Vol.2021-IFAT-142 No.3
Vol.2021-DC-120 No.3
2021/3/26

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

繰り返し消費されるコンテンツを対象とした推薦理由の提示佃 洸摂1,a)

後藤 真孝1,b)

概要：ユーザにコンテンツを推薦する際に適切な推薦理由を提示することは，推薦システムの説得力や満足度を向上させるうえで重要な役割を果たす．既存研究ではユーザにとって未知のコンテンツを推薦する
ための推薦理由の提示に焦点があてられてきたが，楽曲の聴取や飲食店の訪問などのドメインでは，ユー
ザは同じコンテンツ（楽曲や飲食店）を繰り返し消費することが多い．そこで本稿では，繰り返し消費されるコンテンツを対象とした推薦理由の提示という概念を提唱する．楽曲の聴取では繰り返し消費されるコ
ンテンツの割合が特に高いことが知られているため，我々は楽曲推薦における 9 種類の推薦理由を，属人的要因，社会的要因，コンテンツ的要因の三つの要因に基づいて提案する．622 人を対象としたアンケー
ト調査を行い，9 種類の推薦理由の有用性を検証し，さらに得られた知見の推薦への活用方法を議論する．

1. はじめにという理由とともに楽曲を推薦することもできる．ユーザ
が同一コンテンツを繰り返し消費する際，初めの頃は短い

推薦システムの説得力（コンテンツの消費や購入の促進

間隔で消費するが，ユーザがコンテンツに飽きるにつれて度合い）や満足度（ユーザの推薦システムに対する満足度

徐々に間隔が長くなり，最終的には消費しなくなるという合い）を向上させるうえで，なぜ各コンテンツが推薦されのが典型的な振る舞いである [4]．しかし，繰り返し消費

たかをユーザが理解できるように推薦理由を提示することした結果としてユーザがある楽曲を聴かなくなったとしては，欠かすことのできない研究トピックのひとつとなっても，前述のような理由を提示することで，楽曲配信サービ

いる [25]．こうしたアプローチは explainable recommen-

スはユーザがその楽曲を再度聴く可能性を高めることがでdation（ER）と呼ばれる [29]．ER において，ユーザに提きる．さらに，ユーザはそのようにして推薦された楽曲を示する推薦理由はそのユーザのコンテンツの消費履歴に聴くことで，例えばその楽曲を頻繁に聴いていた当時のこ基づいて生成されることが一般的である [28]．実験を通しとを思い出して懐かしさを感じられるかもしれない．このて，ER によってユーザがより正確にコンテンツを選択可

ような推薦は，ユーザが未知の楽曲だけでなく既知の楽曲

能になること [5] やユーザがより多くの推薦コンテンツをを聴くことも促進するため，収益の面において楽曲配信プ

消費すること [10] が報告されている．

ラットフォームにとっても有益である．こうした可能性が推薦理由を生成するための様々なアプローチが提案されあるにも関わらず，これまでの研究では繰り返し消費されてきた [28] が，それらの大半はユーザにとって未知のコン

るコンテンツを対象とした推薦理由の提示には取り組まれテンツを推薦するための理由の提示に焦点を当てている．

てこなかった．

しかし，楽曲の聴取，動画の鑑賞，飲食店の訪問といったド以上のことを踏まえて本稿では，繰り返し消費されるコ

メインでは，ユーザがしばしば同じコンテンツを繰り返しンテンツを対象とした推薦理由の提示に取り組む．消費済

消費することが知られている [2], [4]．そのため，ユーザがみのコンテンツに対する推薦理由を生成するために，我々既に消費したコンテンツを対象とした推薦理由の提示にもは次の三つの要因を考慮する．

意義があると我々は考える．例えば，あるユーザが楽曲配• 属人的要因では，推薦対象となるユーザと，推薦され信サービスで「Taylor Swift」の「Shake It Oﬀ」を初めてるコンテンツの間のインタラクションを考慮する．例

聴いてからちょうど 5 年が経過したとする．この場合，楽えば，飲食店の訪問であれば「推薦されたレストラン

曲配信サービス上で「あなたが『Shake It Oﬀ』を初めて聴にあなたが初めて訪問してからちょうど 7 年が経過しいてからちょうど 5 年が経過したので聴いてみませんか」ました」といった理由が考えられる．

1
a)
b)

産業技術総合研究所
k.tsukuda@aist.go.jp
m.goto@aist.go.jp

c 2021 Information Processing Society of Japan⃝• 社会的要因では，サービス上の全ユーザと，推薦されるコンテンツの間のインタラクションを考慮する．例

