論文
Journal of the DBSJ Vol.7, No.1――――――――――――――――――――――――――――――――――――

パーソナル・オンラインニュース
配信システムの実証実験
Practical Experiment of Personal Online
News Delivery System

大槻 一博†1 服部 元†2 松本 一則†3
滝嶋 康弘†4 菅谷 史昭†5 鹿喰 善明†6Kazuhiro OTSUKI Gen HATTORI
Kazunori MATSUMOTO Yasuhiro TAKISHIMA
Fumiaki SUGAYA Yoshiaki SHISHIKUI

視聴履歴に基づきユーザの嗜好に適応したニュース記事の推薦を行う，オンラインニュース配信サービスについて検討している．これまでに，ユーザの複数種類の嗜好を識別可
能な嗜好表現を利用したニュース提示手法を提案し，評価済
みの記事を用いた基礎実験を行い，提案手法が従来手法よりも推薦精度の向上に有効であることを確認した．本稿では，提案手法のシステム評価として，ユーザの視聴履歴がそれ以降の提示記事に反映されるシステムを試作し，想定しているサービスの実際の利用方法に近い視聴環境を構築した上で，実証実験を行ったので報告する．実験では，30 人程度の被験者を対象として，実際に配信されているニュース記事を用いた視聴履歴の蓄積を行い，試作システムを利用して提案手
法と従来手法のどちらの推薦記事がユーザの嗜好に合致す
るかを，正確性・多様性・再現性・整列性の点から比較評価
した．実験の結果，視聴履歴のみを用いる従来手法よりも提案手法がユーザの嗜好に合うことを確認した．また，特に多様性において評価が高いことを示した．
We are studying developing an online news delivery
service that recommends suitable news articles toindividual users by inferring a user preference from user
access logs. So far we have proposed a method for article
selection that can derive more than one preference foreach individual user, and we conducted a basic
experiment using the articles that have been given priorevaluation by the user. The result of the experimentindicated that the proposed method gives higher
accuracy of recommendation than the conventional
method that identifies only one user preference. This
paper describes a practical experiment with the aim ofevaluating the system. We used the prototype system inwhich recommended articles actually change according
to user access logs. Also the system simulated a viewing†1 正会員 NHK 放送技術研究所 otsuki.k-ek@nhk.or.jp†2 正会員 株式会社 KDDI 研究所 gen@kddilabs.jp†3 非会員 株式会社 KDDI 研究所 matsu@kddilabs.jp†4 非会員 株式会社 KDDI 研究所 takisima@kddilabs.jp†5 非会員 株式会社 KDDI 研究所 fsugaya@kddilabs.jp†6 非会員 NHK 放送技術研究所
shishikui.y-hw@nhk.or.jp

1environment that we plan to implement for a real service.
In the experiment, about 30 testers participated, and thetesters accumulated user access logs using actually
delivered news articles. The system inferred articles tobe recommended using both proposed and conventional
methods and then the testers compared the two outputs
from the viewpoints of accuracy, diversity, reproducibility,
and orderliness. As a result of the experiment, we
confirmed the proposed method is better suited to user
preferences than the conventional method, especiallyfrom the viewpoint of diversity.

