情報処理学会論文誌

Vol.59 No.1 211–226 (Jan. 2018)

グルメサービスにおけるレストラン推薦投稿へのリアクション数増加を目的とした潜在クラスモデル分析劉 佩潔1

山下 遥2,a)

岩永 二郎3

樽石 将人3 後藤 正幸1,b)

受付日 2017年4月19日, 採録日 2017年9月5日

概要：近年，インターネット上でユーザの提供したレストラン情報を掲載するグルメサービスが広く利用されるようになった．本論文で対象とするグルメサービス Retty では，ユーザはレストラン検索に加えて，レストランに対するおすすめ度や推薦記事の投稿，他ユーザが投稿した推薦記事に対するリアクション
（ex.，
「いいね」
）等をすることができる．このリアクションの数はサービス全体の活性度を表す指標として
位置づけられ，サービス運営会社とユーザの双方にとって，リアクション数の増加が望まれる．そのため，ユーザの投稿やリアクションといった履歴情報を活用し，リアクション数の増加に結び付けられる施策を明らかにするための分析モデルは意義がある．一方で，これらのユーザの投稿やリアクションは，個々のユーザの判断に行われ，多様な個人的嗜好を反映したものとなっている．これらのユーザの嗜好は多様であり，全ユーザに対して単一的な統計的法則があるとは考えられないため，その異質性を表現した統計モ
デルを導入する必要がある．そこで本研究では，ユーザがレストランに対して情報を掲載する行動，ならびにその他のユーザがその情報にリアクションする行動を，潜在クラスモデルによって表現する．具体的には，ユーザがレストランに対しておすすめ度を含む推薦記事を投稿する事象を「投稿するユーザ」，「レストラン」，「おすすめ度」の 3 つの共起ととらえ，「発信ユーザのおすすめ度傾向モデル」を提案する．さらに，記事を閲覧しているユーザが投稿にリアクションする事象を「閲覧しているユーザ」と「レストラン」，「記事を投稿したユーザ」の共起と考え，これらの事象に対して「受信ユーザのリアクション傾向モデル」を提案する．これらの評価傾向モデルとリアクション傾向モデルの両者を統合的に分析することで，リアクション数を増加させるための施策を検討する方法を示す．
キーワード：グルメサービス，潜在クラスモデル，EM アルゴリズム，アクセスログデータ，ビジネスアナ
リティクス

An Analysis Model Based on Latent Class Models to Increase
Reactions to Restaurant Recommendation on Social Gourmet Service
Peijie Liu1

Haruka Yamashita2,a)Jiro Iwanaga3

Masato Taruishi3

Masayuki Goto1,b)Received: April 19, 2017, Accepted: September 5, 2017

Abstract: In recent years, social gourmet services that post restaurant information provided by users on theInternet have been widely used. On a social gourmet service, users can make a restaurant search, recommendations to restaurants, reactions (ex., “like”) to the recommended articles posted by other users, andthe like. The number of reactions is positioned as an indicator of the activity level of the service site, and anincrease in the number of reactions is desired for both a service operating company and users. It is, therefore,
meaningful to provide analytical models to exploit historical information such as posts and reactions by users
and to clarify measures linked to an increase in the number of reactions. In this research, we propose the twostatistical models of behaviors that users post information to restaurants and that other users react to that
information introduced by latent class models. By analyzing both of the evaluation tendency model and thereaction tendency model in an integrated manner, we show a method of examining measures to increase thenumber of reactions.
Keywords: gourmet service, latent class model, EM algorithm, access log data, business analytics

1
2

早稲田大学
Waseda University, Shinjuku, Tokyo 169–0072, Japan
上智大学
Sophia University, Chiyoda, Tokyo 102–0081, Japanc 2018 Information Processing Society of Japan


3
a)
b)

Retty 株式会社
Retty Inc., Minato, Tokyo 108–0073, Japanh-yamashita-1g8@sophia.ac.jp
masagoto@waseda.jp

211情報処理学会論文誌

Vol.59 No.1 211–226 (Jan. 2018)

1. はじめにザがリアクションする．そのため，「発信ユーザが推薦記
事を投稿するレストランと，おすすめ度との関係（投稿モ

近年，インターネット上でユーザが提供したレストラデル）」，ならびに「発信ユーザが投稿したレストランと，ン情報を掲載するグルメサービスが広く利用されるよう受信ユーザのリアクションの関係（リアクションモデル）」になっている．本研究が対象事例とするグルメサービスを明らかにすることで，リアクション数増加のための施策

Retty では，2011 年 6 月サービス開始以降，利用者数が増検討に結び付けることができると考えられる．

加し，2017 年 5 月現在，月間利用者数は 3,000 万人（ユグルメサービスにおけるリアクション数増加の施策を検

ニークブラウザ数でユーザ数を集計した数値）を超えてい討するためには，「発信ユーザが推薦記事を投稿するレスト

る．このように現在，グルメサービスは多くの人々の生活

ランと，評価得点との関係」，および「発信ユーザが投稿しに浸透しているといえる．

たレストランと，受信ユーザのリアクションの関係」を分

このようなインターネット上で提供されるグルメサービ

析することが重要と考えられる．本研究ではリアクション

スでは，レストランの情報のほか，ユーザの投稿履歴や閲数の増加を目的とした分析のため，上記 2 つの関係性を表

覧履歴といったデータが蓄積されるため，これらのデー

現する統計モデルを構築するとともに，それらの関係性をタを活用した施策立案に結び付けることが期待されてい統合的に考慮した分析手法を提案する．具体的にはまず，る．グルメサービスで獲得されるデータの分析については，「発信ユーザが，ある 1 つのレストランを推薦する」というこれまでにもいくつかの研究が行われている．たとえば，事象に対して，「発信ユーザ，個別のレストラン，おすすめ

Pantelidis [1] は，グルメサービスにおけるレストランのお度」を確率変数とした確率モデル（投稿モデル）を提案す

すすめ度を高めるための要因を分析している．また，Kang

ることで，発信ユーザの投稿特性を分析可能とする．加えら [2] は，レストランの評価記事の感情語（i.e., Negative/て，「受信ユーザが，ある 1 つのレストランの投稿に対してPositive）に着目した，記事の定量化に関する研究を展開

リアクションする」という事象に着目し，「発信ユーザ，個している．一方，望月ら [3] は，レストランの投稿ユーザ

別のレストラン，受信ユーザ」を確率変数とした確率モデの経験によって作成された評価記事を受信ユーザにとってル（リアクションモデル）を構築し，受信ユーザのリアク

伝わりやすい表現に変えるための方法を提案している．まション特性を分析可能とする．その際，本研究では潜在ク

た，Zhanga ら [4] はグルメサイト上での予約行動に着目

ラスモデル [6], [7], [8], [9] を導入することにより，ユーザ

し，予約につながる要因を分析している．

やレストランの異質性を考慮したモデル化を可能とする．

一方，本研究で対象とするグルメサービス Retty [5] 上で提案モデルにより，リアクション向上を目的として，発信は，ユーザはレストラン検索や情報閲覧に加えて，レストユーザに対して，リアクション数の期待値が高いと推測さランに対しておすすめ度を含む推薦記事の投稿や，他ユーれるレストランのリストを提示することが可能となり．こザが投稿した推薦記事に対するリアクション（ex.,「いいれにより，発信ユーザがこれらのレストランの中から投稿ね」）をすることができる．推薦記事を投稿したユーザにするレストランを選ぶことで，リアクション数の向上が期

とって，通常は多くのユーザにリアクションされることは待される*1 ．本研究では，提案手法を用いてグルメサービ

多くの共感を獲得することができたととらえられるため，ス Retty に蓄積された実データを用いて分析を行い，その次の推薦記事を投稿するモチベーションの向上につながる

結果について考察を与える*2 ．その結果，提案したモデルと考えられる．このように，ユーザからのリアクション数を用いた統合的分析により，リアクション数増加のためのはサービス全体の活性化につながると考えられ，サービス

具体的な施策について検討が可能であることを示す．

運営会社とユーザの双方の視点から，リアクション数の増加が望まれている．
本研究では，レストランの推薦記事を投稿するユーザを発信ユーザ，それらの推薦記事を参考にレストランを決定するユーザを受信ユーザと定義する．発信ユーザは実際に*1行ったレストランの中から，自身で周りにおすすめしたい
レストランを選び，そのレストランの味，接客対応，価格
等様々な観点からレストランの総合的なおすすめ度を決定し，その理由を推薦記事の内容に反映する．一方で，受信ユーザは推薦記事の内容への共感の程度から，発信ユーザの投稿する推薦記事に対してリアクションをするかどうかを決定する．すなわち，発信ユーザとレストランの特徴によって推薦記事を決定し，その推薦記事に対して受信ユー

c 2018 Information Processing Society of Japan*2

提案モデルを用いて，各レストランに対して期待リアクション数を計算できるため，実際に発信ユーザに（リアクション数が見込める）レストランを推薦する際には，個々のレストランのリストを提示することができる．また，受信ユーザに対しても，リアクションがされやすいであろうレストランのおすすめ記事を提示することができる．このように，提案するモデル（投稿モデル，およびリアクションモデル）は，リアクションを向上させる施策を検討可能な分析結果を提示することを目的としている．
本研究では，対象問題の性質上，個々のユーザの ID やレストランの具体的な名称を提示した分析結果や考察を論文で論じることができない．そこで，潜在クラスごとに所属するレストランの主たるカテゴリーを提示することで各潜在クラスの意味の解釈を行い，提案モデルの妥当性について考察する．