1

Vol.2021-IFAT-142 No.3
Vol.2021-DC-120 No.3
2021/3/26

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

えば，動画の鑑賞であれば「推薦された動画を鑑賞し返し消費していて既知であるコンテンツを対象とする点

たユニークユーザ数がちょうど 10 万人に到達しましに違いがある．上述の既存研究の知見に基づき，本稿ではた」といった理由が考えられる．

HyPER から生成されるテキストで記述された推薦理由を• コンテンツ的要因では，ユーザとは無関係に決まる，扱う．HyPER の概要は 3.1 節で述べる．

コンテンツ固有の要素を考慮する．例えば，楽曲の聴取であれば「推薦された楽曲のアーティストが今日のライブでその楽曲を歌いました」といった理由が考えられる．

2.2 コンテンツの消費の繰り返し
推薦システムを扱う既存研究では，ユーザに対する未知のコンテンツの推薦を目的としてきた [1] が，様々なドメ

これらの要因に基づいて，我々は 9 種類の推薦理由を提案

インにおいて同一ユーザが同じコンテンツを繰り返し消費し，アンケート調査を通じてその有用性を検証する．

することが知られている．例えば音楽の聴取と飲食店等の本研究の貢献を以下にまとめる．

訪問ではそれぞれ，ユーザが消費するコンテンツの 69%• 繰り返し消費されるコンテンツを対象とした推薦理由と 51%が過去に消費したコンテンツであると報告されていの提示という概念を初めて提唱し，三つの要因（属人る [4]．こうした状況を反映して，コンテンツを繰り返し

的要因，社会的要因，コンテンツ的要因）に基づいて消費する行動のモデル化 [2], [4], [8] や過去に消費したコ

9 種類の推薦理由を提案した．

ンテンツを再度推薦する手法の提案 [9], [13], [21], [22] が• 提案する推薦理由の有用性を検証するために，楽曲推行われてきた．消費の繰り返しを分析することで，Benson

薦を対象として，622 人に対してアンケート調査を実ら [4] は各コンテンツにはユーザに固有の「寿命」がある

施した．調査ではまず，9 種類の各推薦理由の説得力ことを明らかにした．これはユーザがあるコンテンツを繰を検証した．次に，8 種類の推薦理由には経過時間やり返し消費する際，寿命の最初の頃はコンテンツが消費さ

再生回数といった変数が含まれるため，変数がとる値れる間隔は短いが，寿命の最後の頃にはその間隔が長くなと説得力の関係を検証した．

り，最終的にはユーザはそのコンテンツに飽きて消費しな• 調査の結果，様々な知見が推薦理由の説得力（楽曲のくなる，というものである．繰り返し消費した結果ユーザ

人気度に関する推薦理由は説得力が高いなど）と変数に飽きられたコンテンツは，推薦の候補から除外されるのの値と説得力の関係（いずれの推薦理由においても両が一般的である．しかし，そのような飽きられたコンテン者の関係には明確な傾向が存在するなど）の双方からツであっても，適切な推薦理由とともに推薦すれば，ユー得られた．また，得られた知見を，繰り返し消費されザは推薦結果を受け入れて再度そのコンテンツを消費する

るコンテンツの推薦に活用する方法も提案した．

だろうと我々は考える．本研究は，ユーザが既に消費した

2. 関連研究2.1 推薦理由の提示
これまでの研究で，推薦理由を提示することで推薦シス
テムの説得力 [10] や満足度 [26] を向上できることが報告されている．推薦理由を提示するアプローチとして，ユーザ

コンテンツの再度の消費を促すうえで，どういった推薦理
由であれば十分な説得力を持つかを明らかにするための第一歩となる研究である．

3. 繰り返し消費されるコンテンツを対象とした推薦理由

類似度やコンテンツ類似度といった情報源の中の一つを推

本章ではまず，HyPER フレームワーク [14] について説薦理由として用いる方法がある．Herlocker ら [10]，Chang

明し，我々が取り組む問題への適用方法を述べる．その後，ら [7]，Symeonidis ら [24] の研究はこのアプローチに分類

繰り返し消費されるコンテンツに対する推薦理由を生成すされる．もう一つのアプローチは，複数の情報源を組み合るために本稿で提案する三つの要因と，それに基づく 9 種

わせて推薦理由として用いるというものであり，前者のア類の推薦理由を述べる．

プローチよりも有用であることが知られている [19]．後者のアプローチを扱う研究では，様々な情報源から得られる推3.1 HyPER の概要

薦理由の GUI を用いた可視化 [6], [11], [12], [18], [20], [27]HyPER [14] は probabilistic soft logic（PSL） [3] を採に焦点が当てられることが多かったが，Kouki ら [16] の最用しており，「ルール」の集合によって推薦モデルを構築す