1. はじめに
昨今，ユーザの興味や関心などの嗜好情報に応じて情報を提供するサービスが増えている．例えば，Googleニュース[1]においては，興味のあるキーワードを登録すると，そのキーワードが含まれる記事を集めたカテゴリがトップページに追加されるようになる．またMy Yahoo![2]においては，ユー
ザが興味のあるカテゴリを選択することで，コンテンツ一覧
メニューのカスタマイズが行われる．これら以外にもあらか
じめユーザの好みを指定することで嗜好に合った情報を表示するサービスは多く存在する．しかし，常に最新のユーザの嗜好に合わせておくためには，ユーザが好みの設定を頻繁に更新する必要があり，それはユーザにとって煩わしく手間の掛かる作業となる．
我々は，ユーザの嗜好情報に応じたパーソナル・オンライ
ンニュース配信の実現方法について検討している．ユーザに手間を掛けさせない方法として，ユーザの視聴した記事の履
歴（以降，視聴履歴と呼ぶ）を利用している．視聴履歴をニュースタイトルに基づいて類似する記事ごとに複数の集合（以降，嗜好クラスタと呼ぶ）に分け，それら嗜好クラスタ
をユーザ嗜好の表現とする．これまでに，視聴履歴だけではなく，ユーザへの推薦はしたもののユーザが視聴しなかった
記事の履歴（以降，非視聴履歴と呼ぶ）を嗜好クラスタ生成の対象とし，両者を統合して扱う手法と，個別に扱う手法の2種類の嗜好クラスタ管理手法を提案している[3]．あらかじめ収集し評価を行った記事を用いた基礎実験を行い，提案手
法が従来手法と比較して推薦精度の向上に有効であることを確認した．
想定しているサービスでは，ユーザの履歴が常に記録され，その履歴が提示記事に反映され，その提示記事に対する履歴がさらに次の提示記事に繰り返し反映されるような，ユーザの嗜好に適応して動的に変化する視聴環境を前提としている．本稿では，提案手法のシステム評価として，ユーザの視聴履歴がそれ以降の提示記事に実際に反映されるシステム
を試作し，実際の利用方法に近い視聴環境を構築した上で，実証実験を行ったので報告する．実験では，提案手法を実装したパーソナル・オンラインニュース配信システムを使用し，30人程度の被験者を対象として，実際に配信されているニュース記事を用いた視聴履歴の蓄積を行った．さらに，システムで取得した履歴を用いた提案手法と従来手法の推薦記事を並べてユーザに提示し，どちらがユーザの嗜好に合致するかを評価する実験を行った．ここでの評価基準は，正確性・多様性・再現性・整列性とした．4つの評価基準などの評価
実験の詳細は5.で述べる．
本稿の構成を述べる．まず，2.で関連研究について述べ，
3.では視聴/非視聴履歴を利用した提案手法を述べる．4.で試作したオンラインニュース配信システムについて述べ，5.で日本データベース学会論文誌 Vol.7, No.1

論文
Journal of the DBSJ Vol.7, No.1――――――――――――――――――――――――――――――――――――
は評価実験について述べる．最後に6.でまとめる．

2. 関連研究
ユーザの嗜好情報に適応させるサービスを行うためには，ユーザの嗜好を取得・収集・抽出するためのユーザプロファ
イリング技術と，得られた嗜好に基づいてユーザに適応した情報を選び出すための情報フィルタリング技術が必要である．さらに情報フィルタリング技術は，コンテンツに基づくフィルタリングと協調フィルタリングの2種類がある．これ
らの手法を組み合わせ，ユーザの嗜好に合わせたサービスを行おうという目的の研究は多数存在する[4]．我々の研究は，視聴履歴を用いたユーザプロファイリング技術と，ニュースコンテンツに基づく嗜好クラスタを用いた情報フィルタリ
ング技術により，ユーザに適応したサービスの実現を目指している．
視聴履歴を用いたユーザプロファイリング技術において，履歴の対象となるコンテンツの内容を何で表現するかは重要である．例えば，Webの閲覧履歴を解析する研究において，ユーザが閲覧したWebサイトからユーザの興味の遷移パターンを抽出しようとする目的では，閲覧したWebサイトのウィンドウタイトルから単語を抽出し，その単語をWebサイトの内容を表現するものとして用いている研究[5]がある．また，Webのリンク選択行動からユーザの時系列の興味空間を作成し閲覧履歴を視覚化しようとする目的では，リンク選択時のリンクを含む行のテキストから得られるキーワード群を
リンク先Webページの内容を表現するものとして用いている研究[6]がある．我々もこれらの研究と同様に，ニュースタ
イトルから抽出したキーワードをニュースの内容を表現す
るものと考え，そのキーワードを基にしてユーザの嗜好を表現する嗜好クラスタの生成を行っている．
コンテンツに基づく情報フィルタリング技術における代表的な手法として，ベクトル空間モデルを用いている研究がある．例えば，閲覧履歴からサポートベクタマシンを用いた確率モデルにより推定されたユーザの嗜好を，ひとつの文章
ベクトルという形で表し，それを検索キーワードとして利用するWebページ推奨エンジンを提案している研究[7]がある．
また，最近提示したニュースコンテンツに高い重みを与える
時間減衰項とユーザが興味を示さなかったニュースコンテ
ンツに負の重みを与える興味認識項を導入した特徴ベクトルを提案し，ユーザが興味を持ちそうなニュースコンテンツ
を選択しようとしている研究[8]がある．しかしながら，これらの2つの研究ではユーザ嗜好を1つの特徴ベクトルで代表し選択を行っている．我々は，各嗜好クラスタに含まれる記事の全文から導かれる特徴ベクトルを複数用いてユーザの嗜好を表現しコンテンツの選択を行っている．
一方，ユーザの嗜好に応じた推薦システムを評価する手法
として，一般に情報検索の評価基準である適合率と再現率が用いられる．しかし，推薦システムの評価に大きく影響するユーザの満足度は，システムから提示される推薦結果だけではなく，様々な要因に左右されることが知られている[9]．それらの要因の中でユーザの状況として現在の気分に適しているかをアンケート調査により評価を行っている研究[10]や，推薦結果の多様性や意外性を評価する指標を提案している
研究[11][12]がある．我々はこれらの推薦結果に対する評価の考え方を参考として，正確性・多様性・再現性・整列性の4つの評価基準により評価を行っている．