212

情報処理学会論文誌

Vol.59 No.1 211–226 (Jan. 2018)

2. 準備のリアクションの関係」を明らかにするための分析モデルを提案する．

2.1 関連研究
グルメサービス上から獲得されるデータの分析につい

2.2 グルメサービスては，これまでにもいくつかの研究が行われている．たとグルメサービスとは，主にレストランの情報を検索でき

えば，Pantelidis [1] は，グルメサービスにおけるレストラ

るインターネット上のサービスである．現代において最初

ンのおすすめ度を高めるための要因の分析，Kang ら [2]のグルメサービスは 1996 年に誕生したとされている [21]．

は，レストランのおすすめ記事の感情語（i.e., Negative/

最初のグルメサービスが誕生して以来，今日に至るまで

Positive）に着目した，記事の定量化に関する研究を展開し様々なグルメサービスが誕生，消失を繰り返してきた．グている．一方，望月ら [3] は，レストランの投稿ユーザの経ルメサービスはインターネットが普及し始めた頃に誕生し験によって作成されたおすすめ記事を受信ユーザにとってた．当時はインターネットへの接続は従量課金とされてい伝わりやすい表現に変えるための方法を提案している．またため，この時期では自店のホームページを持っている飲た，Zhanga ら [4] はグルメサイト上での予約行動に着目し，

食レストランはかなり少なかった．そこで，ホームページ

予約につながる要因を分析している．このように，様々なを持っていない飲食レストランは，グルメサービスに掲載観点からグルメサービスから得られるデータを対象としたされた自店の情報を自店のホームページとして代用すると分析が行われている．しかし，本研究のように，ユーザかいうケースが多く存在した．このような背景から，グルメ

らのリアクション数の増加を目的とした研究は行われていサービス誕生当初はレストランの情報を掲載するレストラ

ない．

ンガイド型 [22] のグルメサービスが主流であった．現在で一方，本研究で提案する分析手法は，特にマーケティ

はインターネットは広く普及し，レストランを決定する際ング分野で有効性が認められている潜在クラスモデにグルメサイトまたはグルメアプリを利用する人も増加し

ル [6], [7], [8], [9] をベースとしている．潜在クラスモデてきている．

ルは，観測されたデータの背後に観測できない潜在的な変また近年，レストランガイド型のグルメサービスから，数の存在を仮定したモデルである．潜在的な変数の仮定

ユーザが提供するレストランの情報を掲載する口コミ型のは，異質のデータが混在しうる複雑な構造を持つデータにグルメサービス [23] が主流になってきている．レストラン

対して現実に即した分析を可能とするため，マーケティン

ガイド型のグルメサービスの場合，レストランの宣伝を書グ等の分野でよく用いられるモデルとなっている [10]．たくことができるのは，レストラン側であり，ユーザではな

とえば，潜在クラスモデルの 1 つに，2 つの確率変数が潜い．レストラン側は集客のため，自店の宣伝内容を記載で在クラスが与えられたもとで条件付独立に生起すると仮定きる．しかし，レストラン側が書いた自店の推薦内容は量する Aspect Model [6] がある．これは，Latent Semanticに限りがあり，様々な角度，視点からの情報が得られない

Indexing [11] の流れを汲んで提案されたため，Probabilisticと考えられる．これに対して，ユーザが情報を掲載する口Latent Semantic Indexing（PLSI）と呼ばれることも多い

コミ型のグルメサービスでは，ユーザが様々な視点から自が，離散の潜在クラスを持つ確率モデルである．Aspect

由に口コミを書くことができるため，情報量が多くなりレ

Model はもともとは言語データ解析のためのモデルとしてストランを選ぶ際に，より参考にすることができる．この提案されたが [6]，データに仮定する分布や，その構造を変ようなことから，現在はユーザが提供するレストランの情化させることで自由度の高い分析を実現するため，実際に報を掲載する口コミ型のグルメサービスが主流になってき

購買履歴分析 [12], [13] や推薦システム [14], [15], [16]，検ている．

索結果の要約 [17] 等に幅広く適用されている．また，顧客口コミ型のグルメサービスは主に 2 つの機能がある．1の購買履歴データの分析としては，EC サイトの閲覧履歴

つ目はレストランを検索する機能である，ユーザはグルメと購買履歴を同時に表現する潜在クラスモデル [18], [19] やサービスを用いてレストランを検索し，どのレストランにトピック追跡モデル [20] 等，多方面へ拡張したモデルが提行くか，自分の好みに合わせて決めることができる．2 つ

案されている．

目は行ったレストランに対して推薦記事を投稿し，おすす以上の潜在クラスモデルのメリットは，嗜好の異なるめ度を付ける機能である，ユーザはレストランに対して味ユーザグループや特徴の異なるアイテムグループの混在とやサービス，コンセプト等，様々な観点から自由に推薦記いう現象を適切に表現することができる点にあり，特に本事を投稿し，おすすめ度を付けることができる．

研究で対象とする問題には有効であると考えられる．本研

このような口コミ型のグルメサービスを利用することに究では，潜在クラスモデルをベースとして「発信ユーザがより，レストランを探すユーザが他ユーザの投稿したレス

推薦記事を投稿するレストランと，おすすめ度との関係」，

トラン推薦記事を参考にし，普段行かない，もしくは知らおよび「発信ユーザが投稿したレストランと，受信ユーザ

ないレストランの情報を手に入れることが可能となり，好c 2018 Information Processing Society of Japan


213

情報処理学会論文誌

Vol.59 No.1 211–226 (Jan. 2018)

いったリアクションを付けることができる．

みのレストランを選択することが容易になる．また，レス
トランで食事した後には，ユーザが味，サービスやコンセ• 「行きたい」のリアクションがなされたレストランは，プト等に対する満足度から，レストランの推薦記事としてそのユーザのリストに自動的に追加される．

投稿する．推薦記事，他ユーザから共感された場合には，• エリアを指定し，地図でレストランを見る．

「いいね」等のリアクションを獲得することができる．

• 投稿ユーザの中でも特に専門のエリアとジャンルに詳しいトップユーザの投稿を参考に，行きたいレストラ

2.3 対象事例

ンを探す．

2.3.1 問題設定
本研究で扱うグルメサービスにおける，2 つの重要なユー

また，ユーザの主な行為は以下である．
レストラン検索ザの行動を指摘しておく．1 つ目は，おすすめしたいレス

ユーザはテキスト検索のほか，位置情報，ジャンル，

トランの推薦記事を投稿する発信ユーザの行動，2 つ目は，

営業時間，予算もしくはまとめ記事，友達のオススメから，レストランを探す．

推薦記事を参考にし，レストランを探す受信ユーザの行動である．

行ったレストランに関する記事の投稿
ユーザはレストランに対しておすすめ度を投稿し（おまず，発信ユーザにとって，多くのリアクションを獲得することは好ましい．発信ユーザは自分の行ったレストラ

すすめ度は 3 段階である．Excellent/Good/Normal），

ンの中から，おすすめしたいレストランに対して経験に基推薦記事を投稿する．

づくおすすめ度を与え，推薦記事を投稿する．その際，リ

行きたいレストランリストの作成

アクションの獲得が推薦記事の投稿に対するモチベーショ

ユーザが好きな投稿もしくはレストランに対して「行ンの要因の 1 つになっていると思われる．一方，受信ユー

きたい」を付けることで，自分だけの「行きたいレス

ザは共感するレストラン推薦記事に対してリアクションす

トランリスト」に自動的に追加される．

る．すなわち，受信ユーザはレストランページに表示され2.3.3 対象グルメサービスの基礎データ

る推薦記事を参考にし，利用するレストランを決定し，共グルメサービス Retty には多様なデータが蓄積されてい感する推薦記事に対してリアクションするものと考えらる．蓄積されているデータの例とその基礎集計を以下に

れる．

示す．

このようにリアクション数は，サービス内でのユーザのユーザ情報
ユーザプロファイル情報には，「ユーザ ID」を含むデモ活動の程度を表しており，多い方が望ましいと考えられる．
そこで，本研究ではこれらに着目し，リアクション数の増

グラフィック情報等のデータが含まれている．

加を促す施策を考えるためのモデルを提案する．

レストラン情報

2.3.2 対象グルメサービスの機能

レストラン情報としては，「レストラン ID」，
「レストラ

本研究では，グルメサービス Retty [5] のデータを用いて

ン名」
，
「住所」
，
「エリア ID」等の情報が含まれる．これに分析を行う．グルメサービス Retty を利用するためには，加え，レストランカテゴリ情報として，「レストラン ID」，

ユーザが Facebook のアカウントでユーザ登録し，ログイ「詳細カテゴリ ID」，
「作成日」等がある．また，レストラ

ンする必要がある．すなわち，グルメサービス Retty は，ンのカテゴリは，表 1 に一部を示すように「大カテゴリ」，「実名型」のグルメサービスであり，その他のグルメサー「中カテゴリ」，「小カテゴリ」と階層分類されている．

ビスとは大きく異なるといえる．匿名性の場合，口コミがレストラン推薦記事情報

誰によって書かれたものなのか，ユーザからは分からな

レストラン推薦記事情報には，「レストラン推薦記事 ID」，

い．たとえば，受信ユーザが参考にした口コミを書いた発「発信ユーザ ID」，「レストラン ID」，「おすすめ度」，「作成

信ユーザが，受信ユーザとは性別や年齢が大きく異なって日」等のデータが含まれる．一方，レストラン推薦記事リいた場合，参考にならないことが考えられる．しかし，実アクション情報としては，「レストラン推薦記事 ID」，「発信

名性の場合，誰が投稿した口コミなのかユーザからも分か

ユーザ ID」，「受信ユーザ ID」，「リアクションタイプ（ex.