近の研究で，GUI よりもテキストを用いた推薦理由の提示

る．ルールの例として「ユーザ u が楽曲 s1 を聴いたこと

方法の方が説得力がより高くなることが明らかになった．

があり，s1 が楽曲 s2 と類似していれば，u は s2 を聴くだ

Kouki らは HyPER [14] と呼ばれる，テキストに基づく推ろう」といったものがあげられる．HyPER では複数ある

薦理由の生成フレームワークも提案している．

ルールのうちどれを重視すべきかを自動的に学習し，ユー

既存研究では推薦理由を提示する対象がユーザにとってザが各コンテンツを推薦されたときに受け入れる確率を計

未知のコンテンツであるのに対して，我々はユーザが繰り算する．HyPER はさらにルールに対応する「スタイル」

c 2021 Information Processing Society of Japan⃝2

Vol.2021-IFAT-142 No.3
Vol.2021-DC-120 No.3
2021/3/26

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report
表 1 9 種類のスタイルと推薦理由の具体例．
要因

スタイル

次の理由で，Taylor Swift の Shake It Oﬀ をお薦めします：

P-ﬁrstあなたが Shake It Oﬀ を初めて聴いてからちょうど 5 年が経過したからです．

属人的P-lastあなたが Shake It Oﬀ を最後に聴いてからちょうど 3 年が経過したからです．

要因

P-together

あなたが先程聴いた Lady Gaga の Applause と Shake It Oﬀ を過去に一緒によく聴いていたからです．

P-total

次に Shake It Oﬀ を聴くと 100 回目の再生になるからです．

S-totalShake It Oﬀ の全ユーザの総再生回数が 100 万に到達したからです．

S-unique

Shake It Oﬀ を聴いたユニークユーザ数が 10 万に到達したからです．

S-favorite

Shake It Oﬀ をお気に入りに登録したユーザ数が 1 万に到達したからです．

コンテンツ的I-release

Shake It Oﬀ がリリースされてからちょうど 5 年が経過したからです．

要因

I-live

社会的要因

今日のライブで Taylor Swift が Shake It Oﬀ を歌ったからです．

に基づいて推薦理由のテキストを生成する．先程例にあげ

ンツの消費日時に関する要因である．P-ﬁrst のルールはたルールであれば，「楽曲 s2 はあなたの好きな楽曲 s1 と「ユーザ u が楽曲配信サービス上で楽曲 s を初めて聴いて似ているため推薦します」というスタイルを用意して適用からちょうど x 年が経過したら，u は s を聴くだろう」ですることで，「楽曲『Shake it Oﬀ』はあなたの好きな楽曲

あり，P-last のルールは「ユーザ u が楽曲配信サービス上『King of Anything』と似ているため推薦します」のようなで楽曲 s を最後に聴いてからちょうど x 年が経過したら，具体的な推薦理由のテキストが生成される．HyPER の特u は s を聴くだろう」である．ここで u は推薦対象のユー徴のひとつは拡張性の高さであり，どのような推薦理由でザであり，s は u により繰り返し消費された楽曲である．

あっても，それに対応するルールとスタイルを用意するこ

表 1 の推薦理由の例では，太字で記述された語はスタイルとでフレームワークに取り込むことができる．この利点をから生成される推薦理由中の変数の値であることを意味す

活かして次節では，繰り返し消費されるコンテンツの推薦る．したがって，P-ﬁrst の推薦理由で「5 年」という値は理由を生成するための 9 種類のルールとそれらに対応する

「3 年」
「7 年」
「10 年」といった値もとりうる．各ユーザがスタイルを提案する．

自分の好みに応じて変数の値を設定できるようにするというのが，適切な値を決めるための方法のひとつである．あ3.2 推薦理由生成のためのルールとスタイル

るいは，楽曲配信サービスが全ユーザに共通の値を決めて本稿では，ユーザが既に消費したコンテンツが再度その設定するという方法も考えられる．変数の値と推薦理由のユーザに推薦される状況を想定する．我々はそのような状説得力の関係については 4.3 章で検証する．P-together で況において，コンテンツが再度推薦された理由を提示する

は，ユーザの楽曲再生履歴内での楽曲の共起 [23] に基づいことを目的とする．この目的を達成するために，属人的要て推薦理由が生成される．楽曲 s′ をユーザ u によって繰

因，社会的要因，コンテンツ的要因の三つの要因を考慮す

り返し消費されてきた楽曲とすると，ルールは「u がたっる．楽曲の聴取においてはコンテンツの繰り返しの消費がた今聴いた s′ を過去に s と一緒に頻繁に聴いていたら，u

