作コンテキストに基づくプロパティ間の関係

テキストを用いる利点として，学習のためにユーザが明示的にコンテキストを入力する必要がなく，従来のシステムにおける操作履歴をコンテキストとして用いることが可能である．

地理情報検索において，検索プロパティ間には暗黙的な関係

図 1 において操作コンテキストに基づくプロパティ間の関係が存在すると考える．例えば，価格が安くかつ評価が高い店の概念について説明する．ユーザは，最初にカテゴリをラーメばかりを検索するユーザの場合，価格プロパティと評価プロパンに設定し，その後，価格の設定，距離の設定，評価の設定，ティは関係していると考えられ，価格を安くすることは同時にカテゴリの設定という順序で検索を行なっている．このとき，評価の高い店を要求していると考えられる．そのため，検索プカテゴリをラーメンに設定したあとの一連の操作はラーメン屋

ロパティを連動させることにより，ユーザの操作負担を軽減すを検索するというコンテキストにおける操作であると考えられることが可能である．

る．このとき，「ラーメン」のように一連の操作の基点で設定しかし，プロパティ間の関係はユーザコンテキストにより異されたプロパティ値を操作コンテキストと定義する．本研究でなると考えられる．例えば，あるユーザがラーメン屋を検索すは，操作コンテキストのあとの一連の操作から「価格が安くてるとき，価格が安くかつ評価が高いという条件を指定したとす評価が高い店を探す」という暗黙的な関係を抽出する．分析にる．そしてその後，居酒屋を探すときには，価格が安くかつ距おいて，操作コンテキストを相関ルール抽出における条件部，離が近いという条件を指定したとする．このような検索を繰り以降に操作される検索プロパティの対を結論部として分析を行返しているユーザにとって，ラーメン屋を探すというコンテキう．相関ルールとは，ある事象が発生すると別の事象が発生すストにおいては，価格プロパティと評価プロパティの間に関係るというような，同時性や関係性が強い事象の組み合わせを示が存在すると考えられ，価格を安くすることは同時に評価の高す．本研究では，ある操作コンテキストとプロパティ操作の関い店を要求していると考えられる．一方，居酒屋を探すという係性の強さを表すための指標として相関ルールを用いる．

コンテキストでは，価格プロパティは評価プロパティとは関係

2. 2 関 連 研 究しておらず，距離プロパティと関係していると考えられる．つ

複数のプロパティを用いた検索インタフェースを扱う研究として，Kobayashi らはオンライン地図の表示領域と店舗カテゴリの操作において，一方を操作したときに他方を自動で調整することにより，ユーザに提示する店舗を適切な数に調整する手法を提案している [1]．我々の研究はユーザ操作に基づいたプロパティ間の関係を扱うため，領域とカテゴリの間だけではなく，評価や価格などのプロパティも含めた様々な関係の抽出からその応用まで手法の有効範囲を広げることが可能である．Cho ら
は縦軸に店舗の評価，横軸に現在地からの距離というように，複数のプロパティを二次元平面上に対応付け，平面上にユーザが台形を描くことにより，複数のプロパティ値を柔軟に入力可能なインタフェースを提案している [2]．Cho らの手法はユー

図 2 操作区間抽出の例

ザが手動でプロパティを指定することを前提としており，自動調整によりユーザの操作負担を軽減する本研究とは位置づけが異なる．Bostandjiev らは twitter や facebook などのソーシャ
ルメディアを組み合わせることにより，それぞれの重みに応じて音楽を推薦するシステムを提案している [3]．プロパティを自動調整するという点で本研究と類似しているが，Bostandjiev
らは抽出元であるソーシャルメディアにおいて元から関連付いたプロパティを扱っているため，ユーザの操作に基づいてプロパティを関連付ける本研究とは位置づけが異なる．
複数のプロパティを調整する研究として，Dalal らはホッジ分解を用いることにより，ユーザの評価やコメントの質などの複数の指標に基づいて，ニュース記事に対するコメントの統合ランキングを生成している [4]．プロパティを統合したランキン
グはユーザの判断指標として有用であるが，静的である．我々の研究ではユーザの操作に応じて自動調整するプロパティを決定するため，動的なプロパティの調整による推薦が可能である．

