ARG WI2 No.14, 2019

ABCPRec：ユーザの消費者としての役割と創作者としての役割の適応的対応付けによるユーザ生成コンテンツ推薦
佃 洸摂

深山 覚

後藤 真孝

産業技術総合研究所{k.tsukuda, s.fukayama, m.goto}@aist.go.jp
概要 ユーザ生成コンテンツを扱う Web サービス上では，一人のユーザが消費者としての役割と創作者としての役割の両方を持つことがある．コンテンツ推薦を行う既存モデルの大半は，ユーザの消費者としての役割しか考慮しておらず，推薦精度を改善するためにこれら二つの役割をどのように活用できるかは十分に検討されてこなかった．本稿では，ユーザ生成コンテンツ推薦における state-of-the-art 手法である CPRec（consumer andproducer based recommendation）に基づき，ABCPRec（adaptively bridging CPRec）を提案する．二つの役
割が全ユーザで統一的に対応付けられている CPRec とは異なり，ABCPRec では各ユーザの消費者・創作者それぞれの性質の類似度に基づいて適応的に二つの役割を対応づける．これにより，ユーザの消費者・創作者としての特徴をより柔軟にデータから学習し，コンテンツのより高い精度での推薦が可能になる．二種類の実世界のデータセットを用いて推薦精度の評価実験を行い，提案手法の性能が CPRec を含む比較手法よりも統計的に有意に上回ることを示した．
キーワード

1

情報推薦，ユーザ生成コンテンツ，Bayesian Personalized Ranking

はじめに

度合いはユーザとコンテンツの相性および，ユーザとコ

ユ ー ザ 生 成 コ ン テ ン ツ（user-generated content，

ンテンツの創作者の相性に基づいて計算される（詳細はUGC）とは，プロのクリエータではない一般の人々が2.2 節で述べる）．UGC に関するデータセットを用いて，創作し，主に Web 上で公開されるコンテンツのことでKang らは CPRec が state-of-the-art 手法を上回る推薦

ある．動画や写真の他にも，掲示板に投稿される文章精度であることを示した [3]．

など，多様なタイプの UGC が存在しており，それらはCPRec の有用性は示されたものの，CPRec ではユー

YouTube や Flickr，Reddit といった様々な Web サービ

ザの消費者ベクトルと創作者ベクトルが常にそのユーザス上で公開されている．UGC の特徴のひとつとして，のコアベクトルと対応付けられるため，モデルの柔軟性

非 UGC に比べてコンテンツの創作されるペースが速いに欠けるという問題点がある．たとえば CPRec におい

点があげられる [1]．それゆえ，ユーザが望むコンテンて同じ消費者ベクトルを持つユーザは，同じ創作者ベクツを膨大な UGC の中から発見することを支援するため

トルを持つことになる．しかし現実世界では，消費者とに，コンテンツの推薦は極めて重要である．UGC のもして類似している二人の消費者が，創作者としても類似

うひとつの特徴は，非 UGC を扱う Web サービス上でしているとは限らない．CPRec が持つ問題点の詳細は

はユーザは消費者としての役割しか持たないのに対し

2.3 節で詳しく述べる．

て，UGC を扱う Web サービス上では一人のユーザが本稿では，CPRec の持つ問題点を解決するため，「消費者」と「創作者」の二つの役割を持つことがある

ABCPRec（adaptively bridging CPRec）という手法をという点である．ユーザはコンテンツを消費するだけで提案する．ABCPRec でも，各ユーザは二つのベクトル，

なく，Web サービス上でコンテンツを公開することですなわち消費者としての役割に対応するベクトルと，創他のユーザにコンテンツを見てほしいといったことを動作者としての役割に対応するベクトルを持つ．ただし機として，積極的にコンテンツの創作も行う [2]．