2

3. 視聴/非視聴を利用した提案手法
これまでに我々は，ユーザ嗜好は複数種類の嗜好の集合であるという仮説に基づき，視聴履歴を類似する内容の記事ごとに分類した嗜好クラスタによる嗜好管理手法を提案した．
ニュース記事のタイトルは熟練者により生成されていることから，記事本文を端的に表現する重要語のみで構成されており，かつ，使用される語彙の揺らぎが少ない．そこで提案手法における嗜好クラスタの生成においては，ニュース記事のタイトルの類似性を利用する．ただし，タイトルだけでは語彙数が少ないため，各嗜好クラスタの特徴ベクトル生成においては，記事本文を利用する．
また，ユーザが視聴しなかった記事はユーザが興味を持たなかった記事であるという閉世界仮説に基づき，ユーザの嗜好は視聴しなかった履歴にも表れていると考え，視聴履歴と非視聴履歴を利用した嗜好クラスタ管理手法を2手法提案している．1つは視聴履歴と非視聴履歴を分けずに合わせた履
歴（以下，提示履歴と呼ぶ）としてまとめて扱い，クラスタごとの閲覧率を定義することで，各嗜好クラスタの重要度を決定する「統合管理手法」である．もう1つは視聴履歴と非視聴履歴とを別々に嗜好クラスタ生成を行うことで，嗜好に合うか合わないかを明確に切り分けることができる「独立管理手法」である．これらの2手法について3.1と3.2でそれぞれ述べる．
ユーザの嗜好を単一に扱う従来手法においても，推薦点数の大きい順にニュース記事を提示することでユーザの嗜好を反映した提示を行うことはできる．しかし，対象の新着ニュース記事の内容によっては，記事同士の内容が類似したものばかりになる可能性がある．例えば大きな事故や重大事件などが起きた場合に，時々刻々の変化により多くの関連記事が存在することになる．この場合，推薦点数の大きい順に提示しただけでは，推薦記事の全てがその関連記事になってしまうという問題があり，他の興味のある記事が推薦されなくなる．本稿で想定しているサービスでは，ユーザの嗜好に合った内容であっても，同一内容のニュースであれば多数提示するのではなく，ユーザの嗜好に合う記事を幅広く閲覧することを望ましいと考える．嗜好クラスタを生成する提案 2 手
法では，この問題に対応する提示が可能となる．提案手法による記事の提示法を 3.3 で述べる．

3.1

統合管理手法視聴履歴と非視聴履歴を合わせた提示履歴に含まれる記事のタイトルから茶筌[13]を用いた形態素解析でキーワードを抽出し，そのキーワードを利用して嗜好クラスタを生成する．また，嗜好クラスタの特徴量として，各嗜好クラスタ生
成の基になったニュース記事の全文を対象とした
TF-IDF[14]による特徴ベクトルをすべて総和した嗜好クラ
スタベクトルを算出する．ニュース記事の推薦は嗜好の度合い（以下，推薦点数と呼ぶ）の大きい順に行う．推薦点数は，新着記事と各嗜好クラスタベクトルとによって求まる類似度を比較し算出する．すなわち，新着記事 i の特徴ベクトル
Di と，嗜好クラスタ C の嗜好クラスタベクトル QC とのコサ
イン距離を計算する．次に，後に述べる嗜好クラスタ C が持つ重要度 WC を乗じてその記事と嗜好クラスタとの類似度
sim(QC,Di) を 算 出 す る ． 最 後 に ， 式 1 に 示 す よ う に ，sim(QC,Di)の最大値を新着記事 i の推薦点数 S(Di)と定義する．