Liu らはそれぞれのプロパティに対するユーザの嗜好抽出に基づいて類似するユーザを発見することにより，同一クラスタに所属するユーザの評価を用いて情報を推薦する手法を提案している [5]．しかし，プロパティに対するユーザの要求はコンテキストに応じて変化すると考えられるため，ユーザがプロパティの基本的な操作を行ううえで操作コンテキストを考慮している
本研究とは位置づけが異なる．
ユーザコンテキストを考慮した地理情報検索を扱う研究として，Biancalana らは現在地や時間から「仕事中」や「旅行中」というようなコンテキストを抽出し，コンテキストに合致するカテゴリから店舗を推薦するシステムを提案している [6]．

Biancalana らが扱うコンテキストはユーザ自身の活動に基づくものであり，「カテゴリがラーメンであるとき」というように，店舗のプロパティ値をコンテキストとしている我々の研究とは異なる．Baltrunas らはユーザコンテキストとカテゴリの関係を明らかにし，これらに基づいて地理情報を推薦するシステムを提案している [7]．Baltrunas らのシステムではユーザが明示的にコンテキストを入力するため，操作したプロパティを自動的にコンテキストとして用いる本研究とは異なる．

3. プロパティ間の関係抽出

ンタフェースではユーザの全検索操作の履歴を取得しこれらを分析することによりプロパティ間の関係を抽出する．本章では取得した操作履歴の分割と，分割した操作履歴においてプロパティ間の関係を相関ルールとして抽出する手法について説明する．

3. 1 操作履歴の分割
あるコンテキストに基づくプロパティの操作を区切った分析を行うため，操作履歴を意味のある区間に分割する．例えば，カテゴリのプロパティ値にラーメンを指定した直後に価格プロパティを安く設定し，評価プロパティを高く設定するという一連の操作はラーメン屋を検索するというユーザのコンテキストに基づいていると考えられる．これらの操作のあとにカテゴリとして居酒屋などを指定した場合，以降の操作はラーメンのコンテキストとは無関係であると考えられる．そのため，本研
究では同一のプロパティを操作する直前の操作までを一つの操作区間として抽出する．なお，操作コンテキストとなるプロパ
ティはカテゴリに限定されないため，すべてのプロパティを操作コンテキストとして想定し，重複を考慮した区間の抽出を行う．また，プロパティ値を操作コンテキストとして扱う際に，すべてのプロパティ値を対象とすると相関ルールの支持度が大幅に低くなるため，プロパティごとに値の分類を行なっている．
例えば価格のプロパティ値は「安い」，「中程度」，「高い」などに分類して操作コンテキストとして用いる．
図 2 に操作区間抽出の例を示す．図中の横軸はユーザの操作を示しており，カテゴリとしてラーメンを選択，価格を安く設定，評価を高く設定，カテゴリとして居酒屋を選択，価格を高く設定という順序でプロパティの操作を行なっている．操作コンテキストをラーメンとしたとき，同一のプロパティであるカテゴリが居酒屋に変更されるまでの，価格を安く設定し，評価を高く設定するという操作が，ラーメン屋の検索というコンテキストに基づく操作区間であると判断する．同様に，居酒屋を選択したあとの距離を近く設定する操作は，居酒屋の検索というコンテキストに基づいている．また，価格を 1000 円以下に設定した操作を操作コンテキストとしたとき，評価を 4.0 以上に設定し，カテゴリを居酒屋に設定，距離を 800m 以内に設定という操作は，価格が安い店の検索というコンテキストに基づ

本研究において，想定するシステムは学習用のインタフェー
スと検索用のインタフェースを持ち合わせており，学習用のイく操作区間であると判断する．このように，操作区間をすべて