るため，自分と似た特徴を持つ発信ユーザや，友人等自分「いいね」，「行きたい」等）」，「作成日」等の情報が保存さと近い関係にある人の口コミを取捨選択することができ，れている．

口コミが参考になりやすくなるという特徴がある．グルメ

2.3.4 本研究に用いるデータの基礎分析

サービス Retty では主に以下のような機能がある．

• おすすめしたいレストランに対して，推薦記事を投稿

所在地で集計したレストラン数上位 3 県の全体数に対する割合を表 2 に示す*3 ．
表 2 から，研究対象となるグルメサービス Retty が蓄積する（口コミ，写真）．

• 友達の推薦記事から行きたいレストランを見つける．
• 友達の推薦記事に対して，「いいね」や「行きたい」と
c 2018 Information Processing Society of Japan*3

実数については非公開指標データのため，本論文では割愛する．

214

Vol.59 No.1 211–226 (Jan. 2018)

情報処理学会論文誌

表 1

レストランのカテゴリ情報

Table 1 Category information of restaurants.
大カテゴリ

表 3 カテゴリごと所属レストランの割合

Table 3 The number of restaurants in each category.

中カテゴリ

カテゴリ

和食

和食

レストランの割合

27.84%

日本料理・郷土料理

アジア料理

9.19%

すし・魚料理ヨーロッパ料理

12.95%

ラーメン・麺類

肉料理

9.28%

和食

お好み焼・粉物

鍋料理

1.31%

中華

居酒屋・バー

20.56%

アジア・エスニック

カフェ・スイーツ

15.46%

フレンチファミレス・ファストルード

0.37%

洋食・西洋料理

ビュッフェ・バイキング

0.24%

イタリアン

その他

2.79%

アジア料理

ヨーロッパ料理

アメリカ料理アフリカ料理珍しい各国料理
焼肉・ステーキ
焼鳥・串料理グルメサービス Retty には 2 つの重要なユーザの行動がこだわりの肉料理

ある．1 つ目は，レストランを評価し，推薦記事を投稿す

鍋る発信ユーザの行動，2 つ目は，推薦記事を参考にし，レ

肉料理
鍋料理

しゃぶしゃぶ・すき焼き
居酒屋・バー
営業形態

3. 提案モデル

カフェ・スイーツ

ストランを探す受信ユーザの行動である．上記の 2 つの行
動は，リアクションの獲得につながるものと考えられるたファミリーレストラン・ファストフード

め，本研究ではこれらに着目し，リアクション数の増加を

ビュッフェ・バイキング促す施策を考えるためのモデルを提案する．発信ユーザは

その他

レストランで食事をした経験を基におすすめ度を与え，受

その他
表 2

信ユーザは共感する推薦記事にリアクションするという 2レストランの基礎集計

Table 2 Basic statistics of restaurants.
レストラン数上位 3 県

割合

1．東京都

17.79%

2．大阪府

9.43%

3．愛知県

6.75%

つの観点から 2 つのモデルを構築し，発信ユーザとレスト
ランおよびおすすめ度，または受信ユーザと発信ユーザおよびレストランの関係性をそれぞれ分析する．さらに，それらを統合的に考慮した分析手法を提案する．モデル化では潜在クラスモデルを導入し，発信ユーザとレストランおよび受信ユーザ等が複数の異なる潜在クラスに属する度合

しているレストラン情報データの中，東京都のレストランいを所属確率で表すことで，混在した各ユーザの嗜好やレ舗数が一番多いことが分かる．そこで，本研究の提案モデ

ストランごとの特徴を表現する．構築するモデルは以下の

ルでは東京都のレストランを対象として分析を行う．

2 つである．

提案手法を用いて，グルメサービス Retty に蓄積された(1) 投稿モデル：発信ユーザとレストラン，および発信

実データを分析する．分析対象データは，2016 年 11 月現

ユーザのレストランに対するおすすめ度の関係性を表

在東京エリア内で営業中のレストランとする．研究対象と現する潜在クラスモデル．

するデータの基礎分析を行い，結果を示す．

(2) リアクションモデル：受信ユーザのリアクションと発

ただし，本研究で分析に用いるカテゴリは営業形態以外

信ユーザ，および発信ユーザによって提供されるレスは大カテゴリを表し，営業形態に関してはレストラン数がトラン情報の関係性を表現する潜在クラスモデル．

多いため，中カテゴリを使用する．表 3 は用いるカテゴリ

具体的には，投稿モデルでは，「発信ユーザが，ある 1 つと各カテゴリに属するレストランの割合を示している*4 ．

のレストランを推薦する」という事象に対して，「発信ユー

以下で示す提案モデルを用いた実データの学習結果に対ザ，個別のレストラン，おすすめ度」を確率変数とした確

し，各潜在クラスの特徴を解釈するために，表 3 のレスト率モデル化を行い，リアクションモデルでは「受信ユーザ

ランのカテゴリ情報を用いる．

が，ある 1 つのレストランの投稿に対してリアクションする」という事象に着目し，「発信ユーザ，個別のレストラ
ン，受信ユーザ」を確率変数とした確率モデル化を行う．
これにより，たとえば，発信ユーザに対して，リアクショ*4

実数については非公開指標データのため，本論文では割愛する．

c 2018 Information Processing Society of Japan

ン数の期待値が高いと推測されるレストランのリストを提215

Vol.59 No.1 211–226 (Jan. 2018)

情報処理学会論文誌

パラメータ更新アルゴリズム：

Step 1：各パラメータの初期化
パラメータ P (zk )，P (xi |zk )，P (sq |zk )，P (rt |zk ) の初期値は一様乱数を用いて生成する．

Step 2：パラメータ更新
E-step：P (zk )P (xi |zk )P (sq |zk )P (rt |zk )P (zk |xi , sq , rt ) = k P (zk )P (xi |zk )P (sq |zk )P (rt |zk )(3)

図 1 投稿モデルのグラフィルモデル

Fig. 1 The graphical model of the posting model.

示することで，発信ユーザがこれらのレストランの中から投稿するレストランを選べば，リアクション数の向上が期待できる．その際，推定されたモデルを用いた期待リアク
ション数は，各レストランに対して計算可能であり，実際に発信ユーザに（多くのリアクション数が見込める）レス
トランを推薦する際には，個店レベルでのレストランリス
トを提示することができる．

i,q,t n(xi , sq , rt )P (zk |xi , sq , rt )i,q,t,k n(xi , sq , rt )P (zk |xi , sq , rt )

q,tP (xi |zk ) = n(xi , sq , rt )P (zk |xi , sq , rt )i,q,t n(xi , sq , rt )P (zk |xi , sq , rt )

(4)
(5)



i,t n(xi , sq , rt )P (zk |xi , sq , rt )(6)

ユーザが推薦記事を投稿するレストランの特徴を明らかにするために，発信ユーザとレストランおよびそのレストランに対する評価の関係性をモデル化する．そこで，全 N 件のレストラン推薦記事データにおける，発信ユ ー ザ 集 合 を X = {xi : 1 ≤ i ≤ I}，レストラン
集合を R = {rt : 1 ≤ t ≤ T }，おすすめ度の集合を

S = {sq : 1 ≤ q ≤ Q} と定義する．また，K 個の潜在クラス集合を Z = {zk : 1 ≤ k ≤ K} と定義する．発信ユーザ

xi がレストラン rt におすすめ度 sq を与えるという事象を(xi , sq , rt ) と記述し，各変数の分布にはそれぞれ多項分布を仮定する．このとき，レストラン推薦投稿の確率モデル

P (xi , sq , rt ) を式 (1) で表すことにする．
P (xi |zk )P (sq |zk )P (rt |zk )P (zk ) (1)k=1