CPRec とは異なり，モデルの柔軟性を高めるため，二こうした特徴をふまえて，Kang ら [3] は行列分解を用

つのベクトルはコアベクトルからは生成されず，ユーザ

いた CPRec（consumer and producer based recommen-はコアベクトルを持つこともない．その代わりに，「ユー

dation）と呼ばれる UGC 推薦手法を提案した．CPRec

ザの消費者としての性質と創作者としての性質が類似

では，各ユーザは消費者と創作者のそれぞれに対応する

していれば，そのユーザの消費者ベクトルと創作者ベ

二つのベクトルを持つ．これらのベクトルは，そのユー

クトルは類似すべきである」という制約を加える．二つザの総合的な性質を表す「コアベクトル」を線形変換すの性質の類似度が高くなるほど，二つのベクトルはよりることで得られる．ユーザのコンテンツに対する好みの類似する．逆に，二つの性質が全く違っていれば，二つCopyright is held by the author(s).
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のベクトルは互いに独立に値を持つことができる．つまWeb インテリジェンスとインタラクション研究会予稿集

り，ユーザの消費者ベクトルと創作者ベクトルがコアベ

いは次式により計算される．

クトルを介して常に対応付けられる CPRec とは異なり，xbui = α + βu + βi + ⟨γuc , γi ⟩ + ⟨γuc , γppi ⟩． (2)ABCPRec では消費者としての役割と創作者としての役
割の類似度に応じて，二つのベクトルが適応的に対応付けられる．
一般に公開されている二種類の UGC データセットを用いた評価実験を行い，ABCPRec の推薦精度が CPRecを含む比較手法の推薦精度よりも高いことを示した．よ

α は全ユーザに共通のオフセットであり，βu はユーザ依存のバイアスを，βi はコンテンツ依存のバイアスを表す．γi はコンテンツ i の K 次元の潜在ベクトル，picは i の創作者である．⟨γu, γi ⟩ はベクトルの内積を表す．

非 UGC の推薦を目的とした大半の手法がユーザのり具体的には以下の二点を示した：（1）CPRec からコ消費者としての役割のみ考慮している [4] のに対して，

アベクトルを除いてモデルの柔軟性を高めることの有用

CPRec は消費者とコンテンツの相性（⟨γuc , γi ⟩）に加え性，（2）ユーザが消費・創作したコンテンツに基づいて

cて，消費者と創作者の相性（⟨γu, γppi ⟩）も考慮してユー計算される，ユーザの消費者としての役割と創作者とし

ザのコンテンツに対する好みを推定する．CPRec ではパての役割の類似度に応じて適応的に制約を加えることのラメータの値を Bayesian Personalized Ranking（BPR）

有用性．

[5] により求める．BPR はペアワイズなアプローチによるランキング最適化のためのフレームワークであり，ユーモデル

2

本章ではまず，UGC 推薦における state-of-the-art 手法である CPRec [3] の説明をする．次いで CPRec の問
題点を述べ，最後にそれを解決するための提案手法について述べる．

2.1

るような明示的なフィードバックではなく，ユーザがコンテンツに対して「like」をしたり，コメントを投稿したりするような暗黙的なフィードバックを扱う点に特徴
がある．

記号の定義

U をユーザ集合，I をコンテンツ集合とする．ユー
ザ u ∈ U によって消費されたコンテンツ集合を Iu+ によって表す．また，一つ以上のコンテンツを消費したユーザ（消費者）の集合を C ⊆ U とする（つまり，C ={u | u ∈ U ∧ |Iu+ | > 0}）．UGC を扱う Web サービスでは，全てのコンテンツはユーザによって創作されるため，一つ以上のコンテンツを創作したユーザ（創作者）の集
合を P ⊆ U と定義する．以上の定義に基づく我々の目
的は，各ユーザ u に対して，u がまだ消費していないコ
ンテンツ集合 I \ Iu+ から，パーソナライズされたコン
テンツランキングを生成することである．

2.2

ザがコンテンツに対する好みを 5 段階でレーティングす

2.3

ABCPRec

CPRec では，各ユーザがコアベクトルを持つと仮定
cp
しているため，γu
は W c を介して，γu
は W p を介して，コアベクトル γu に常に対応づけられる．これによりモデルの柔軟性が下がり，以下のような問題を引き起こす．W c および W p の各要素の値は学習を通じて求められるため，両者とも非常に高い確率で逆行列を持つ．
−1p= W p (W c )これは，γuγuc のように，ほぼ常に γuc がγup に線形変換できることを意味する．加えて，W c および W p は全ユーザで共通であるため，消費者と創作者の二つの役割が全ユーザで統一的に対応付けられる．つまり，同じ消費者ベクトルを持つユーザは，同じ創作者ベ