特に顕著であるため [4]，本稿では楽曲推薦を対象とする．

は s を聴くだろう」となる．P-ﬁrst，P-last，P-together で

表 1 に示すように，本節では 9 種類のスタイルについて述は，推薦された楽曲を頻繁に聴いていた当時のことを思い

べるが，これ以外のスタイルも考えられるかもしれない．

出して懐かしさを感じられるため，これらの推薦理由には

しかし，ここでの我々の目的はあらゆるスタイルを網羅す

説得力があると仮定している．最後に P-total ではユーザることではないことに注意されたい．そうではなく，我々ごとの楽曲再生回数を考慮し，「u が次に s を再生するとは三つの要因に基づいてスタイルの例を提示することを目u による s の総再生回数が x に到達するならば，u は s を的としている．それによって，どのようなサービスプラッ

聴くだろう」というルールを持つ．この推薦理由では，総トフォームにおいても，サービス固有の特徴に応じた推薦

再生回数を知ることで「そんなにもたくさん聴いてきたの理由を考える際に，三つの要因がその礎になりうることをか」という達成感から説得力を感じると仮定している．

示せると考えている．

3.2.2 社会的要因

3.2.1 属人的要因

社会的要因では，サービス上の全ユーザと推薦されるコ

属人的要因では，推薦対象となるユーザと推薦される楽ンテンツの間のインタラクションを考慮する．社会的要因

曲の間のインタラクションを考慮する．ある楽曲配信サーに関するスタイルとして，S-total，S-unique，S-favorite の

ビス上でユーザが楽曲を聴取すると，サービス上には聴取3 種類を提案する．S-total でのルールは「全ユーザによるのログが記録される．そのログを用いることで，属人的要

s の総再生回数が x に到達したら，u は s を聴くだろう」で因に関する，P-ﬁrst，P-last，P-together，P-total の 4 種あり，S-unique でのルールは「s を再生したユニークユー

類のスタイルを提案する．P-ﬁrst および P-last はコンテ

ザ数が x に到達したら，u は s を聴くだろう」である．一c 2021 Information Processing Society of Japan⃝3

Vol.2021-IFAT-142 No.3
Vol.2021-DC-120 No.3
2021/3/26

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

般的な楽曲配信サービスでは，ユーザが自身の好きな楽曲

60 名，30 代 82 名，40 代 73 名，50 代 73 名），女性 326 名を登録できる「お気に入り」機能が提供されている．そこ（10 代 10 名，20 代 67 名，30 代 91 名，40 代 82 名，50 代

で S-favorite では「s をお気に入りに登録したユーザ数が76 名）．

x に到達したら，u は s を聴くだろう」というルールを持つ．これら 3 種類の推薦理由では，推薦対象のユーザに馴

4.2 推薦理由の説得力染みのある楽曲が非常に多くのユーザによって聴かれたこ

まず，RQ1 に答えるため，3.2 節で述べた 9 種類の各推とやお気に入りに登録されたことを知った嬉しさから説得

薦理由の説得力を調査する．この調査では，推薦結果の良力を感じると仮定している．

し悪しの影響を排除したうえで推薦理由の説得力を評価す

3.2.3 コンテンツ的要因

ることを目的としている．そこで，推薦される楽曲によるコンテンツ的要因では，楽曲配信サービス上のユーザとバイアスを除くために，各推薦理由において，推薦されるは無関係に決まる，コンテンツ固有の要素を考慮する．コ

楽曲を「楽曲 A」と記述することとした．加えて，推薦理ンテンツ的要因に関するスタイルとして，I-release と I-live

由の中で変数の値として記述される時間（P-ﬁrst，P-last，の 2 種類を提案する．I-release でのルールは「s が発売さ

I-release，I-live），再生回数（P-total，S-total），ユーザ数

れてからちょうど x 年が経過したら，u は s を聴くだろう」（S-unique，S-favorite）のバイアスを除去するため，回答である．ここでは，そういった情報はユーザにとって楽曲

者には自分の好きな任意の値を想定するよう求めた．具体の記念日のように感じられて楽曲を再度聴きたくなり説得

的には，P-ﬁrst の場合であれば次のような説明文を回答者

力を感じると仮定している．I-live は「s のアーティストがに提示した．
あなたが利用している楽曲配信サービス上で，あx 日前のライブで s を歌っていたら，u は s を聴くだろう」というルールを持つ．ここでの仮定は，アーティストが最なたがある楽曲（「楽曲 A」とします）を初めて再近のライブである楽曲を歌ったことを知ったユーザは，自生してから今日でちょうど 5 年が経過しました．