日本データベース学会論文誌 Vol.7, No.1

論文
Journal of the DBSJ Vol.7, No.1――――――――――――――――――――――――――――――――――――⎛Q ⋅ Di ⎞⎟S ( D i ) = max (sim (Q C , D i ) ) = max ⎜⎜ W C C
⎟
C
C
Q
D
C
i ⎠
⎝
(1)
また，各嗜好クラスタにはユーザがその嗜好クラスタをどの程度嗜好しているかの度合い（以下，重要度と呼ぶ）を設定する．統合管理手法では閲覧率と提示履歴へ記事の視聴/
非視聴を記録した順番に基づく重要度を設定する．式 2 に示
すように，嗜好クラスタ C の重み W’C は，嗜好クラスタ生成の基になった記事の総数 m，そのうち視聴した記事数 n，視聴した記事 i が嗜好クラスタ生成の基になった記事のうち直近に記録された記事から何記事目に提示履歴に記録されているかの順番 Pi を用いて，

W 'C =

n n 1∑
m i =1 p i(2)と定義する．なお，統合管理手法の推薦点数の計算では，
式 1 の WC の代わりに式 2 で定義する W’C を用いる．
統合管理手法では，提示履歴に含まれる記事数が少ないク
ラスタであっても視聴している記事の割合（閲覧率）が高い
場合は，類似する記事を上位にすることができる．すなわち，閲覧率の大きさを嗜好の度合いに反映する手法であるとい
える．

3.2

m
⎛
τ − Ti ⎞ ⎞W ' ' C = ∑ W 0 exp ⎜ − 0 .9 × ⎛⎜T ⎟⎠ ⎟⎠
⎝
⎝
i =1

(3)

と定義する．なお，独立管理手法の推薦点数の計算では，
式 1 の WC の代わりに式 3 で定義する W’’C を用いる．
独立管理手法では，ユーザの嗜好ではない非嗜好クラスタに類似するニュース記事ほど下位の候補となるニュース記
事の優先順位が得られる．すなわち，非視聴履歴からの嗜好情報に強く影響を受け，嗜好に合うか合わないかを明確に切り分ける手法であるといえる．

3

4. 試作したオンラインニュース配信システム
試作したオンラインニュース配信システムの機能構成を図1に示す．
ニュース配信サーバ
嗜好抽出（嗜好
クラスタ生成）

独立管理手法

提示履歴を用いたクラスタ生成と同様の手法で，視聴履歴を用いた嗜好クラスタと非視聴履歴を用いた非嗜好クラス
タを生成し，それぞれを独立に管理する．視聴されなかった記事から生成される非嗜好クラスタに類似する記事は推薦しないようにするため，ニュース記事の推薦は次の手順で行う．
(1) 新着記事に対し，すべての嗜好クラスタおよびすべての非嗜好クラスタとの類似度を算出する．
(2) (1)で算出した類似度の最大値を新着記事とユーザとの推薦点数 S(Di)とする．類似度が最大値となるクラスタが非嗜好クラスタの場合には推薦点数 S(Di)をマイナスの値とする．
(3) すべての新着記事でユーザの嗜好/非嗜好クラスタとの類似度を求め，推薦点数 S(Di)が大きなニュース記事から順に推薦する．
なお，推薦点数の計算は 3.1 統合管理手法と同様である．
独立管理手法では，各嗜好クラスタには分類された各ニュース記事が履歴に記録された時刻から現在時刻までの時間差に基づく重要度を設定する．すなわち，式 3 に示すように，
重要度 W’’C は，初期値 W0，現在時刻 τ，記事 i が記録された時刻 Ti，重みの値が約 4 割になるまでの単位時間を T，ク
ラスタに含まれる記事数 m を用いて，3.3