CPRec

クトルを持つことになる．しかし現実世界では，消費者

上述の目的を達成するため，Kang らは CPRec と呼として類似している二人の消費者が，創作者としても類ばれる，行列分解に基づく手法を提案した [3]．CPRec

似しているとは限らないため，妥当性に欠ける．同様に，

では，任意のユーザ u は K 次元のコアベクトル γu を同じ創作者ベクトルを持つユーザは同じ消費者ベクト持つ．さらにユーザ u は，u の消費者としての役割を表

ルを持つことになる．こうした制約のために，学習を通c
す K 次元の潜在ベクトル γuおよび，u の創作者としてpの役割を表す K 次元の潜在ベクトル γuも持つ．これじてベクトルが適切な値を持てないということも起こりらのベクトルは，γu に基づいて次のように生成される．

γuc = W c γu ,γup = W p γu ．

(1)うる．この問題点を解決するために，我々はユーザのコンテンツに対する好みを推定する新たな手法 ABCPRec（adaptively bridging CPRec）を提案する．

2.3.1

スコア予測

ここで，W c および W p は K × K 行列であり，それぞ

ABCPRec においても，ユーザ u は消費者としてのcp
れ u のコアベクトルを γuと γuに変換するために使用
cpc
役割に対応する K 次元ベクトル νuと，創作者としてされる．ただし，W と W はいずれも全ユーザ間で同pの役割に対応する K 次元ベクトル νuを持つ．ただし，一である．ユーザ u のコンテンツ i に対する好みの度合

CPRec とは異なり，u はコアベクトルを持たず，νuc と
νup の間には線形な関係はない．これにより，モデルの

Proceedings of ARG WI2

柔軟性を高めている．ユーザのコンテンツに対する好み

推薦対象ユーザ 𝑢：ユーザの度合い xbui は次式により求める．

：コンテンツxbui = α + βu + βi + ⟨νuc , γi ⟩ + ⟨νuc , νppi ⟩．

𝑢の消費コンテンツ(3)

これはベクトルの表記方法を除いて，式 2 と同一である．

2.3.2

𝑢の創作コンテンツ

消費パラメータ学習パラメータの学習には BPR [5] を用いる．BPR では，

消費

𝒰

𝒰

パラメータの最適化をする際に用いる学習データ D は
次式のように定義される．

図 1 推薦対象ユーザ u に対するユーザ集合 Uuc および Uup ．

D = {(u, i, j) | u ∈ U ∧ i ∈ Iu+ ∧ j ∈ I \ Iu+ }． (4)仮説 1： u によって消費されたコンテンツを好むユー

三つ組 (u, i, j) はユーザ u がコンテンツ j よりもコンテ

ザが，u によって創作されたコンテンツも消費しンツ i の方を好んでいることを意味する．D に基づく目cpていれば，νuと νuは類似するべきである．

的関数は次式で与えられる．

∑

仮説 2： u によって創作されたコンテンツを好むユー

ln σ(bxuij ) − λΘ ∥Θ∥ ．
2

ザが，u によって消費されたコンテンツも消費し

(5)

c
p
ていれば，νuと νuは類似するべきである．

(u,i,j)∈D

σ はシグモイド関数であり，Θ = {βi , γi , νuc , νup } はモ

仮説 1 では u が消費したコンテンツに焦点をあててい

デルの全パラメータを，λΘ はハイパーパラメータを表るのに対して，仮説 2 では u が創作したコンテンツに焦す．x
buij は u の i と j それぞれに対する好みの度合いの点をあてている．Uuc を u によって消費されたコンテン差であり，xbuij = xbui − xbuj により定義される ．
1