表 1 ユーザが操作可能なプロパティ
プロパティ名プロパティ値の設定

領域

Google Maps のインタフェースを用いて指定

カテゴリリストボックスを用いて指定価格

コンボボックスを用いて上限を指定

評価

コンボボックスを用いて下限を指定

距離

コンボボックスを用いて上限を指定

店舗数

コンボボックスを用いて上限を指定
表 2 実験における検索タスク

タスク 1

大人数が集まる新年会をするための店を探す

タスク 2

駅での待ち合わせまで時間を潰す店を探す

タスク 3

子供を連れて食事をする店を探すタスク 4

久々に会う友人と晩ご飯を食べるための店を探す

タスク 5

出張先で打ち合わせをする店を探す

タスク 6

外出先で勉強（作業）をするための店を探す

タスク 7

取引先の社員をもてなすための店を探す

タスク 8

地元でのデートの途中で休憩するための店を探す

タスク 9

同期数名で昼ご飯を食べる店を探す

タスク 10

仕事終わりに飲みに行く店を探すルールとして抽出する．相関ルールとは，ある事象が発生する

タスク 11

一人でのんびり読書を楽しむための店を探すと別の事象が発生するというような，同時性や関係性が強い事

タスク 12

家族と車で出かけたときに昼ご飯を食べる店を探す

図 3 学習用のインタフェースのプロパティに基づいて抽出し，相関ルールを抽出するための操作区間の集合として用いる．

3. 2 相関ルールを用いたプロパティ間の関係抽出分割した操作履歴の集合から，プロパティ間の関係を相関象の組み合わせを示す．これにより，ある操作コンテキストにおいて頻繁に現れる検索プロパティ間の関係を抽出する．このような関係の強さを表すために用いる支持度（support）と確信度（conﬁdence）は以下の算出式により求める．

count (X ∪ Y )support (X ⇒ Y ) =|D|
conﬁdence (X ⇒ Y ) =count (X ∪ Y )count (X)

クスとコンボボックスにより実装したプロパティ指定部，ユー
ザが地図上で選択した店舗の詳細情報を提示する店舗情報提示(1)部から構成される．ユーザはそれぞれのプロパティを手動で指定することが可能であり，これらの操作はすべて履歴として記録している．操作可能なプロパティは表 1 の 6 種類である．地(2)

支持度は対象とするすべてのログ D において，X と Y が同時に現れる割合である．確信度は X が出現するログにおいて，Xと Y が同時に現れる割合である．本研究において X は「ラーメン」や「低価格」などの操作コンテキストを示し，Y は「評価を絞って距離を広げる」というような，指定されたプロパティ値の対を示す．本研究では，関係抽出のための対象ログとして，分割した操作履歴の集合を用いる．なお，操作コンテキストや検索プロパティ間の関係は個人に依存するものであると考え，複数人の操作履歴をまとめた場合の分析については今後の課題とする．
支持度と確信度の両方が高いルールは，頻繁に出現し，かつコンテキストと検索プロパティ操作の関係が強いルールであるといえるため，ユーザの操作傾向を強く表していると考えられる．そのため，プロパティ間の関係の強さを示すスコアとして支持度と確信度の積を用いる．

4. 実

Google Maps API（注 3）により実装した地図操作部，リストボッ験

4. 1 実験の手順
提案手法を用いてプロパティ間の関係を抽出するための実図において検索される店舗情報は，食べログ API（注 4）を用いて収集した．
被験者は 3 名の大学生であり，姫路，大阪，神戸，東京，博多の五つの地域において表 2 に示すタスクから，ランダムに 10回の店舗検索を行った．対象とする地域は被験者にとって未知の地域と既知の地域を含む．それぞれのタスクに応じて被験者の操作コンテキストは異なると想定し，分析を行った．なお，それぞれのタスクにおいてどのような店を探そうとしたかという意図は，検索行動の終了後に被験者から自由記述のアンケートにより聴取し，考察に用いた．
実験における操作回数の合計は 626 回であった．操作のうち，プロパティの操作回数は 268 回であり，店舗の選択は 358 回であった．これらの操作履歴を分割し，255 個の操作区間が集合として得られた．得られた操作区間のうち，本研究では操作コンテキストと二つの連動プロパティの関係を得るため，長さが3 以上である 110 個の操作区間を相関ルールの算出に用いた．
4. 2 実験の結果
表 3 に各被験者の操作コンテキストに基づくプロパティ間の関係の抽出結果を示す．抽出結果として示した関係は，相関ルールのスコアが上位である 5 件の関係である．

験を行った．ユーザの操作履歴収集において，図 3 に示す学習用のインタフェースを用いる． 学習用のインタフェースは，（注 3）：https://developers.google.com/maps/（注 4）：http://tabelog.com/help/api/