提案手法により生成した嗜好クラスタに基づき，最も高い
推薦点数が計算される嗜好クラスタに対して，類似記事群として各新着記事を分類する．嗜好クラスタの類似記事群の中で推薦点数が最も高い記事をその嗜好クラスタの代表記事とする．最初の推薦記事の提示では，代表記事の推薦点数の高い順に嗜好クラスタのまとまりと代表記事のタイトルを提示する．次の段階として，1 つの嗜好クラスタのまとまりを選択すれば，その嗜好クラスタの類似記事群のタイトルのリストを提示する．このように提案する嗜好クラスタによる階層型の提示法をとるようにしている．嗜好クラスタ毎に類似記事群をまとめることにより，同一内容の記事が連続して推薦提示されることを避けながら，加えて多種の記事の推薦提示が可能となる．この嗜好クラスタを応用した階層型の提示法は，ユーザの嗜好を単一に扱い嗜好クラスタが複数生成されない従来手法では行うことができず，提案 2 手法の大きな特徴といえる．

提案手法による記事の提示法

視聴履歴

クラスタリング
手法選択

記事全文
による
類似度計算

記事タイトルによる
クラスタリング

推薦点数決定新着ニュース
記事

推薦点数

選択・
提示

ニュース
視聴端末
視聴/非視聴履歴

図1
Fig. 1

お薦めニュース

試作システムの機能構成

Function Composition of Prototype System

本システムではユーザには嗜好情報の入力や登録などの煩雑な操作を求めず，ニュース視聴端末の操作に基づく視聴履歴を自動的に取得することで嗜好情報を得ることを試み
る．ニュース配信サーバは3.で述べた手法で視聴履歴から嗜好クラスタ生成を行う．次に，この嗜好クラスタの特徴量である嗜好クラスタベクトルと新着ニュース記事の全文による特徴ベクトルを用いて類似度を計算し，最終的な各新着ニュース記事の推薦点数を決定する．この推薦点数に基づきユーザにお薦めのニュースを選択してニュース視聴端末に提示する．ここでの提示は，3.3で述べた階層型の提示法を実装する．ユーザは提示されたものから視聴を行い，その結果として視聴/非視聴履歴が新たに追加される．これらの手順を繰り返すことにより嗜好情報が蓄積されるため，推薦精度が向上することが期待できる．
また，提案手法は，ユーザが視聴しなかった記事はユーザが興味を持たなかった記事であるという前提に基づいている．非視聴履歴として記録する記事対象を新着ニュース記事

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全てとすると，本当に興味が無かったのか，単に他の理由で視聴しなかったのかが判別できず，結果として推薦精度が下がってしまうことになる．よって，非視聴履歴としては，サービスにアクセスして最初に提示された記事（嗜好クラスタ
ごとの類似記事群の中で推薦点数が最も高い記事）であるにも関わらず，ユーザがログアウトするまでに視聴されなった記事を記録するものとする．このように，システムが推薦したにも関わらず，ユーザが視聴しなかった記事を非視聴履歴とすることで，高精度な嗜好情報を生成することが可能となる．

5. 評価実験
試作したシステムを用い，一定期間提案手法で推薦したニュース記事を視聴してもらい視聴履歴を蓄積した後，提案手
法と従来手法とで提示されるニュースのどちらが，ユーザの嗜好に合致するかを比較する主観評価実験を行う．ここで，従来手法としては，視聴履歴の全てを1つの嗜好クラスタとみなして推薦点数を計算する手法とする．

も，視聴履歴に記録する．
(イ) 推薦記事に対する評価(金曜日)(1) 図 3 にあるように，手法 1 と手法 2 で提示されるお薦めニュースを比較して，アンケート（3 段階評価）に回答する．手法 1 と手法 2 は，提案手法と従来手法をランダムに振り分けている．また，どちらの手法によるお薦めニュースの方が嗜好に合っているかの総合評価と，そもそも対象となる記事に読みたい記事があったかどうかの評価（対象記事にほとんど興味が無ければチェックを入れる）を入力する．最後に，フリーアンサー欄には評価の理由を自由に記入し，全て完了したら「送信」ボタンを押す．
(2) 送信後は，図 2(b)の画面になるので，自由に操作し，興味のある記事を視聴する．終わったらブラウザを閉じる．