ツを一つ以上消費したユーザ集合，Uup を u によって創pcの間に制約はない．一般に，モデと νu
式 5 では νu

作されたコンテンツを一つ以上消費したユーザ集合とす

ルの複雑さ（パラメータ数）が増加すれば，モデルが過る（図 1）．すなわち，Uuc は u によって消費されたコ

学習してしまう可能性も高くなる．そのため，単純にンテンツを好むユーザの集合，Uup は u によって創作さ

CPRec からコアベクトルを除くことでモデルの複雑されたコンテンツを好むユーザの集合であると仮定する．

を高めるだけではモデルとして適切ではないかもしれな

そのうえで，仮説 1 を反映した類似度関数を次式により

い．パラメータの値をより適切に学習するためには，よ与える．

り現実に即した制約を加える必要がある．そこで，次のsim(u) =ような仮定を設ける：u の消費者としての性質が創作者
c
p
の値も近く
としての性質と類似していれば，νuと νuの考えに基づき，式 5 を拡張した以下のような新たな目∑

ln σ(bxuij )−λΘ ∥Θ∥ −λs2∑sim(u) =3|Uuc ∩ Uup |．
|Uup |(8)

評価実験
本章では，実験を通して以下の三つの疑問に答える．

sim(u)∥νuc −νup ∥2 ,u∈U(u,i,j)∈D(7)

また，仮説 2 を反映した類似度関数を次式により与える．

cなる．さらに，二つの性質の類似度が高くなるほど，νupはより近づく．つまり，二つの性質の類似度に応
と νu
c
p
じて，νu
と νu
の間に適応的に制約が加えられる．こ的関数を提案する．

|Uuc ∩ Uup |．
|Uuc |(6)
λs はハイパーパラメータ，sim(u) は類似度関数である．
sim(u) の値が大きいほど νuc と νup の距離が小さくなるべきであることを表しており，これがモデルの適応性に

RQ1 CPRec においてモデルの柔軟性の低下を引き起こす原因となっている，ユーザのコアベクトルを除くことは，モデルを改善するために有用であるか．

RQ2 ユーザの二つの役割の類似度に応じて νuc と νupの間に適応的に制約を加えることは有用であるか．

つながっている．

2.3.3

類似度関数

sim(u) を計算するために，以下の二つの仮説を立てる．

RQ3 RQ2 が真である場合，2.3.3 項で述べた二つの仮説のうち，どちらの仮説に基づく類似度関数の方がより有用であるか．

1x
buij を計算する際に α および βu はキャンセルされるため，両者は Θ には含まれない．

Web インテリジェンスとインタラクション研究会予稿集• PopRec：この手法はパーソナライズされていない

表 1 データセットの統計情報．
FlickrReddit手法であり，コンテンツを人気度の高い順にランキ

99,06052,654

ングする．コンテンツの人気度はそのコンテンツを

557,286
11,256,457

336,743
1,786,032

消費者の割合 (|C|/|U|)99.83%

99.60%

創作者の割合 (|P|/|U|)• BPR [5]：この手法では消費者とコンテンツの相性

40.82%

87.24%

消費者兼創作者の割合 (|C ∩ P|/|U|)だけに基づいて，ユーザのコンテンツに対する好み

40.65%

86.85%

を次式により求める．

ユーザ数 (|U|)
アイテム数 (|I|)∑
総アイテム消費数 ( u |Iu+ |)3.1

消費したユーザ数とする．

xbui = α + βu + βi + ⟨νuc , γi ⟩．

データセット(9)

本実験では以下にあげる二件の UGC の公開データ
セットを用いた．

• Flickr は写真共有サービスであり，ユーザは他の• Vista [8]：この手法では，各ユーザは νuc と ϕu の二つの潜在ベクトルを持つ．x
bui は次式により計算される．

ユーザが創作（撮影および投稿）した写真の中で

xbui = ⟨νuc , γi ⟩ + ⟨ϕu , ϕpi ⟩．

気に入った写真に「星マーク」を付けることができる．我々は Cha ら [6] によって公開されている，

2006 年と 2007 年に収集されたデータセットを使用した．本実験では「星マーク」を付ける行動をコンテンツの消費とみなす．Flickr では各写真は一人のユーザにより創作されている．

• Reddit は掲示板スタイルのインタフェースを介して，ユーザ同士で様々なトピックについて議論ができるオンラインコミュニティである．ユーザ
はニュース記事へのリンクや，テキストなどを元にスレッドを作成できる．また，作成されたスレッ(10)