また，投稿モデルのグラフィカルモデルは図 1 で表される．
ここで N 件のレストラン推薦記事が与えられたと
き の 対 数 尤 度 関 数 LL1 は 式 (2) で 与 え ら れ る ．た だ
し，事象 (xi , sq , rt ) の発生回数を n(xi , sq , rt ) と記述し，
N =i,q,t n(xi , sq , rt ) となる．また，投稿モデルでは

n(xi , sq , rt ) は多くの場合，0 または 1 であるが，同じ発信ユーザが 2 回以上同じレストランに同じ評価をつけることもあるため，n(xi , sq , rt ) が 2 以上になる場合もある．

LL1 =P (zk ) = 

i,q,t n(xi , sq , rt )P (zk |xi , sq , rt )投稿モデルでは，リアクションを獲得している発信KP (sq |zk ) = 

3.1 投稿モデル

P (xi , sq , rt ) =M-step：

Q 
T
I 


n(xi , sq , rt ) log P (xi , sq , rt )(2)

i=1 q=1 t=1

この対数尤度関数を極大化するパラメータは，次の EM
アルゴリズムで探索することができる．導出については付録に示す．

c 2018 Information Processing Society of JapanP (rt |zk ) = i,q n(xi , sq , rt )P (zk |xi , sq , rt )i,q,t n(xi , sq , rt )P (zk |xi , sq , rt )(7)

Step 3：収束判定
LL1 =

Q 
I 
T


n(xi , sq , rt ) log P (xi , sq , rt )(8)

i=1 q=1 t=1(1) 繰り返し数 t = 1 のとき，LLold = LL1 とし，Step 2 へ戻る．
(2) 繰り返し数 t ≥ 2 のとき，LLnew = LL1 とし，a)|LLnew −LLold |≤  ならば終了|LLnew |b)|LLnew −LLold |>  ならば LLold = LLnew と|LLnew |し Step 2 へ戻る．

3.2 リアクションモデル
リアクションモデルでは，受信ユーザが投稿に対して行ったリアクション傾向を明らかにするために，受信ユー
ザと発信ユーザおよび発信ユーザによって提供されるレス
トラン情報との関係性をモデル化する．

N 件のレストラン推薦記事に対する全 M 回のリアク
ションにおける，受信ユーザ集合を Y = {yj : 1 ≤ j ≤ J}，

L 個の潜在クラス集合を V = {vl : 1 ≤ l ≤ L} とする．また，受信ユーザ yj が発信ユーザ xi のレストラン rt に対するレストラン推薦記事にリアクションするという事象
を (xi , yj , rt ) と記述し，各変数の分布にはそれぞれ多項分布を仮定する．このとき，レストラン推薦記事へのリアク
ションの確率モデル P (xi , yj , rt ) を式 (9) に，グラフィカ
ルモデルを図 2 に示す．

P (xi , yj , rt ) =LP (xi |vl )P (yj |vl )P (rt |vl )P (vl ) (9)

l=1

216

情報処理学会論文誌

Vol.59 No.1 211–226 (Jan. 2018)

表 4

統合分析における集計表

Table 4 Summary table in the integrated analysis.

図 2 リアクションモデルのグラフィカルモデル

Fig. 2 The graphical model of the reaction model.

こ こ で ，M 回 の リ ア ク シ ョ ン が 与 え ら れ た と き の
対 数 尤 度 関 数 LL2 は 式 (10) で 与 え ら れ る ．た だ し ，M =i,j,t n(xi , yj , rt ) となる．また，リアクションモa)b)

デルにおいても事象の発生回数 n(xi , sq , rt ) はほぼ 0 また

し Step 2 へ戻る．

は 1 であるが，2 以上になることもある．

LL2 =

I 
J 
T


n(xi , yj , rt ) log P (xi , yj , rt )|LLnew −LLold |≤  ならば終了|LLnew ||LLnew −LLold |>  ならば LLold = LLnew と|LLnew |(10)

3.3 統合分析

i=1 j=1 t=1

本研究では，提案投稿モデルと提案リアクションモデル

提案リアクションモデルにおいても，観測できないの潜在クラスの特徴を 1 つの表にまとめることで，統合的V = {vl : 1 ≤ l ≤ L} を 含 む た め ，EM ア ル ゴ リ ズ

な分析を行う方法を提案する．表の行は投稿モデルの潜在

ム [24], [25] によるパラメータの推定を行う．投稿モデ

クラス k(1 ≤ k ≤ K)，列はリアクションモデルの潜在クラルの学習に対する EM アルゴリズムの導出と同様に，以下ス l(1 ≤ l ≤ L) を表すものとする．すなわち，各行は発信のパラメータ更新アルゴリズムを導くことができる．

ユーザのレストランの嗜好によって分析された各クラスタ

パラメータ更新アルゴリズムの要素集合，各列は受信ユーザの好む投稿の特徴によってStep 1：各パラメータの初期化分析された各クラスタの要素集合を表す．また表の k 行 lパラメータ P (vl )，P (xi |vl )，P (yj |vl )，P (rt |vl ) の初

列のセルの要素 nk,l に対して，各セルに所属する発信ユー

期値は一様乱数を用いて生成する．

ザ数，平均リアクション数，投稿数等の値を集計すること

Step 2：パラメータ更新

で，投稿モデルとリアクションモデルで得られた情報を同

E-step：時に用いてリアクション数増加のための様々な施策を考案

P (vl )P (xi |vl )P (yj |vl )P (rt |vl )P (vl |xi , yj , rt ) = l P (vl )P (xi |vl )P (yj |vl )P (rt |vl )(11)
M-step：

4. 実データによる分析
4.1 対象データおよび分析条件
提案手法を用いて，グルメサービス Retty に蓄積された

P (vl ) = 

i,j,t n(xi , yj , rt )P (vl |xi , yj , rt )i,j,t,l n(xi , yj , rt )P (vl |xi , yj , rt )

(12)



P (xi |vl ) = 

j,t n(xi , yj , rt )P (vl |xi , yj , rt )i,j,t n(xi , yj , rt )P (vl |xi , yj , rt )
i,t n(xi , yj , rt )P (vl |xi , yj , rt )P (yj |vl ) = 
i,j,t n(xi , yj , rt )P (vl |xi , yj , rt )
i,j n(xi , yj , rt )P (vl |xi , yj , rt )P (rt |vl ) = 
i,j,t n(xi , yj , rt )P (vl |xi , yj , rt )

(13)
(14)
(15)

Q 
I 
T


実データを分析する．分析対象データは 2016 年 11 月現在
東京エリア内で営業中のレストランとし，本分析での「リアクション」は，発信ユーザのレストラン推薦投稿に対して受信ユーザが「いいね」を押すこととした．また，2011
年 4 月 30 日から 2016 年 3 月 1 日までにリアクション回
数が 1 以上のレストラン推薦投稿データを分析対象とする（データサイズは，レストラン推薦投稿数 N が数 100 万件，リアクション数 M が数 1,000 万件の規模である*5 ）．おす
すめ度は三段階 Q = 3 であり，ユーザはレストランに対し

Step 3：収束判定
LL2 =することができる．

1，2，3 のおすすめ度の得点をつけることができる．また，n(xi , yj , rt ) log P (xi , yj , rt )(16)

i=1 j=1 t=1(1) 繰り返し数 t = 1 のとき，LLold = LL2 とし，Step 2 へ戻る．
(2) 繰り返し数 t ≥ 2 のとき，LLnew = LL2 とし，
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事前分析により，投稿モデルとリアクションモデルの潜在クラス数は K = 10，L = 10 とした．各パラメータの初期値はランダムに決定し，収束条件を決定するパラメータ *5

投稿数とリアクション数の正確な実数，ならびに分析対象となるレストラン推薦投稿の発信ユーザ数 I ，レストラン数 T および受信ユーザ数 J については，非公表データのため掲載できない．

217

Vol.59 No.1 211–226 (Jan. 2018)

情報処理学会論文誌

を e−7 とした．ただし，e は自然対数の底とする．

発信ユーザ =P (zk |xi )

(17)

i

N P (zk )1 人当たりの投稿数 = i P (zk |xi )
おすすめ度の期待値 =P (sq |zk )sq

4.2 分析結果
4.2.1 パラメータの推定結果
投稿モデルのパラメータ P (zk ) とリアクションモデルの

(18)
(19)

q

パラメータ P (vl ) の推定結果を表 5，表 6 を用いて示す．

ここで各潜在クラスにおけるおすすめ度の生起確率

また，個々のユーザの ID やレストランの具体的な名称

P (sq |zk )，およびおすすめ度の生起確率 P (sq ) をまとめるを公開することができないため，詳細を示すことができなと，表 7 のようになった．表 7 から，おすすめ度の値はいが，投稿モデルから得られるパラメータ P (xi |zk ) からほとんど 2 か 3 となっていること，また，潜在クラスごと計算される P (zk |xi )，パラメータ P (rt |zk ) から計算されのおすすめ度の生起確率 P (sq |zk ) に着目すると，おすすめる P (xi |zk ) の値，実際のレストランごとのリアクション数度の違いは値が 2 と 3 の部分のみに表れていることが分かを用いてリアクション数の期待値を計算し，値の高いレス