手法 1 に
よる推薦
ニュース
を表示

推薦の対象
となったニ
ュ ー ス (100件)を表示

5.1 実験手順
月曜日から木曜日にニュース記事を視聴して履歴を蓄積
し，金曜日に提案手法と従来手法の 2 つの手法により提示されたお薦めニュースを比較して，どちらの手法がユーザの嗜
好に合う記事が提示できているかを主観評価した．提案手法
は独立管理手法と統合管理手法をそれぞれ 2 週間ずつ，合計
4 週間行った．実験手順の詳細を次に述べる．
嗜好クラスタ毎に分類したものであり，ク
ラスタに所属する記事を一
覧

興味のあ
る記事に
チェック
を入れる

嗜好クラスタに所属する代表記事
タイトルを選択すると詳細
記事を表示

チェック
を入れた
ら送信
(b)

(a)

図2
Fig. 2

ジャンル
の記事を
一覧

視聴履歴収集時の画面

Screen Image of Recommended News Pages(ア) 履歴の蓄積(月曜日〜木曜日)(1) 図 2(a)にあるように，提示された 7 件のニュースタイ
トルを見て，興味のある記事にチェックを入れ(複数選択可能)「送信」ボタンを押す．
(2) 送信後は，図 2(b)にあるように，7 件のニュース記事
およびジャンル選択が表示されるので，自由に操作し，興味のある記事を視聴して履歴を蓄積する．終わったらブラウザを閉じる．
(3) システムが(1)でチェックされた記事を視聴履歴として，チェックされなかった記事を非視聴履歴として記録する．また，(2)で自由に操作して視聴された記事に関して

4

手法 2 に
よる推薦
ニュースを
表示
5 つの評価基準で評価（3段階），評価理由について記入し送信する

図3
Fig. 3

比較評価時の画面

Screen Image of Comparison Evaluation Page

ここで，評価の基準を次のように定めた．評価は各手法に対して，我々が重要と考える以下の 4 つの基準について，3
段階評価（当てはまる，やや当てはまる，ほとんどあてはまらない）で行う．
・正確性：提示された記事の中に読みたい記事が多くある
かどうか・多様性：提示された記事が内容の偏りなく対象記事から選択されているかどうか・再現性：提示された記事の中に読みたい記事の取りこぼ
しがないかどうか・整列性：提示された記事の中で読みたい記事が上位にあるかどうか

5.2 実験結果と考察
実証実験の結果と考察を以下に述べる．
（1）評価基準の 3 段階評価の結果5.1 で述べた 4 つの評価基準の 3 段階評価を，当てはまる:1，
やや当てはまる:2，ほとんどあてはまらない:3 と数値に直し，それぞれの手法に対しての評価の平均値を求め，t 検定の片側検定を行い有意な差があるかを調べた．結果を表 1 および
表 2 に示す．表の上段左に提案手法の平均値，上段右に従来手法の平均値，下段に t 値と検定結果を示す．

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論文
Journal of the DBSJ Vol.7, No.1――――――――――――――――――――――――――――――――――――
表1

各評価基準におけるユーザ評価の平均値（独立管理手法）
Table 1 Average of User Evaluation value（Independent Management method）
正確性
多様性
再現性
整列性

1
週
目

1.93

t(52)=1.67, n.s.

t(52)=-1.91, p<.05t(52)=0.45, n.s.

t(52)=0.62, n.s.

2
週
目

1.68

1.79

2.07

2.11

1.63

1.57

1.81

2.15

2.29

2.19

2.11

2.04

2.11

2.00

2.04

t(54)=0.59
t(54)=-3.39 t(54)=0.20
t(54)=0.39, n.s.
, p<.01, n.s.
, n.s.
*n.s.は非有意, p<.05 は 5%有意, p<.01 は 1%有意表2

各評価基準におけるユーザ評価の平均値（統合管理手法）
Table 2 Average of User Evaluation value（Integrated management method）
正確性
多様性
再現性
整列性

1
週
目

1.83

t(56)=0.21, n.s.

t(56)=-1.79, p<.05t(56)=-0.38, n.s.

t(56)=-0.37, n.s.