つまり，この手法では消費者 u とコンテンツ i の相性を求める際と，消費者 u と創作者 pi の相性を計算する際で，使用する u のベクトルが異なる．

• Factorization Machines (FMs) [9]：この手法では，消費者・創作者・コンテンツの交互作用を考慮する．二次の交互作用に基づいた，ユーザのコンテ
ンツに対する好みは次式で与えられる．

xbui = α+βu +βi +βpi +⟨νuc , γi ⟩+⟨νuc , νppi ⟩+⟨γi , νppi ⟩．
(11)

ドに対してコメントを投稿することもできる．我々以上のベースライン手法では，ベクトル間に制約は存在

は Reddit により公開されているデータセット2 をしない．本実験では以下の比較手法も用いる．

用いた．このデータセットには 2017 年 3 月に作成された全てのスレッドと，それらに投稿された全てのコメントが含まれている．本実験ではスレッ• CPRec [3]：この手法は UGC 推薦における state-ofthe-art 手法である．手法の詳細は 2.2 節で述べた．

ドの作成をコンテンツの創作，スレッドに対する• NBCPRec：この手法では νuc と νup の間に制約をコメントの投稿をコンテンツの消費とみなす．各

設けない．つまり，ユーザのコンテンツに対する好スレッドは一人のユーザにより創作されている．

みは式 3 により求められ，目的関数は式 5 により与学習により求められるモデルパラメータの信憑性を高めるために，コンテンツの消費数と創作数の少なくとも一えられる．NBCPRec は no-bridging CPRec を意味する．

方が 10 件未満のユーザと，消費ユーザ数が 10 人未満

我々の提案手法に関しては，類似度を式 7 により求のコンテンツを除いた．表 1 にデータセットの統計情報める手法を ABCPRecH1 ，式 8 により求める手法をを示す．表にあるように，消費者の割合は二つのデータ

ABCPRecH2 と表す．

セットでほぼ同じ数値である．一方で，創作者の割合お

3.3

評価指標

よび消費者兼創作者の割合は Flickr データセットの方が各ユーザについて，Iu+ をトレーニングデータ，バリReddit データセットよりも低いという特徴がある．

デーションデータ，テストデータの三つに分ける．その

3.2

比較手法

Kang ら [3] と同様に，本実験では以下のベースライ
3ン手法を用いた ．
2 https://www.reddit.com/comments/6607j2
3 UGC を扱う Web サービス上では，ユーザ同士のソーシャル・

ネットワーク情報が常に存在するとは限らないため，SBPR [7] 等のために，ユーザ u が消費したコンテンツの中から，バリ
デーションデータ（Vu ）とテストデータ（Tu ）を 1 件ずつランダムに選択した．選択されなかった消費コンテン
ユーザ同士のソーシャルな関係に基づく手法は比較手法として用いな
い．本実験では，UGC の推薦精度を改善するために，ユーザの二つの役割をどのように活用するかという点により焦点をあてる．

Proceedings of ARG WI2

表 2 ベクトルの次元数 K の値を 20，50，80 としたときの AUC の比較結果．PopRec，BPR，Vista，FMs，CPRec，
NBCPRec，ABCPRecH1 との有意差（α = 0.01）をそれぞれ †，‡，∗，⋆，♣，♢，♠ により表す．

DatasetFlickrRedditK

PopRec

BPR

Vista

FMs

CPRec

NBCPRec

ABCPRecH1

ABCPRecH2

200.67370.86980.84360.87640.85630.8839 †‡∗⋆♣

0.8861 †‡∗⋆♣

0.8900 †‡∗⋆♣♢

50

0.67370.87720.84350.88220.86640.8937 †‡∗⋆♣

0.8949 †‡∗⋆♣

0.8992 †‡∗⋆♣♢♠

80

0.67370.87770.83940.88100.87120.8955 †‡∗⋆♣

0.8988 †‡∗⋆♣

0.9028 †‡∗⋆♣♢

20

0.63920.87130.88290.89600.91380.9209 †‡∗⋆♣

0.9296 †‡∗⋆♣♢

0.9340 †‡∗⋆♣♢♠

50

0.63920.87210.89180.89990.92010.9302 †‡∗⋆♣

0.9346 †‡∗⋆♣♢

0.9391 †‡∗⋆♣♢♠

80

0.63920.87090.89460.90010.92110.9322 †‡∗⋆♣

0.9376 †‡∗⋆♣♢

0.9408 †‡∗⋆♣♢♠

ツは全てトレーニングデータ（Ru ）として使用した．こ

表 3 sim(u) の分布．
仮説 1
仮説 2
FlickrRedditFlickrRedditの操作を各ユーザについて 5 回繰り返し，5 件のトレー
ニング・バリデーション・テストのデータの組を作成しsim(u) = 0