る．このように，各潜在クラスにおける「おすすめ度」のトランを推薦することでリアクションを多く獲得すること

分布には確かに特徴が見られ，提案モデルの妥当性が示唆が期待される．一方，リアクションモデルでは，得られるされる．

パラメータ P (yj |vl ) から計算される P (vl |yj )，パラメータ

また，リアクションモデルに関しては発信ユーザ数と 1

P (rt |vl )，P (xi |vl )，実際の発信ユーザのレストランに関す

人当たりの投稿数は投稿モデルと同様に計算し，潜在クラる記事に対するリアクション数を用いて発信ユーザの投稿

ス vl に所属する受信ユーザ数を式 (20) で表し，各潜在ク

記事に対するリアクションの期待値を計算し，値が大きい

ラスの特徴を分析する．
P (vl |yj )受信ユーザ数 =記事を推薦することにより，リアクション数を増加させることが期待される．

(20)

j

4.2.2 推定パラメータの分析

上記の計算方法を用いて，投稿モデルとリアクションモデ

ここでは，推定されたパラメータを分析し，クラスの特

ルの潜在クラスの結果分析を表 8，表 9 にまとめる．

徴を変数でよく表現していることを示していく．

また，投稿モデルとリアクションモデルのレストランのカ

まず，投稿モデルに関しては，潜在クラス zk に所属する発信ユーザ数，1 人当たりの投稿数，および発信ユーザのテゴリを，それぞれの潜在クラスごとの生起確率 P (rt |zk )レストランにおけるおすすめ度の期待値，各潜在クラスのと P (rt |vl ) における上位 10 位のレストランのカテゴリを

特徴を表すことにする．計算式はそれぞれ式 (17)〜式 (19)用いて以下の表 10，表 11 に示す．
次に潜在クラスごとに所属するレストランの主たるカテとなる．

ゴリーを提示し各潜在クラスの意味の解釈を行い，「分析
表 5

結果から考えられること」や「分析結果に対する意味づけ

投稿モデルの潜在クラス

Table 5 Latent classes of the posting model.

や理由の解釈」について述べていく．表 10，表 11 のラン

潜在クラス

z1

z2

z3

z4

z5

キングの情報を用いて，以下の 3 つの観点から潜在クラス

P (zk )

0.33

0.03

0.05

0.02

0.09

ごとレストランの特徴的なカテゴリを総合的に決定した．

潜在クラス

z6

z7

z8

z9

z10

P (zk )

• 一番多く出現したカテゴリ．ただし，出現回数が同じ

0.04

0.02

0.01

0.13

0.28

カテゴリに対して，ランキング上位のカテゴリを優先• 全潜在クラスを比較し，潜在クラスでの出現回数が一

表 6 リアクションモデルの潜在クラス

番多いカテゴリ

Table 6 Latent classes of the reaction model.
潜在クラス

v1

v2

v3

v4

v5

P (vl )

0.02

0.14

0.03

0.08

0.12

潜在クラス

v6

v7

v8

v9

v10

P (vl )

0.16

0.20

0.01

0.10

0.14

• ランキング 1 位のカテゴリ，かつ潜在クラス内に 3 回以上出現したカテゴリ
たとえば，潜在クラス z8 において，和食が 5 回出現し，潜在クラス z8 の中一番出現回数の多いカテゴリであるた

表 7 各潜在クラスにおけるおすすめ度の生起確率とおすすめ度の生起確率

Table 7 The analysis of latent classes of the posting model.
おすすめ度

z1

z2

z3

z4

z5

z6

z7

z8

z9

z10

P (sq )

3

1.00

0.00

0.04

0.15

0.93

0.91

0.00

0.31

0.17

0.00

0.48

2

0.00

0.99

0.85

0.85

0.05

0.02

0.96

0.30

0.78

0.95

0.48

1

0.00

0.00

0.11

0.01

0.02

0.07

0.03

0.39

0.05

0.05

0.04

c 2018 Information Processing Society of Japan

218

情報処理学会論文誌

Vol.59 No.1 211–226 (Jan. 2018)

表 8 投稿モデルの潜在クラスの結果分析

Table 8 The analysis of latent classes of the posting model.
投稿モデル

z1

z2

z3

z4

z5

z6

z7

z8

z9

z10

発信ユーザ数

17,138

1,977

2,826

1,935

6,624

3,326

1,122

714

7,974

13,294

1 人当たりの投稿数

21.4

17.65

18.83

15.23

15.32

14.49

16.29

15.17

17.83

23.84

おすすめ度

3.0

2.0

1.9

2.1

2.9

2.8

2.0

1.9

2.1

1.9

表 9

リアクションモデルの潜在クラスの結果分析

Table 9 The analysis of latent classes of the reaction model.
v1

v2

v3

v4

v5

v6

v7

v8

v9

v10

発信ユーザ数

1,054

6,849

1,379

5,789

9,911

5,453

11,523

695

7,923

6,354

1 人当たりの投稿数

14.08

20.12

13.41

16.39

16.66

21.87

23.8

14.36

17.53

15.86

受信ユーザ数

1,582

9,137

1,725

4,706

7,853

9,278

10,330

741

6,751

8,674

リアクションモデル

表 10 投稿モデルの各潜在クラスにおける生起確率上位 10 位レストランのカテゴリ

Table 10 Categories of top ten restaurants with occurrence probability in each latentclass of the posting model.
ランキング

z1

z2

z3

z4

z5

z6

z7

z8

z9

z10

1

欧

欧

和食

亜

和食

欧

欧

酒

珈琲

和食

2

肉

珈琲

和食

酒

酒

亜

和食

和食

欧

珈琲

3

和食

欧

和食

酒

和食

亜

和食

欧

珈琲

肉

4

和食

酒

亜

鍋

肉

和食

珈琲

珈琲

和食

和食

5

肉

珈琲

珈琲

和食

酒

亜

和食

酒

珈琲

欧

6

和食

和食

和食

欧

珈琲

珈琲

珈琲

和食

和食

肉

7

和食

欧

和食

欧

亜

和食

珈琲

和食

和食

酒

8

肉

欧

和食

欧

欧

亜

酒

酒

和食

亜

9

酒

亜

和食

和食

珈琲

肉

亜

珈琲

亜

和食

10

酒

珈琲

和食

酒

和食

亜

欧

和食

和食

欧

表 11 リアクションモデル潜在クラスごと生起確率上位 10 位レストランのカテゴリ

Table 11 Categories of top ten restaurants with occurrence probability in each latentclass of the reaction model.
ランキング

v1

v2

v3

v4

v5

v6

v7

v8

v9

v10

1

和食

酒

和食

酒

珈琲

和食

珈琲

酒

肉

酒

2

和食

和食

和食

和食

和食

酒

珈琲

欧

欧

酒

3

欧

欧

和食

酒

珈琲

肉

和食

珈琲

和食

肉

4

和食

和食

和食

酒

珈琲

酒

和食

酒

酒

酒

5

和食

酒

和食

亜

肉

酒

肉

その他

亜

亜

6

珈琲

和食

酒

和食

珈琲

肉

欧

欧

肉

酒

7

珈琲

欧

和食

酒

欧

和食

和食

欧

亜

酒

8

亜

欧

和食

和食

和食

酒

和食

酒

和食

和食

9

酒

和食

珈琲

肉

和食

酒

和食

酒

肉

酒

10

酒

和食

和食

和食

欧

肉

和食

酒

欧

肉

め，和食を潜在クラス z8 の特徴的なカテゴリとする．まクラスごとレストランカテゴリの特徴をそれぞれ表 12，

た，居酒屋・バーが潜在クラス z8 に 3 回出現しており，他

表 13 に示す．ただし，これらの表におけるカテゴリはレの潜在クラスと比べて一番多い．さらに，居酒屋・バーがストランのカテゴリであり，次の略称を用いて表記していランキング 1 位であり，かつ潜在クラス z8 に 3 回以上出る（肉：肉料理，和：和食，欧：ヨーロッパ料理，珈琲/現したため，居酒屋・バーも潜在クラス z8 の特徴的なカテ

珈：カフェ・スイーツ，鍋：鍋料理，酒：居酒屋・バー，

ゴリとして考える．

亜：アジア料理）．この結果から，クラスごとにレストラ

上記のカテゴリの決定方法等を合わせて，提案手法の適ンのカテゴリが大きく異なっていることが分かり，提案モ

用により得られた投稿モデルとリアクションモデルの潜在デルにより，レストランの特徴の違いをよくとらえられて

c 2018 Information Processing Society of Japan

219

情報処理学会論文誌

Vol.59 No.1 211–226 (Jan. 2018)