2
週
目

1.67

1.48

2.04

1.74

1.79

2.04

1.83

2.17

2.22

2.10

2.17

2.26

1.79

1.86

2.19

t(52)=-2.73 t(52)=-4.70 t(52)=-1.31 t(52)=-2.68, p<.01, p<.01, n.s.
, p<.01*n.s.は非有意, p<.05 は 5%有意, p<.01 は 1%有意

5%の有意水準で 4 週の評価の全てで差が認められたのは多様性のみで，いずれも提案手法の方が高い評価となった．
これは提案手法における，階層型の提示法による効果であると考えられる．また，統合管理手法を用いた 2 週目においては，1%の有意水準でも正確性，多様性，整列性において差が認められており，提案手法の有効性が示されている．一方，再現性に関してはどちらの提案手法も有意な差は無いという結果となった．これは対象記事が 100 件に対してお薦めニュースが 7 件のみの提示による評価であり，そもそも再現性が確認しづらいことが原因と考えられる．
（2）総合評価の結果
総合評価の結果を表 3 および表 4 に示す．提案 2 手法とも
1 週目よりも 2 週目の方が，従来手法に比べて嗜好に合っていると評価する人数が増えている．これは提案手法が嗜好ク
ラスタを生成するのに十分な視聴履歴を必要とする手法であり，後半の週の方がより十分な視聴履歴を得られ，ユーザの嗜好を反映した嗜好クラスタが生成されたための結果と考えられる．また，提案 2 手法の 2 週目の結果を比較すると，独立管理手法よりも統合管理手法の方を良いとする人数がより増えている．独立管理手法は嗜好に合うか合わないかを明確に切り分ける手法であり，嗜好・非嗜好の両方のクラス
タを生成する必要があるため，履歴が少ない状態では精度が落ちる．一方，統合管理手法は閲覧率による嗜好の度合いを反映する手法であり，生成すべきクラスタ数は比較的少なくて済むため，履歴が少ない状態でも精度が上がり，その効果が早期に結果に表れたと考えられる．

5

表 3 総合評価の結果（独立管理手法）
Table 3 Result of Comprehensive evaluation（Independent Management method）
提案手法 従来手法 どちらでもない
1 週目

10 人

11 人

5人

2 週目

11 人

10 人

5人

表 4 総合評価の結果（統合管理手法）
Table 4 Result of Comprehensive evaluation（Integrated management method）
提案手法 従来手法 どちらでもない
1 週目

11 人

10 人

4人

2 週目

22 人

2人

1人

（3）フリーアンサーの結果
独立管理手法では，1 週目には提示される記事にほとんど差を感じないという意見が多く見られたが，2 週目に入ると多様性の面から提案手法を評価する意見が増えている．嗜好
クラスタへのユーザの嗜好の反映は遅いものの，提案手法による一定の効果はあることが伺える．
統合管理手法では，1 週目にはどちらの手法でも提示記事に偏りがみられたとの意見が多かったが，2 週目には従来手法に偏りを感じたという意見が多数あった．1 週目には提案
手法を評価するユーザの一方で，対象記事自体に偏りがあっ
たせいもあり，嗜好クラスタ生成に十分な履歴がないユーザの場合，提案手法であっても偏りのある記事が提示され，従来手法を良いとするユーザがあった．2 週目には対象記事に同一内容の関連記事が複数存在し，嗜好クラスタの生成も十分行われているため，従来手法に比べて提案手法が高い評価となったと考えられる．
以上の（1）から（3）の評価結果より，提案手法は従来手法に比べて，多様性において優位にある手法であり，視聴履
歴が蓄積されるほど，嗜好に合うという評価の高まる手法であることを示すことができた．また，提案 2 手法を比較すると，統合管理手法の方が，ユーザの嗜好を反映した嗜好クラ
スタ生成にかかる時間が短く，視聴履歴の蓄積の初期段階か
ら有効な手法であるといえる．

6. おわりにオンラインニュース配信を対象とするユーザに適応した
情報サービスに関して，閲覧率による嗜好の度合いを反映する統合管理手法と，嗜好に合うか合わないかを明確に切り分けた独立管理手法を提案し，提案 2 手法による試作システムを用いて実証実験を行った．実験はユーザの視聴履歴がそれ以降の提示記事に実際に影響を与える環境で行い，提案 2 手
法と従来手法のどちらがユーザの嗜好に合致するかを比較評価した．その結果，提案 2 手法は従来手法に比べて，多様性において優位な手法であり，視聴履歴が蓄積されるほど嗜好に合うという評価の高まる手法であることを示した．また，
統合管理手法が独立管理手法に比べてユーザの嗜好をより早く嗜好クラスタへ反映させる手法であることを確認した．
今後の課題として，視聴履歴をさらに増やしていった場合の比較評価を行う必要がある．