表3被験者

ABC

抽出結果：操作コンテキストに基づくプロパティ間の関係

抽出結果 1
抽出結果 2
抽出結果 3
抽出結果 4
抽出結果 5
距離：遠い
領域：中程度
カテゴリ：カフェ
カテゴリ：居酒屋
カテゴリ：ラーメン
評価：高い & 価格：安い 評価：高い & 価格：安い 価格：安い & 領域：狭い 評価：高い & 価格：安い 評価：高い & 価格：安い
距離：中程度
カテゴリ：和食
価格：安い
領域：中程度
領域：中程度
評価：高い & 価格：安い 評価：低い & 距離：遠い 評価：高い & 距離：近い 価格：安い & 距離：近い 評価：高い & 価格：安い
評価：とても高い
距離：中程度
価格：中程度
価格：安い
評価：とても高い
距離：近い & 領域：狭い 評価：高い & 価格：安い 距離：近い & 領域：狭い 距離：近い & 領域：狭い 価格：安い & 距離：近い

被験者 A は車で移動するユーザであり，お金を節約したいとの調整に関する質問をユーザに対して動的に提示し，ユーザ思っているが，評価にもこだわりがある．抽出結果 1 と 2 は，が選択したプロパティ調整に応じて他のプロパティを自動調整

距離や領域が多少遠くても，評価と価格を絞るという関係であすることにより，店舗情報を受動的に検索するシステムを実装

り，検索意図に合致した結果を抽出することができた．また抽する．これにより，ユーザはより簡単に店舗情報を検索可能で

出結果 4 と 5 でも操作コンテキストは異なるが，評価と価格をある．

重視しているという結果が得られた．一方で，抽出結果 3 では提案するシステムは検索インタフェース，検索プロパティのカテゴリがカフェのとき，評価が高い店よりも狭い領域で検索関係データベース，操作履歴データベース，店舗情報データすることを重視している．これはカフェの検索では外出先や他ベースから構成される．検索プロパティの関係データベースに人との待ち合わせという背景があり，実際に被験者 A はタスク

は，実験により抽出した検索プロパティ間の関係をテーブルと2，5，6，11 の，車を利用するという状況が少ない外出先や他して格納する．各レコードにはルール ID，ユーザ ID，操作コ

人との待ち合わせという背景においてカフェを検索していたた

ンテキストとなるプロパティ，操作コンテキストの値，連動プめ，領域の狭さが重視されたと考えられる．

ロパティ1，連動プロパティ1 の変動値，連動プロパティ2，連動

被験者 B は徒歩で移動するユーザである．とにかく価格が安

プロパティ2 の変動値，相関ルールにおけるスコアを保持する．

い店が良いが，評価も高いに越したことはないと考えている．

表 4 に検索プロパティ間の関係データベースに格納される抽出結果 1，3，4，5 は駅付近で評価が高い店や安い店を探してテーブルの例を示す．例えば，ルール ID2 はユーザ A がカテいるため，検索意図に合致している．しかしながら，抽出結果

ゴリを「居酒屋」として検索する場合に，価格を 1000 円安く

2 においては，評価が低く距離が遠い店を選択している．被験設定したときは距離を 300m 遠く設定するというプロパティ間者 B はタスク 3 において和食を選択して検索をしており，条件の関係が存在し，このルールのスコアが 0.33 であることを示に合致する店舗が少なかったため，検索プロパティを緩和してしている．連動プロパティの変動値は，対象の相関ルールを算いる．このとき，価格は最も重視しているため緩和せず，評価出する際に用いた操作区間において，操作されたプロパティのと距離を優先的に緩和したため，このようなルールが抽出され変動量を平均することにより得られる．操作履歴データベースたと考える．一方で，このルールは操作履歴において一度しかには，学習用インタフェースにおけるユーザのプロパティ操作現れていない操作に基づいているため，確信度のみが高いルーを時系列に基づいて格納する．店舗情報データベースには，食ルである．そのため，支持度に閾値を設けることによりフィル

べログ API を用いて収集した店舗情報を格納する．

タリングすることも可能であると考えられる．

図 4 に，表 4 のテーブルに基づいて提案システムを用いた検被験者 C は徒歩で移動するユーザであるが，遠くても歩いて索の例を示す．ユーザ A がシステムを利用するとき，はじめに移動する．また，価格は少々高くても問題なく，評価にもそれシステムは操作履歴データベースにおいてユーザ A が頻繁にほどこだわらないという意図で検索を行った．被験者 C の検索選択していたカテゴリを抽出し，質問項目として設定する．例