分も「ライブ」感を楽しむためにその楽曲を聴きたくなりそこで，「初めて曲を聴いてからの経過時間」に基説得力を感じる，というものである*1 ．

づく推薦理由では，「あなたが楽曲 A を初めて再生してから今日でちょうど 5 年が経過しました．
」

4. 調査実験という推薦理由とともに楽曲配信サービス上で楽

本章では 622 名を対象としたアンケート調査を実施する

曲 A が推薦されます．ただし，ここで「5 年」とことで以下の二つの疑問に答える．

書いているのはひとつの例であり，半年，1 年，7RQ1 推薦理由の各スタイルは推薦理由の説得力にどの年などあなたの好きな時間を想定していただいてような影響を与えるか．

RQ2 推薦理由に含まれる変数の値と説得力との関係にはどのような傾向があるか．

構いません．*2
回答者は，各推薦理由に対する説得力を 7 段階（1 は説得力が最も低く，7 は説得力が最も高い）で回答した．推薦
理由は回答者ごとにランダムな順で提示した．ある推薦理

4.1 参加者

由の説得力が 5 以上と回答した回答者（つまり，その推薦

アンケートの回答者は日本のアンケート会社を通じて募理由に説得力があると感じた回答者）を対象として，その集した．回答者の条件として，任意の楽曲配信サービスの推薦理由に説得力があると感じた理由も自由記述形式で回

スマートフォンアプリを用いて平均的に週に 1 日以上楽曲答してもらった．

を聴いていることと，日本人であることを設けた．回答者

図 1 に各推薦理由の説得力の平均値を示す．9 種類の推は Web ブラウザを通じて我々の用意したアンケートに回薦理由は，説得力の高いグループ（P-together，P-total，答した．各回答者には謝礼として 1,500 円を支払った．ア

S-total，S-unique，S-favorite，I-live）と説得力の低いグンケートには 679 名が回答したが，分析結果をより信頼でループ（P-ﬁrst，P-last，I-release）に分けられる．テュー

きるものにするために，57 名の回答を除外した（39 名はキーの検定の結果，前者のグループのすべての推薦理由の選択式の全ての質問に対して同じ番号を選んでいたため，説得力が，後者のグループのいずれの推薦理由の説得力よ

18 名は自由記述の回答に対して「xxxxxx」などの不適切りも有意に高かった（p < 0.05）ことから，これら 2 グルーな回答をしたためであった）．残りの 622 名の性別と年代プの間には説得力に明確な違いがあると言える．

の分布は以下の通りである：男性 296 名（10 代 8 名，20 代*1

ライブの参加者が，ライブで演奏された楽曲に関する情報をTwitter に投稿するのは一般的な行動である [17] ため，ライブに関する情報を収集する方法の一つとして Twitter の活用が考えられる．

c 2021 Information Processing Society of Japan⃝

説得力の高いグループでは，P-together の説得力が最も*2

ユーザが楽曲 A を過去に聴いたことを覚えていなければ，楽曲
A は未知の楽曲として推薦する方が適切である．そのため本調査
では，推薦された楽曲を過去に聴いたことは覚えているものと回答者には想定してもらった．

4

Vol.2021-IFAT-142 No.3
Vol.2021-DC-120 No.3
2021/3/26

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

平均値）．

0.6

0.4

e

0.3

leas

te

e

0.5

I-re

vori
S-fa

niqu
S-u

tal

0.76
0.68 0.69
0.36 0.34 0.35
0.39 0.33 0.39 0.38
S-to

tal

0.39
0.37
0.36
0.38
0.35
P-to

st

I-live

0.44
0.31
0.29
0.27
0.40
0.35
P-to

図 1 各推薦理由の説得力の平均値および標準誤差（y 軸：説得力のI-release

P-fir

I-liv
e

e

I-re
leas

te
vori

S-fa

niqu
S-u

S-to

get
P-to

P-to
t

st
P-la

P-fir

e

S-favorite

tal

3.6

al

S-unique

her

3.8

st

S-total0.7

her

P-total

4.0

0.33
0.36
0.28
0.30
0.36
0.61
0.35

get

4.2

0.66
0.43
0.46
0.30
0.33
0.37
0.66
0.32

st

P-lastP-together

P-la

4.4

図 2 説得力のスタイル間でのピアソンの積率相関係数．いずれも無相関検定は棄却された（p < 0.001）．

高く，S-total を除く残りの 7 種類のいずれの説得力よりも有意に高い値であった（p < 0.05）．我々の仮定どおり，

そのような問題を解決するために，まずは説得力の高いグ

P-together に説得力を感じる理由としては，懐かしさを感

ループに含まれる推薦理由を全ユーザに対して提示するとじられるからという理由が最も多かった．P-ﬁrst と P-lastいうアプローチは楽曲配信プラットフォームにとって有益に関しても仮定したとおり，懐かしさを感じるからというであると考えられる．