62.70%

13.77%

62.87%

14.17%

法間で精度を比較する際の公平性を保つため，5 件のト

0 < sim(u) ≤ 0.1

36.46%

47.34%

2.93%

0.82%

0.1 < sim(u) ≤ 0.2

0.54%

10.68%

4.92%

1.79%

レーニング・バリデーション・テストのデータの組は全0.2 < sim(u) ≤ 0.3

0.08%

6.54%

5.25%

2.67%

ての手法で同じものを使用した．コンテンツの推薦精度

0.3 < sim(u) ≤ 0.4

0.02%

4.39%

4.78%

2.97%

は次式で表される AUC（Area Under the ROC Curve）

0.4 < sim(u) ≤ 0.5

0.01%

2.93%

4.53%

2.76%

0.5 < sim(u) ≤ 0.6

0.0%

2.93%

4.71%

5.56%

0.6 < sim(u) ≤ 0.7

0.0%

2.2%

4.07%

6.21%

0.7 < sim(u) ≤ 0.8

0.0%

1.63%

3.21%

6.79%

0.8 < sim(u) ≤ 0.9
0.9 < sim(u) ≤ 1.0

0.0%

1.33%

2.02%

9.68%

0.17%

6.25%

0.72%

46.59%

た．3.4 節では，これら 5 件の平均精度を報告する．手により評価する．
1 ∑ 1
AU C =
|U|
|Du |
u∈U

∑

δ (b
xui > xbuj ) ． (12)(i,j)∈Du

Du = {(i, j) | i ∈ Tu ∧ j ∈ I \ Iu+ } であり，δ(z) は z
が真のとき 1，偽のとき 0 の値をとる．いずれの手法でも，Adam optimizer [10] を用いた Tensorflow [11] によりモデルのパラメータを学習した．正則化項のハイパーパラメータの値は {0.0001, 0.001, 0.01, 0.1, 1} の中からバリデーションデータを用いて AUC の観点から最適なものを選択した．学習率は 0.01 とした．

3.4

結果

有用である．なぜ仮説 1 よりも仮説 2 の方が優れているのかを分析するため，各仮説で計算された類似度の値cの分布を表 3 に示す．いずれのデータセットでも，νupの間に制約を持たないユーザ，つまり sim(u) = 0と νuのユーザの割合は両仮説でほぼ同じであった．残りのユーザに関しては，仮説 1 では残りのユーザの大半が0 < sim(u) ≤ 0.1 に分布している．それに対して仮説

表 2 に，ベクトルの次元数 K の値を 20，50，80 と2 では，Flickr では 0 < sim(u) ≤ 1.0 の範囲にある程したときの各手法の精度をテューキーの検定の結果と共

度万遍なく分布しており，Reddit では大部分のユーザ

cpの間に制約を持たない NBCPRec でに示す．νuと νuが 0.9 < sim(u) ≤ 1.0 に分布している．そのため，仮あっても，いずれのデータセットでも CPRec を有意に

cpの間により強い制約が適切に加えら説 2 では νuと νu上回る精度であった．この結果から，CPRec からコアベれ，これが推薦精度の改善につながったと考えられる．

クトルを除くことは UGC の推薦精度を改善するうえでこの分析に加えて，Uuc と Uup それぞれに含まれるユーザ有用であることが言え，これが RQ1 に対する回答となのコンテンツに対する好みの類似性に関する分析も以下る．また，ABCPRecH1 と ABCPRecH2 は共に，CPRecのように行った．Uuc 中のあらゆる二ユーザのペアにつと NBCPRec よりも推薦精度が優れている．したがって