意図においては，要求に合致する店が幅広いため，抽出結果にえば，頻繁に選択していた「ラーメン」，「居酒屋」，「和食」，「洋おいても，似たようなプロパティ間の関係が見られる．検索意

食・西洋料理」をユーザに提示する (a)．ユーザがこの中から図が曖昧であるため，抽出結果の評価が困難であるが，実際に一つを選択すると，カテゴリのプロパティが設定される．次に，このユーザの操作から抽出された暗黙的なルールとして，検索システムは検索プロパティの関係データベースにおいて，ユーに応用可能であると考える．

ザが選択した項目が操作コンテキストとなるレコードを取り出結果として，ユーザの検索意図に応じたプロパティ間の関係す．例えば，ユーザが「居酒屋」を選択した場合，ユーザ IDを抽出し，異なる操作コンテキストにおけるプロパティ間の関が A，操作コンテキストとなるプロパティがカテゴリ，操作コ係の違いを確認することができた．また，手法を改善するためンテキストの値が「居酒屋」であり，最も相関ルールの値が高に，相関ルールの抽出において支持度に閾値を設けることにいレコードを取り出す．次に，システムは取り出したレコードより，検索において有用なルールを得ることができると考えらにおける連動プロパティ1 の調整に関する質問項目を設定する．

れる．

ここでは連動プロパティ1 である価格を調整する四つの項目を

5. プロパティ間の関係の応用設定している (b)．ユーザがこの中から一つを選択すると，価格のプロパティが設定される．また，この選択に伴いシステム実験において抽出したプロパティ間の関係を用いることによは連動プロパティ2 である距離を，変動値に基づいて自動調整り，ユーザの検索プロパティ操作に連動して他のプロパティをする．次に，システムは検索プロパティの関係データベースに自動調整することが可能である．本研究では，検索プロパティおいて，ユーザが選択して調整した項目が操作コンテキストと表4

検索プロパティ間の関係テーブルの例

操作
操作
連動
連動
ルール ID ユーザ ID コンテキスト コンテキスト値 プロパティ1 プロパティ1 値

連動
連動プロパティ2 プロパティ2 値

相関ルールのスコア

1

A

評価

高め

価格+2000

距離-500

0.50

2

A

カテゴリ

居酒屋

価格-1000距離+3000.33

3A

カテゴリ

居酒屋

距離-200評価+1.00.24

4A

価格安め

評価

-1.0

距離+2000.20

5B

カテゴリ

ラーメン

店舗数-10価格+10000.66

図 4 提案システムを用いた検索の例

なるレコードを取り出し，新しく質問を提示する (c)．このような質問の提示を繰り返すことにより，ユーザが受動的に店舗情報を検索することが可能である．

6. お わ り に
検索プロパティ間の関係を相関ルールとして抽出する手法を提案し，予備実験により，抽出手法の考察を行った．検索において，プロパティ間の関係はユーザのコンテキストに応じて異なるため，ユーザが設定したプロパティ値を操作コンテキストとして用いることにより，コンテキストに基づきプロパティ間の関係を抽出した．
今後の課題として，相関ルールの抽出手法を改善する必要がある．相関ルールの算出の際に支持度の閾値を設けるとともに，支持度と確信度のそれぞれの値の高さに応じた意味付けをして考察する必要がある．また，抽出した相関ルールを用いたプロパティの自動調整機能を実装し，検索におけるユーザの操作負担軽減と検索精度についての評価を行う．
本研究では個人の操作に依存するルールについての検討を行った．しかし，「博多のラーメンであれば評価が高ければ高くても良い」というような，地域に依存するルールも存在すると考えられるため，今後はこのようなルールを抽出するための手法の検討が必要である．

謝

辞本研究の一部は，平成 24 年度科研費若手研究 (B) 「ユーザ閲覧行動と周辺コンテンツの質的評価に基づく協調型画像撮影アシスト方式」(課題番号：24700098)，および株式会社ミック

ウェアとの共同研究によるものです．ここに記して感謝の意を表すものとします．
文

献[1] Kaori Kobayashi, Daisuke Kitayama and Kazutoshi
Sumiya, Recommender System for Mobile Devices based on
Extracting Criteria of Local Search using User’s Operation
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