理由が最も多かったが，P-ﬁrst と P-last はいずれも説得力

推薦理由の説得力について，スタイル間でピアソンの積の低いグループに含まれている．P-together の場合，ユー率相関係数を計算した結果を図 2 に示す．P-ﬁrst，P-last，

ザは懐かしい楽曲を連続して（ユーザ自身が再生した楽曲

I-release はいずれも説得力の低いグループに属しているが，と推薦された楽曲）聴くことができるのに対して，P-ﬁrst

互いに比較的高い相関を持つことから，時間に関する推薦と P-last では推薦された楽曲だけに対して懐かしさを感じ理由に高い説得力を感じる回答者の集団が存在することがられる．そのため，P-together の方がユーザにより強く懐わかる．したがって，もしあるユーザが時間に関するいず

かしさを感じさせられるという点で，P-ﬁrst と P-last より

れかの推薦理由とともに推薦された楽曲を聴いた場合，そも説得力が高い結果となった可能性がある．P-total に説のユーザは時間に関する他の推薦理由に基づいて推薦され得力を感じる理由として最も多かったのは，自身の総再生た楽曲も聴く可能性が高く，楽曲配信プラットフォームは回数を知ることで，いかにその楽曲のことが好きであるか

この知見に基づいて推薦する楽曲を決めることもできる．

再認識できるから，というものであった．我々が仮定してS-total，S-unique，S-favorite が互いに高い相関を持つたいた理由（達成感を感じられるから）は 2 番目に多い理由

め，楽曲の人気度に関する推薦理由に高い説得力を感じるであった．

回答者の集団がいることもわかる．その一方で，時間に関

社会的要因に関しては，全ての推薦理由（S-total，S-する推薦理由と楽曲の人気度に関する推薦理由の相関は低unique，S-favorite）が説得力の高いグループに属しておいことから，それぞれに説得力を感じる回答者の集団はあり，それらの説得力の間には有意な差はなかった．いずれ

る程度排他的であると言える．

の推薦理由でも，楽曲が人気であることを実感できるからというのが説得力を感じる最も多い理由であった．より具4.3 推薦理由中の変数の値と説得力の関係

体的には，S-total において，ある回答者は「自分の好きな

P-together を除く 8 種類の推薦理由には変数が含まれて楽曲がそれほどたくさん聴かれているとわかると嬉しくないる．具体的には，P-ﬁrst，P-last，I-release，I-live にはるので，推薦された楽曲を聴きたい．」のように回答して時間に関する変数が含まれ，P-total と S-total には再生回いた．

数に関する変数が含まれ，S-unique と S-favorite にはユー

最後に I-live では，我々の仮定した理由（ユーザが「ラザ数に関する変数が含まれる．本節では RQ2 に答えるた

イブ」感を楽しむため）に加えて，アーティストの願望をめ，推薦理由に含まれる変数の値に対する説得力を調査す汲み取った理由（ライブで歌われた楽曲はアーティストがる．調査では，各推薦理由に対する変数の具体的な値を 4

今聴いてほしい楽曲ということなので聴きたい）も多く見

件または 5 件回答者に提示した．例えば，P-total で提示られた．

された値は 50，100，300，500，1,000 の 5 件である．回

推薦対象となるユーザに対して楽曲を推薦する際は，そ答者は各値に対する説得力を 7 段階（1 は説得力が最も低のユーザにとって説得力の高い推薦理由が採用されるべく，7 は説得力が最も高い）で回答し，そのように説得力きである．しかし，そうした個々のユーザへの最適化にはを感じた理由も自由記述形式で回答した．各推薦理由に対

ユーザに対する事前調査など様々なコストが必要となる．

する調査には，4.2 節において対応する推薦理由の説得力

c 2021 Information Processing Society of Japan⃝5

Vol.2021-IFAT-142 No.3
Vol.2021-DC-120 No.3
2021/3/26

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

P-first (190)6

P-last (185)P-total (246)

S-total (272)54S-unique (249)6

S-favorite (242)

I-release (169)

1

00
1,0

100

10

1

00
1,0

500

300

100

50

10

5

3

1

10

5

3

1

3

I-live (257)

5
4

10

5

3

1
100

50

10

1

1,0
00

500

100

50

10

1

3

図 3 変数の値に対する説得力の平均値．y 軸の説得力の値の範囲は全てのグラフで共通である．括弧内の数値は各スタイルの調査の参加者数を表す．

に 5 以上を付与した回答者だけが参加した．

ザのデータを使用して推薦理由を生成していない，（3）日

8 種類の各推薦理由において，回答者に対して提示した本人だけを対象としてアンケート調査を実施している，の変数の値と，その値に対する説得力の平均値を図 3 に示す．