表 12 投稿モデルにおける各潜在クラスの主カテゴリ

Table 12 Main category of each latent class in the posting model.
投稿モデル

z1

z2

z3

z4

z5

z6

z7

z8

z9

z10

カテゴリ

肉/和

欧/珈

和食

鍋/酒

和食

亜

珈/和

酒/和

珈/和

和食

表 13 リアクションモデルにおける各潜在クラスの主カテゴリ

Table 13 Main category of each latent class in the posting model.
リアクションモデル

v1

v2

v3

v4

v5

v6

v7

v8

v9

v10

カテゴリ

和食

欧/和

和食

酒

珈琲

肉/酒

和食

欧/酒

亜/肉

酒

表 14 1 人当たり投稿数のクロス分析

Table 14 Cross analysis of the number of postings per person.
v1

v2

v3

v4

v5

v6

v7

v8

v9

v10

z1

14.10

20.05

12.36

14.42

15.21

25.01

22.50

10.70

17.18

16.80

z2

12.81

15.21

15.42

12.74

13.28

15.03

15.55

10.75

12.13

11.83

z3

10.93

17.54

15.99

14.25

11.92

14.12

16.88

12.51

13.66

14.78

z4

14.55

12.34

13.32

15.10

12.14

10.40

12.07

10.30

10.52

12.32

z5

12.89

15.38

11.20

12.25

11.20

16.61

13.96

13.82

12.05

14.89

z6

9.80

15.40

8.18

14.00

11.15

13.90

13.15

12.64

10.62

10.25

z7

7.99

16.69

11.14

10.50

11.09

15.01

15.59

7.99

12.41

9.07

z8

7.54

12.15

4.45

11.57

10.00

11.24

8.99

10.67

9.16

9.89

z9

12.32

15.04

11.50

13.01

13.33

14.33

16.99

17.56

13.96

13.04

z10

10.78

17.52

9.21

14.59

16.14

15.96

24.32

11.06

19.55

12.85

の潜在クラスと比べて多いため，z1 ，z10 ，v2 と v7 はよくいることが分かる．

投稿するアクティブな発信ユーザが集まる潜在クラスだと

4.3 統合的な分析

考えることができる．また，z7 ，z8 ，v3 と v8 が 1 人当た

投稿モデルとリアクションモデルの分析結果を用いて統り投稿数が他の潜在クラスと比べて少ないため，z7 ，z8 ，合的な分析を行う．その際に，以下のように (zk , vl ) におv3 と v8 は投稿の少ないアクティブでない発信ユーザが集ける発信ユーザ数 Ikl ，(zk , vl ) における投稿数 Nkl およびまる潜在クラスだと考えることができる．

(zk , vl ) におけるリアクション数 Mkl をそれぞれ式 (21)〜

投稿モデルにおける潜在クラス（行），およびリアクショ

式 (23) に定義する．ここで発信ユーザ xi がレストラン rt

ンモデルにおける潜在クラス（列）での 1 人当たりリアクに投稿した記事数を N (xi , rt )，発信ユーザ xi がレストラン

ションされた数，および 1 投稿あたりの平均リアクションrt に投稿した全記事におけるリアクション数を M (xi , rt )数をそれぞれ表 15 と表 16 に示す．

とする．

Ikl =
P (zk |xi )P (vl |xi )また，表 15 の作成方法は式 (25) で表される．

(21)

1 人当たりリアクションされた数 =

i

Nkl =



P (zk , vl |xi , rt ) × N (xi , rt )

(22)



P (zk , vl |xi , rt ) × M (xi , rt )

(23)

(25)

表 15 の各セル間の 1 人当たりリアクションされた数の差異が分かる．1 人当たりリアクションされた数が一番多

i,t

Mkl =

Mkl
Ikl

いのは 1 行 6 列のセルの値は n16 であり，表 14 の 1 人当たり投稿数と同じである．また，1 人当たりリアクションさi,t

投稿モデルにおける潜在クラス（行），およびリアクショ

れた数が一番少ないのは 8 行 3 列のセル n83 であり，表 14

ンモデルにおける潜在クラス（列）での 1 人当たり投稿数の 1 人当たり投稿数と同じである．よって，1 人当たり投を表 14 に示す．また，表 14 の作成方法は式 (24) で表さ

稿数が多いほど，1 人当たりリアクションされた数が多い

れる．

傾向があると考えられる．

1 人当たり投稿数 =

Nkl
Ikl

(24)

表 14 から，1 人当たり投稿数が一番多いのは 1 行 6 列のセルの値 n1,6 であり，一番少ないのは n8,3 である．全体的にみると，z1 ，z10 ，v2 と v7 が 1 人当たり投稿数が他
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表 16 の作成方法は式 (26) で表される．

1 投稿当たりリアクション数のクロス結果 =

Mkl
Nkl
(26)

表 16 の各行に注目すると，投稿モデルの潜在クラス間

220

情報処理学会論文誌

Vol.59 No.1 211–226 (Jan. 2018)

表 15 1 人当たりの被リアクション数のクロス分析

Table 15 Cross analysis of the number of reactions per person.
v1

v2

v3

v4

v5

v6

v7

v8

v9

v10

z1

674.98596.02577.49350.49302.77982.30424.93332.63331.22610.82z2375.08284.89679.94164.31172.97364.51

192.69240.71145.39257.02z3

246.87338.81

528.14229.21139.08318.67253.96

246.78204.50363.02z4

554.74223.41

534.62361.86206.57254.52135.69190.00144.55343.45z5605.71437.81557.90269.82

216.25669.26240.42407.62210.55566.81z6

407.12392.02319.94391.38175.46434.29225.60300.89181.48304.20z7

189.40304.71418.80118.68139.29342.07240.65113.86173.81167.73z8

139.91164.92

63.68

153.5393.72

215.6971.70

192.9697.80

184.20z9344.64259.85482.06

192.05

171.65335.48221.60367.00186.00307.84z10

266.47268.44230.16201.55183.02282.12336.64193.74238.51

219.24

表 16 1 投稿あたりリアクション数のクロス分析

Table 16 Cross analysis of the number of reactions per posting.
v1

v2

v3

v4

v5

v6

v7

v8

v9

v10

z1

47.86

29.73

46.74

24.30

19.91

39.27

18.88

31.10

19.28

36.36

z2

29.29

18.72

44.09

12.90

13.02

24.26

12.39

22.40

11.99

21.73

z3

22.59

19.32

33.03

16.08

11.66

22.56

15.05

19.73

14.97

24.56

z4

38.13

18.10

40.14

23.96

17.02

24.47

11.25

18.45

13.74

27.88

z5

46.98

28.47

49.83

22.03

19.31

40.28

17.22

29.50

17.47

38.07

z6

41.56

25.46

39.09

27.96

15.74

31.23

17.15

23.80

17.09

29.67

z7

23.70

18.26

37.59

11.30

12.56

22.79

15.43

14.25

14.00

18.50

z8

18.55

13.57

14.31

13.28

9.37

19.18

7.97

18.08

10.68

18.62

z9

27.97

17.28

41.91

14.77

12.87

23.41

13.05

20.90

13.33

23.60

z10

24.72

15.32

24.98

13.81

11.34

17.68

13.84

17.51

12.20

17.07

のリアクション数の差異が分かる．これらのリアクション

イプのみならず，そのカテゴリに対する満足度が分かるよ

数の差異は，発信ユーザが記事を投稿するレストランのカ

うになる．

テゴリとその評価の違いをよくとらえることができているものと考えられる．

さらに，提案リアクションモデルにおける受信ユーザが投稿にリアクションする事象では，発信ユーザ，レストラ

このように，提案モデルで得られたパラメータを詳しく

ンおよび受信ユーザのある関係性を元に同時生起している分析することにより，クラスの特徴を変数でよく表現してと考えている．発信ユーザは，推薦記事の内容に特徴があいるモデルとなっていることが分かり，提案モデルの妥当

り，受信ユーザは，共感する推薦記事の内容に特徴がある性が示唆される．

と考えられる．そのため，発信ユーザと受信ユーザのマッ5. 考察

チングという観点からリアクション数の増加を促す施策を考えることが可能である．

本章では，提案投稿モデル，および提案リアクションモ

提案手法では，投稿モデルの共起要素として，発信ユー

デルを用いた解析について様々な角度から考察していく．

ザ，レストランとおすすめ度を設定しており，リアクショ
ンモデルの共起要素として，発信ユーザ，レストランと受

5.1 提案モデルの共起要素について

信ユーザを設定している．2 つのモデルとも発信ユーザと本研究における提案投稿モデルでは発信ユーザとレストレストランがという要素が入っている．しかしながら，投ランのみの共起を考える従来の PLSA にかわり，おすすめ

稿モデルでは，発信ユーザがレストランへ行き，その満足度の要素を加えた．この手法では発信ユーザがレストラン

度のよりおすすめ度を付けた事象に対するモデル化であで食事をした体験をもとにおすすめ度を与えたデータを分り，いわゆる投稿データを扱うモデルである．一方でリア析し，発信ユーザの潜在的な嗜好を明らかにする．おすすクションモデルでは，発信ユーザによるレストラン推薦記

め度は，発信ユーザがレストランへ行った後，そのサービ事の投稿に受信ユーザが閲覧したときのリアクション事象

ス，味またはコンセプト等に対する満足度と解釈することに対するモデル化であり，いわゆるリアクションデータをができ，発信ユーザが多く推薦記事をするレストランのタ扱うモデルである．すなわち，類似したグラフィカルモデ