いて，両方のユーザが共通に消費したコンテンツ数を数

RQ2 に対する回答は次のとおりである：CPRec のようえた．この値が大きいほど，両ユーザの消費コンテンツに二つの役割を常に対応づけたり，NBCPRec のようにに対する好みの類似度が高いことを意味する．この処理

二つの役割を全く対応づけなかったりするよりも，適応を全てのユーザの Uuc に対して行った．さらに，Uup につ

c
p
的に νu
と νu
を対応づける方が有用である．

いずれのデータセットでも，全ての K で ABCPRecH2

いても同様の処理をした．図 2 に Reddit におけるユー
ザペアの割合の分布を示す．Uuc の場合，全ユーザペア

が ABCPRecH1 を上回っていることから，RQ3 に対すのうち，およそ半数のユーザペアは共通のコンテンツをる回答は次のようになる：ユーザの消費者としての性質

全く消費していなかった．Uup の場合，共通のコンテンと創作者としての性質の類似度を計算する際は，ユーツを 2 個以上消費しているユーザペア（両ユーザのコンザが創作したコンテンツに焦点をあてた仮説 2 の方がWeb インテリジェンスとインタラクション研究会予稿集
50%

1

40%

BPR

2

FMs

CPRec

NBCPRec

Flickr

0.905

0.905

0.875
0.865

10%

0.885

0.855

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

> 10

図 2 Reddit データセットにおけるユーザペアの割合の分
布（x 軸：二人のユーザによって共通に消費されたコ
ンテンツの数）．

0.845

ABCPRecH2

Reddit

0.925

0.885

20%

ABCPRecH1

0.945

0.895

30%

0%

Vista

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0.865

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

図 3 ベクトルの次元数 K の値に応じた AUC の推移（x軸：K ，y 軸：AUC）．

いった拡張が考えられる．他にも，二人のユーザの創作
テンツの好みの類似度が比較的高いことを意味する）の者としての類似度に基づいて，ユーザ間の創作者ベクト

割合は Uuc よりも常に高く，14.06%ものユーザペアが共ルに制約を加えるなどのように，新たな制約を加えた手通のコンテンツを 11 個以上消費していた．同様の傾向

法の拡張も予定している．

は Flickr データセットでも見られた．以上の結果から，Uuc に含まれるユーザは消費コンテンツの好みに関して多様性が高いのに対して，Uup に含まれるユーザは消費コンテンツの好みが似ていることがわかる．そのため，

Uup に焦点をあてた仮説 2 の方がより信頼性の高い制約を加えることができ，仮説 1 を上回る結果となった．
最後に，PopRec を除いた全手法の AUC の推移を図 3に示す．いずれのデータセットでも，ABCPRecH2 は全ての K において最も高い精度であった．その精度は Flickr
データセットで K が 80 のとき，Reddit データセットc
で K が 60 のときにほぼ上限に達した．FMs は νuとνup の間に制約を設けず，かつ消費者とコンテンツの相性および，消費者と創作者の相性を考慮しているという点で NBCPRec と類似している．しかし，NBCPRec の精度は常に FMs を上回った．このことから，UGC 推
薦においては，コンテンツと創作者の相性（式 11 中の⟨γi , νppi ⟩）は考慮しない方が効果的であると言える．3.1
節で述べたように，Flickr データセットは創作者の割合
および消費者兼創作者の割合が低い．そのようなデータセットでは，CPRec の精度はベースライン手法（BPR
および FMs）よりも低かった．それに対して，我々の提案モデルはいずれのデータセットでも最も優れた精度であり，このことは提案モデルの頑健性を示している．

4

まとめ
本稿では，ユーザの消費者としての役割と創作者としての役割を考慮し，その類似度に応じて適応的に二つの役割を対応付ける UGC 推薦手法を提案した．実験の結果は提案手法の有用性を示しており，特に推薦対象のユーザが創作したコンテンツを消費したユーザ集合に着目して類似度を計算する手法が有用であった．今後の方針として，ユーザの二つの役割の類似度を計算する際に，そのユーザが消費および創作したコンテンツの外見（色など）やテキストデータ（タグなど）を利用すると謝辞
本研究の一部は JSPS 科研費 (17K12688) および JST

ACCEL (JPMJAC1602) の支援を受けた．
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