三つがあげられる．こうした限界点はあるものの，繰り返

いずれの推薦理由でも，x 軸の変数の値の増加に伴って説し消費されるコンテンツを対象とした ER の有用性を調査

得力の平均値は単調に増加または減少している．したがっした最初の研究として，ER の分野への貢献に値すると考て，変数の値と説得力の関係には明確な傾向があると言ええている．複数の情報源を組み合わせた ER の初期の研究

る．自由記述の内容を分析したところ，例えば P-ﬁrst とでも，文献 [16] は限界点（1），文献 [15] は限界点（2）をP-last では，時間が長くなるほどより強く懐かしさを感じ有していたが，それらは後続研究に貢献してきている．同られるという理由で変数の大きい値に対して高い説得力を様に限界点（3）についても，国による各推薦理由の説得力付与した回答者が多く見られた．同様に人気度に関する推の差異を調査するといったような，より発展的な研究課題

薦理由（S-total，S-unique，S-favorite）でも，楽曲の人気の可能性も秘めている．

度の高さをより強く感じられるという理由から，変数の値

謝辞

本研究の一部は JST ACCEL (JPMJAC1602)，

が大きくなるほど説得力の値は高くなっていた．それに対JST CREST (JPMJCR20D4)，JSPS 科研費 (20K19934)

して I-live では時間が短い方が説得力の値が高かった．この支援を受けた．

の理由としては，ライブで歌われてからより短い時間で楽曲を推薦されて聴くことで，アーティストとの一体感を感

参考文献

じられるからという回答が多かった．以上の結果から，音[1]

楽配信プラットフォームが推薦理由を生成する際は，各推薦理由での説得力の平均値が例えば 4 以上の変数の値を用いるようなアプローチも有力であると考えられる．

[2]

5. おわりに
本稿では，繰り返し消費されるコンテンツを対象とした[3]

推薦理由の提示という概念を提唱し，9 種類の推薦理由を提案した．さらに，アンケート調査を実施し，提案した各推薦理由の説得力および，推薦理由に含まれる変数の値に対[4]する説得力を調査した．本研究の限界点として，（1）調査の対象が楽曲推薦のドメインだけである，（2）実際のユー[5]

c 2021 Information Processing Society of Japan⃝

G. Adomavicius and A. Tuzhilin. Toward the next generation of recommender systems: A survey of the state-ofthe-art and possible extensions. IEEE Transactions on
Knowledge and Data Engineering, 17(6):734–749, 2005.
A. Anderson, R. Kumar, A. Tomkins, and S. Vassilvitskii. The dynamics of repeat consumption. In Proceedings of the 23rd International Conference on World
Wide Web, WWW’14, pages 419–430, 2014.
S. H. Bach, M. Broecheler, B. Huang, and L. Getoor.
Hinge-loss markov random ﬁelds and probabilistic soft
logic. The Journal of Machine Learning Research,
18(1):3846–3912, 2017.
A. R. Benson, R. Kumar, and A. Tomkins. Modeling user consumption sequences. In Proceedings of the25th International Conference on World Wide Web,
WWW’16, pages 519–529, 2016.
M. Bilgic and R. J. Mooney. Explaining recommen-