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221

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ルであってもどのような事象に対して，モデル化を行ってこのように，提案モデルでは，潜在クラス間の差異と分

いるかによって得られる結果は大きく異なる．そのため，

析の容易さを考えて潜在クラス数を決定する必要がある．

本提案手法における 2 つのモデルから得られる潜在クラス

そのため，現状では分析者による判断や恣意性を完全に排結果の解釈は大きく異なり，それを統合的に分析すること

除することは難しい．今後，広く提案モデルの利用を促す

によって，各々のモデルのみで得られる以上の情報を得るためには，クラスの数を決定するための新たな基準や方法ことができる．

が求められる．

5.2 潜在クラス数の決定方法について

5.3 おすすめ度の条件付確率のモデルについて

潜在クラス数を決定する方法として，AIC（赤池情報量

本研究で提案した投稿モデルのおすすめ度は順序数では基準）と BIC（ベイズ情報量基準）等の情報量基準が知らなくカテゴリー変数として定式化されている．すなわち，れている [26]．これらの情報量基準はパラメータの最尤推

ユーザがつけたおすすめ度 1，2，3 の違いは取り扱える一

定量が漸近的に正規分布に従うモデルクラスに対して導出方で，その大小関係をモデルに組み込むことができていなされた基準であるが，潜在クラスモデルはこのような性質

い．これに対して，たとえば Gaussian pLSA [27] のようを満たすことが保証できないため，厳密には AIC や BICに，おすすめ度に正規分布を仮定する等の方法によっておを適用してよい確率モデルでははい．しかし，AIC や BIC

すすめ度の 3 段階の大小関係を取り扱うことが可能である．

を形式的に用いて潜在クラス数を選択することは可能でおすすめ度が 5 段階や 10 段階のような場合，多項分布ある．
一方，今回の潜在クラスモデルでは，個々のユーザとレではおすすめ度の大小を扱えないだけでなく，パラメータ数がそれぞれ 4 と 9 になる等，モデルの自由度が上がってストランに多項分布を仮定するため，パラメータ数は (ユーしまう．そのため，パラメータ数 2 の正規分布を当てはめ

ザ数＋レストラン数) × 潜在クラス数程度となる．このパることによって，（おすすめ度は連続変数ではないものの）

ラメータ数は非常に大きいため，AIC や BIC ではペナル

精度の良い推定が可能になると考えられる．

ティ項が相対的に重視され，データの統計的性質にかかわ一方，今回の対象問題では，おすすめ度の値が 3 段階とらず，パラメータ数の少ないシンプルなモデルが選ばれる

少なく，三項分布のパラメータ数も 2 で少ないことから，ようになる．一方で，このようなモデルを選んだ場合，潜推定精度もそれなりに確保できると考え，多項分布モデル

在クラスによって多様なグループが混在しているというを採用した．また，離散値のカテゴリカル変数として扱う

潜在クラスモデルの有用性が失われてしまうという問題

ことは，定式化やモデルの推定が容易であるというメリッが生じる．実際に，予備実験を行った際に，潜在クラス数

トがあり，実際に Flexible Mixture Model [28] では評価値

K = 3, 4, 6, 8, 10 のモデルに対して，AIC と BIC を用いてに多項分布を仮定した定式化が行われている．

モデルの結果の評価を行ってみたところ，潜在クラス数が以上のように，本研究では対象とする実問題のおすすめ

小さければ小さいほど AIC と BIC とも小さくなるという度が 3 段階であることから，単純に多項分布を仮定したモ

結果が得られ，うまく機能しなかった．

デル化を行った．しかしながら，おすすめ度の等の得点にそこで本研究では「関係性分析」という目的を考慮し，関する値の数が多いデータに対し，本提案モデルを適用す

実験的方法によって，結果の技術的解釈が可能な潜在クラる場合には，得点の部分に対して順序数としてモデル化す

ス数を探索し，提案投稿モデルと提案リアクションモデル

るべきであると考えられる．具体的には，正規分布やベーの潜在クラス数を決定することとした．予備実験で試した

タ分布等を仮定することで，少ないパラメータ数の確率分

潜在クラス数の結果を分析し，その考察から分析者が判布で，おすすめ度の大小関係を取り扱うことができる．

断した結果，K = 10，L = 10 の場合の分析結果を採用した．実際に，提案投稿モデルでは潜在クラス数がそれぞれ

5.4 施策の立案について

K = 3, 4, 6, 8, 10, 15, 20 のパターンを実験し，潜在クラス

4 章で得られた提案投稿モデルと提案リアクションモデの解釈を行っている．潜在クラス数が K = 10 より少ない

ルの結果を 1 つの表にまとめることで，統合的な分析を（ex., K = 3, 4 等）のとき，レストラン推薦記事やユーザ行った．その際に表の各列で「発信ユーザの好みを考慮しが 1 つの潜在クラスに集中し，潜在クラスごとに特徴の差つつ，発信ユーザにリアクションされやすいレストランを異が明確とならなかった．また，潜在クラス数が K = 10

推薦する」施策，および表の各行で「受信ユーザの好むレより多いとき，提案リアクションモデルと統合的に分析すストランを考慮しつつ，受信ユーザに共感しそうな発信る際に，分析するセルが大量になってしまい，結果の解釈

ユーザおよびレストランの推薦記事を推薦する」施策を考が困難となった．そのため，本研究では潜在クラスごとに察した．

特徴の違いがあり，なおかつ分析が容易なセル数であった
潜在クラス数 K = 10 と L = 10 とした．

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本研究で対象としているグルメサービス Retty では，多くの発信ユーザは，様々なレストランに対する有用な情報

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を一般消費者に広く知らしめることに価値を見い出しておえられる．上記のような施策によって，受信ユーザが自分

り，「多くの他者からリアクションされた」ということが 1の知りたいレストランの情報を投稿する発信ユーザを見つつのモチベーションになっている．これは「他のユーザやけ，レストランを探すことが容易になる．このように，タ

一般閲覧者から見られること（自身の投稿情報が参考にさ

イミングを考えた実際のグルメサービスにおける推薦が可れること）」が価値となっているためである．

能となる．また，表 16 の各列ではリアクションモデルの

そこで，たとえば次のようなサービスを提供することで，潜在クラス間のリアクション数の差異が分かる．よって，発信ユーザが次に訪れる（おすすめ記事を投稿する）レス

受信ユーザにリアクションの多いセルに属するレストラン

トランを決めるための有効な情報を提供することができる．

への推薦記事を促し，横方向のセルに受信ユーザを移動さ

1） 発信ユーザが，自身の判断であるレストランのおすすせることにより，リアクション数の増加が期待できる．そめ記事を投稿する．

2） その投稿完了時に，「次に，これらのレストランのおすすめ記事を投稿してはどうでしょうか？」という推薦の際に，記事を推薦する際にレストランのカテゴリを考慮することで，受信ユーザの好むレストランを考慮することができる．

リストを，期待リアクション数の上位順で提示する．

ここで z1 において，1 投稿あたりリアクション数が最

3） 発信ユーザは，期待リアクション数の高いレストランも少ない v7 に着目する．このセルに所属する受信ユーザのリストを参考に，次におすすめ記事を投稿するレスがより多くのリアクションをするためには，リアクション

トランを選ぶことができる．

数の多いクラスに所属している発信ユーザの推薦記事を受

以上のような期待リアクション数に基づくレストランの推信ユーザに推薦することが有効であると思われる．たとえ薦により，発信ユーザは，新たにリアクション数を稼ぐこば，表 13 より v7 のカテゴリは和食である．そこで，v7 にとができそうなレストランを知ることができ，そのレスト所属する受信ユーザに対して，リアクション数が多い v1 にランのおすすめ記事を書くために実際にそのレストランに属する和食レストランの推薦記事の閲覧を推薦することに訪問することで，（発信ユーザによる）レストランへの訪問

より，リアクション数の増加が期待できる．

を促進することができるものと考えられる．

このように本研究で提案したモデルにより，当該グルメ

さらに，発信ユーザにレストランを推薦する際に表 12

サービスにおいて様々な施策を講じることができる．ただのように集計したレストランのカテゴリを考慮することし，当該サービスでは日々，新しい記事が投稿され，デーで，発信ユーザの好みを考慮した，個別のレストランを推タが更新されていく．よって現実に則したモデルを得るた

薦することが可能となる．たとえば，モデル 2 において多めには，データが更新するたびにモデルを学習しなおす必

くリアクションされている v1 の中で，リアクション数 nk,8

要がある．サービス運営会社が得られる効果とそれにかかが最も少ない投稿モデルの潜在クラスは z8 である．このるコストを試算し，意思決定する必要がある．そこで，提セルに所属する発信ユーザがより多くのリアクションを得案手法で推定可能な P (xi |rt )，P (yj |xi , rt ) や，直近の閲覧るためには，リアクション数の多いクラスに所属している履歴等のデータから期待リアクション数を算出し，得られレストランの推薦記事を投稿すると効果的である．なぜな