日本データベース学会論文誌 Vol.7, No.1

論文
Journal of the DBSJ Vol.7, No.1――――――――――――――――――――――――――――――――――――[文献］[1] Google ニュース http://news.google.co.jp[2] My Yahoo! http://my.yahoo.co.jp/[3] 大槻一博,服部元,星野春男,松本一則,菅谷史昭,“携帯向けオンラインニュース配信のための視聴/非視聴履歴に基づく
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[5] 山田和明,中小路久美代,上田完次,“Web ユーザの行動履
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[7] 佐藤健吾,“確立モデルによる Web ページ推薦エンジン,”
IPA（情報処理振興事業協会）平成 13 年度成果報告集第二版[8] 佐竹聡,川島英之,今井倫太,“ニュースコンテンツ提示ロ
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Annual Conference of the Japanese Society for Article
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使用説明書,”奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科自然言語処理学講座, 2003[14] G.Salton and M.J.McGill, “Introduction to Modern
Information Retrieval”, McGraw-Hill, 1983

大槻 一博

子情報通信学会学術奨励賞受賞．電子情報通信学会，情報処
理学会，日本データベース学会各会員

松本 一則

Kazunori MATSUMOTO

昭和 59 年京都大・工・情報工学卒業．昭和 61 年同大大学院修士課程修了．同年国際電信電話(株)(現 KDDI(株))入社．現
在，(株)KDDI 研究所知能メディアグループ主任研究員．この間，マルチメディア検索，コンテンツ配信の研究開発に従事．平成 10 年人工知能学会研究奨励賞，平成 12 年度電子情報通信学会論文賞を各受賞．電子情報通信学会，情報処理学
会各会員．

滝嶋 康弘

Yasuhiro TAKISHIMA

昭和 61 年東大・工・電子卒．昭和 63 年同大大学院修士課程
了．国際電信電話(株)(現 KDDI(株))入社．現在，(株)KDDI
研究所知能メディアグループリーダ．この間，動画像の符号化方式，動画通信システム，情報理論の研究・開発に従事．
映像情報メディア学会，画像電子学会各会員．工博．

菅谷 史昭

Fumiaki SUGAYA

昭和 57 年東北大・工・通信工学卒業．昭和 59 年同大大学院修士課程修了．同年国際電信電話(株)(現 KDDI(株))入社．現
在，(株)KDDI 研究所執行役員．この間，情報検索，e-Learning，
音声翻訳評価の研究開発に従事．平成 3 年電子情報通信学会
学術奨励賞受賞．平成 18 年電子情報通信学会情報システム
ソサイエティ論文賞受賞．電子情報通信学会，日本音響学会，
情報処理学会各会員．工博．

鹿喰 善明

Yoshiaki SHISHIKUI昭 56 年東大・工・電子卒．昭 58 年同大大学院修士課程了．
同年 NHK に入局．昭 61 年より同放送技術研究所に勤務し，ディジタル信号処理，ハイビジョンの伝送方式，高能率符号化方式の開発に従事．平 13 年（財）ＮＨＫエンジニアリン
グサービスに出向，映像設備開発に従事．平 15 年ＮＨＫ放送技術研究所に復職。ＩＰ放送，新サービスの研究に従事．
現在，同所（システム）新サービスグループリーダ．映像情報メディア学会論文賞受賞．博士（工学）．電子情報通信学会，映像情報メディア学会会員

Kazuhiro OTSUKI

平成 7 年東工大・工・情報工学卒業．平成 9 年同大大学院修士課程修了．同年 NHK 入社．現在，放送技術研究所（システム）新サービス研究グループ研究員．この間，データ放送
方式，多重化方式の研究開発に従事．平成 16 年度映像情報
メディア学会鈴木記念奨励賞受賞．映像情報メディア学会，
日本データベース学会各会員．

服部 元

Gen HATTORI

平成 8 年神戸大・工・電気電子工学卒業．平成 10 年同大大学院修士課程修了．同年国際電信電話(株)(現 KDDI(株))入社．
現在，(株)KDDI 研究所知能メディアグループ研究主査．この間，ネットワーク管理，ITS，ソフトウェアエージェント，
Web コンテンツマイニングの研究開発に従事．平成 15 年電6日本データベース学会論文誌 Vol.7, No.1