6

Vol.2021-IFAT-142 No.3
Vol.2021-DC-120 No.3
2021/3/26

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

dations: Satisfaction vs. promotion. In Proceedings of
Beyond Personalization 2005: A Workshop on the
Next Stage of Recommender Systems Research at the2005 International Conference on Intelligent User Interfaces, IUI WS’05, pages 13–18, 2005.
S. Bostandjiev, J. O Donovan, and T. Höllerer.
TasteWeights: A visual interactive hybrid recommendersystem. In Proceedings of the Sixth ACM Conference on
Recommender Systems, RecSys’12, pages 35–42, 2012.
S. Chang, F. M. Harper, and L. G. Terveen. Crowd-based
personalized natural language explanations for recommendations. In Proceedings of the 10th ACM Conference on Recommender Systems, RecSys’16, pages 175–
182, 2016.
J. Chen, C. Wang, and J. Wang. Will you reconsume
the near past? Fast prediction on short-term reconsumption behaviors. In Proceedings of the Twenty-NinthAAAI Conference on Artiﬁcial Intelligence, AAAI’15,
pages 23–29, 2015.
J. Chen, C. Wang, J. Wang, and P. S. Yu. Recommendation for repeat consumption from user implicit feedback.
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 28(11):3083–3097, 2016.
J. L. Herlocker, J. A. Konstan, and J. Riedl. Explaining
collaborative ﬁltering recommendations. In Proceedingsof the 2000 ACM Conference on Computer Supported
Cooperative Work, CSCW’00, pages 241–250, 2000.
A. Kangasrääsiö, D. Glowacka, and S. Kaski. Improving controllability and predictability of interactive recommendation interfaces for exploratory search. In Proceedings of the 20th International Conference on Intelligent User Interfaces, IUI’15, pages 247–251, 2015.
B. P. Knijnenburg, S. Bostandjiev, J. O Donovan, andA. Kobsa. Inspectability and control in social recommenders. In Proceedings of the Sixth ACM Conference on Recommender Systems, RecSys’12, pages 43–50,
2012.
D. Kotzias, M. Lichman, and P. Smyth. Predicting
consumption patterns with repeated and novel events.
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 31(2):371–384, 2019.
P. Kouki, S. Fakhraei, J. Foulds, M. Eirinaki, and
L. Getoor. HyPER: A ﬂexible and extensible probabilistic framework for hybrid recommender systems. In Proceedings of the 9th ACM Conference on Recommender
Systems, RecSys’15, pages 99–106, 2015.
P. Kouki, J. Schaﬀer, J. Pujara, J. O Donovan, and
L. Getoor. User preferences for hybrid explanations. In
Proceedings of the Eleventh ACM Conference on Recommender Systems, RecSys’17, pages 84–88, 2017.
P. Kouki, J. Schaﬀer, J. Pujara, J. O Donovan, and
L. Getoor. Personalized explanations for hybrid recommender systems. In Proceedings of the 24th International Conference on Intelligent User Interfaces, IUI’19,
pages 379–390, 2019.
A. Laplante, T. D. Bowman, and N. Aamar. “I’m at#Osheaga!”: Listening to the backchannel of a music
festival on Twitter. In Proceedings of the 18th International Society for Music Information Retrieval Conference, ISMIR’17, pages 585–591, 2017.
J. O Donovan, B. Smyth, B. Gretarsson, S. Bostandjiev, and T. Höllerer. PeerChooser: Visual interactive
recommendation. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI’08,
pages 1085–1088, 2008.

c 2021 Information Processing Society of Japan
⃝

[19]

[20]

[21]

[22]

[23]

[24]

[25]

[26]

[27]

[28]

[29]

A. Papadimitriou, P. Symeonidis, and Y. Manolopoulos.
A generalized taxonomy of explanations styles for traditional and social recommender systems. Data Mining
and Knowledge Discovery, 24(3):555–583, 2012.
D. Parra, P. Brusilovsky, and C. Trattner. See what you
want to see: Visual user-driven approach for hybrid recommendation. In Proceedings of the 19th International
Conference on Intelligent User Interfaces, IUI’14, pages
235–240, 2014.
D. Rafailidis and A. Nanopoulos. Repeat consumption
recommendation based on users preference dynamics
and side information. In Proceedings of the 24th International Conference on World Wide Web, WWW’15
Companion, pages 99–100, 2015.
P. Ren, Z. Chen, J. Li, Z. Ren, J. Ma, and M. de Rijke. RepeatNet: A repeat aware neural recommendation
machine for session-based recommendation. In Proceedings of the Thirty-Third AAAI Conference on Artiﬁcial
Intelligence, AAAI’19, pages 4806–4813, 2019.
N. Sachdeva, K. Gupta, and V. Pudi. Attentive neuralarchitecture incorporating song features for music recommendation. In Proceedings of the 12th ACM Conference
on Recommender Systems, RecSys’18, pages 417–421,
2018.
P. Symeonidis, A. Nanopoulos, and Y. Manolopoulos.
MoviExplain: A recommender system with explanations.
In Proceedings of the Third ACM Conference on Recommender Systems, RecSys’09, pages 317–320, 2009.
N. Tintarev. Explanations of recommendations. In Proceedings of the 2007 ACM Conference on Recommender
Systems, RecSys’07, pages 203–206, 2007.
N. Tintarev and J. Masthoﬀ. Eﬀective explanations ofrecommendations: User-centered design. In Proceedingsof the 2007 ACM Conference on Recommender Systems, RecSys’07, pages 153–156, 2007.
K. Verbert, D. Parra, P. Brusilovsky, and E. Duval.
Visualizing recommendations to support exploration,transparency and controllability. In Proceedings of the2013 International Conference on Intelligent User Interfaces, IUI’13, pages 351–362, 2013.
Y. Zhang and X. Chen. Explainable recommendation: A
survey and new perspectives. Foundations and Trends
in Information Retrieval, 14(1):1–101, 2020.
Y. Zhang, G. Lai, M. Zhang, Y. Zhang, Y. Liu, and
S. Ma. Explicit factor models for explainable recommendation based on phrase-level sentiment analysis. In Proceedings of the 37th International ACM SIGIR Conference on Research & Development in Information Retrieval, SIGIR’14, pages 83–92, 2014.

7