る効果を定量化することによって意思決定が容易になる．

ら様々なレストランを食べ歩いて有用な情報を一般消費者に広く知らしめることに価値を見い出している発信ユーザ

6. まとめと今後の課題

は，リアクションされやすいレストランの記事を投稿した

本研究では，グルメサービスにおけるリアクション数をいと考えるからである．また，表 12 より z8 のカテゴリ増加させるための施策を考えることを目的とし，3 つのス「居酒屋」に着目すると．z8 に所属する発信ユーザに対しテップからなる分析モデルを提案した．具体的には，リアて，リアクション数が多い z4 に属する居酒屋に対して推薦

クションを獲得する発信ユーザのレストランに対するおす記事の投稿を促すことにより，リアクション数を増加させ

すめ度の関係性を明らかにする潜在クラスモデルと受信ることができるものと思われる．上記のように受信ユーザ

ユーザが発信ユーザによって提供されるレストランとの関にリアクションされそうなレストランを推薦することで，係性を明らかにする潜在クラスモデルをそれぞれ構築し，実際にそのレストランへの訪問を促進し，推薦記事を投稿

結果を統合的に分析するという手法である．また，グルメ

させることができることが示唆される．

サービス Retty の実データに対して提案モデルを適用し，次に，受信ユーザに対する施策としては，受信ユーザが結果を検証した．その結果，発信ユーザ，受信ユーザの 2

レストランを探す際，検索をかける前に受信ユーザが共感

つの関係性とリアクション数の関係が明らかになり，発信しそうな現在地周辺等のレストランに対する推薦記事を提ユーザにリアクションされやすいレストランを推薦し，受示する，また，受信ユーザが推薦記事に対してリアクショ

信ユーザに共感しそうな発信ユーザおよびレストランの推ンを行った際に，個人ページに受信ユーザが共感する可能

薦記事を推薦する施策の立案を可能とした．このような施性がある推薦記事のコンテンツを表示するということが考策を実際のグルメサービスにおいて実施することにより，

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223

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リアクション数が増加しサービスが活性化することで今ま[14]でリアクションをしていなかったユーザにも波及効果を及ぼすことが可能であると考えられる．本研究では，異なる事象に着目して統合的に分析することで新たな知見を得る[15]

ことができたが，これはグルメサービスに限ったことではなく様々なサービス，データにも応用できる汎用的な方法[16]であるため，様々なデータに適用することで，新たな知見を得ることが可能になると考えられる．
適切な潜在クラス数の決定ルールの検討，ならびに本研[17]究で得られた知見を活かした実際のグルメサービスの活性化につながる施策の立案等については今後の課題とする．

[18]

謝辞 本研究にあたり，熱心な議論とサポートをいただ
いた早稲田大学創造理工学部経営システム工学科後藤研究室の皆様，データ提供元である Retty 株式会社の皆様に深く感謝致します．本研究の一部は，科学研究費（26282090，

26560167）の助成を受けたものである．

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録

A.1 EM アルゴリズムの導出（投稿モデル）
提案した投稿モデルでは観測できない Z = {zk : 1 ≤k ≤ K} を含むため，EM アルゴリズム [24], [25] によるパラメータの推定を行う．まず E-step では，各パラメータP (zk )，P (xi |zk )，P (sq |zk )，P (rt |zk ) が与えられたもとでの潜在クラスの事後確率 P (zk |xi , sq , rt ) を計算する．そしてM-step では，E-step で推定された事後確率 P (zk |xi , sq , rt )を用いて期待対数尤度 LL1 を最大化することにより各パ

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情報処理学会論文誌

ラメータを更新する．このように上記 2 つのステップを対数尤度関数が収束するまで繰り返して計算し，投稿モデルのパラメータを推定する．
まず E-step では，発信ユーザ，レストラン，おすすめ度に関するパラメータを固定したときの潜在変数の分布

P (zk )P (xi |zk )P (sq |zk )P (rt |zk )P (zk |xi , sq , rt ) = k P (zk )P (xi |zk )P (sq |zk )P (rt |zk )(A.1)
次に，M-step では，各パラメータを推定するために以下

q

· log

t


q

i

· log



t

·

P (zk |xi , sq , rt )
P (rt |zk ) = i,q n(xi , sq , rt )P (zk |xi , sq , rt )i,q,t n(xi , sq , rt )P (zk |xi , sq , rt )(A.8)

以上により EM アルゴリズムの各更新式が導出された．
式 (A.2) で表される対数尤度関数が収束するまで各ステッ

1987 年生．2010 年東京理科大学理工学部経営工学科卒業．2012 年慶應義P (zk )P (xi |zk )P (sq |zk )P (rt |zk )P (zk |xi , sq , rt )(A.2)

略したものを式 (A.3) とし，これを最大化する．
h=n(xi , sq , rt )

·

(A.7)

山下 遥

t

等式による．式 (A.2) の右辺をさらに変形し，定数項を省

qi,t n(xi , sq , rt )P (zk |xi , sq , rt )持つ．

式 (A.2) の右辺第 1 項から第 2 項への展開は Jensen の不i
P (sq |zk ) = 

たデータ分析に関する研究に興味を

k

· log

(A.6)

在，ヤフー株式会社．機械学習を用い

P (zk |xi , sq , rt )qi,q,t n(xi , sq , rt )P (zk |xi , sq , rt )工学部経営システム工学科卒業．現

P (zk )P (xi |zk )P (sq |zk )P (rt |zk )·P (zk |xi , sq , rt )n(xi , sq , rt )≥iq,t n(xi , sq , rt )P (zk |xi , sq , rt )P (xi |zk ) = 

1993 年生．2017 年早稲田大学創造理n(xi , sq , rt )

k



(A.5)



劉 佩潔

P (zk )P (xi |zk )P (sq |zk )P (rt |zk )k=i,q,t,k n(xi , sq , rt )P (zk |xi , sq , rt )プを繰り返せばよい．

のように展開する．
LL1 =n(xi , sq , rt )n(xi , sq , rt )P (zk |xi , sq , rt )i,q,t n(xi , sq , rt )P (zk |xi , sq , rt )P (zk |xi , sq , rt ) は以下の式 (A.1) により求める．

i


i,q,t
P (zk ) = 

塾大学大学院修士課程修了．2015 年
同大学大学院博士課程修了．博士（工学）．2015〜2017 年早稲田大学創造理
工学部助手．現在，上智大学理工学部
助教．品質管理，統計学，情報工学を融合させた新たなデー
タ解析方法に関する研究に従事．応用統計学会，日本経営t工学会，日本品質管理学会等，各会員．

P (xi , sq , rt )log P (zk )P (xi |zk )P (sq |zk )P (rt |zk )

k

(A.3)

岩永 二郎

ただし，確率の和は 1 であるという制約条件があるため，

1982 年生．2006 年早稲田大学理工学

ラグランジュの未定乗数法を用いる．具体的には，未定乗部数理科学科卒業．2008 年同大学大数を π ，λk ，ηk ，ξk とし，ラグランジュ関数を以下のように定義する．
g = h−π 1−
−


k






P (zk ) −

k

ηk 1−




λk 1−



P (sq |zk ) −



q

k

程修了．2008 年株式会社数理システ

ム（現 NTT データ数理システム）入P (xi |zk )

i

k






ξk 1−



学院理工学研究科数理科学専攻修士課

社．研究員として数理最適化，自然言

語処理，機械学習，統計学をビジネスに応用する BtoB ビ

P (rt |zk )ジネスに従事．2016 年 Retty 株式会社入社．データサイ

t

(A.4)

エンティストとして数理科学全般を活かした事業課題の解決，および BtoC ビジネスに従事．

式 (A.4) を偏微分して 0 とおくことにより，各パラメータの推定式は以下の式 (A.5)〜(A.8) 表される．

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Vol.59 No.1 211–226 (Jan. 2018)

樽石 将人
1978 年生．2000 年電気通信大学電気通信学部情報工学科卒業．2002 年同大学大学院電気通信学研究科情報工学専攻修士課程修了．工学修士（情報）．
レッドハット日本法人に入社し，イ
ンターネット基盤の開発に従事．VA

Linux Systems Japan 株式会社，グーグル日本法人，楽天株
式会社を経て，2014 年 Retty 株式会社 CTO，現在に至る．

後藤 正幸 （正会員）
1969 年生．1994 年武蔵工業大学大学
院工学研究科修士課程修了．2000 年
早稲田大学大学院理工学研究科博士課
程修了．博士（工学）．1997 年早稲田大学理工学部助手．2000 年東京大学
大学院工学系研究科助手．2002 年武
蔵工業大学環境情報学部助教授．2008 年早稲田大学創造理
工学部経営システム工学科准教授．2011 年同大教授．情報
数理応用とデータサイエンスの研究に従事．著書に，『入門パターン認識と機械学習』，コロナ社（2014），『ビジネス
統計 統計基礎とエクセル分析』，オデッセイコミュニケー
ションズ（2015）等．IEEE，電子情報通信学会，人工知能学会，日本経営工学会，日本オペレーションズ・リサーチ学会，経営情報学会等，各会員．

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