DEIM Forum 2016 E1-3

研究成果データベースを用いた異分野の共同研究者の推薦
荒木将貴†

桂井麻里衣†

大向

一輝††

武田

英明††

† 同志社大学理工学部 〒 610–0394 京田辺市多々羅都谷 1–3†† 国立情報学研究所 〒 101–8430 東京都千代田区一ツ橋 2–1–2
E-mail: †{araki,katsurai}@mm.doshisha.ac.jp, ††{i2k,takeda}@nii.ac.jp
あらまし

異分野の研究者らによる共同研究は，既存の学問分野の枠組みをこえた観点や発想，技術を生み出すものとして注目されている．従来研究では，共著情報によるソーシャルな関係に基づく異分野の共同研究者の推薦が行われている．しかしながら，既存の共著関係では研究内容の潜在的な類似性を反映した推薦ができないという問題がある．そこで本稿では，研究成果データベースにおけるテキストの類似性に基づく異分野の共同研究者推薦手法を提案する．提案手法では，はじめに研究成果報告文のテキスト情報からキーワードを抽出し，研究者の特徴ベクトルを算出する．次に，特徴ベクトル間の類似度を算出することで，異分野に属する関連研究者を推薦する．類似度の算出方
法には，研究者対の類似度を総当たりで算出する方法と，共同研究関係を利用して類似度を伝搬させる方法の 2 種類を用いる．また本文では，ケーススタディとして総合研究大学院大学の部局間共同研究例を用いた実験を行った．実験では，提案手法は共著情報に基づく従来手法に比べ，実際の共同研究例に近い推薦結果を示した．
キーワード

1.

学際研究，異分野共同研究，共同研究者推薦，テキストマイニング

はじめに究者の推薦手法を提案する．研究内容を表すテキスト情報として，科学研究費助成事業データベース KAKEN （注 1） の研究課

研究課題が大規模化・複雑化するにつれ，研究に必要となる

題キーワードおよび研究成果報告文を利用する．KAKEN デー

学術的・技術的な知識は爆発的に増加する．そのため，高度なタベースは，文部科学省および日本学術振興会が交付する科学

研究課題に対峙するには多くの研究者が共同で研究を進める

研究費助成事業により行われた研究課題のデータを，国立情必要がある．さらに，複雑な研究課題の筆頭である学際研究

報学研究所の協力によって公開しているデータベースである．

(interdisciplinary research) を行うには，専門分野の異なる研

KAKEN データベースでは研究課題と研究者が一意に識別でき究者同士が共同で研究を行う必要もある．しかしながら，同一

るよう番号が付与されており，分析の際に同姓同名研究者等の分野の研究者から共同研究者を探すのに比べ，異分野の研究者

存在によって研究者が曖昧になる問題を避けることができる．

を共同研究者として探し出すことは，異分野の知識を必要とす

本研究の主な貢献を示す．

るため困難であることが多い．そのため，異分野の共同研究者•

を効率よく自動的に推薦する手法が求められる．
共同研究推進を目的として，同一分野内での共同研究者を推

研究成果報告文のテキスト特徴を用いて，異分野の共同研究者を推薦する手法を提案する．

•

総合研究大学院大学（総研大）における共同研究の現状

薦する研究は従来より盛んに行われている．例として，共同をモデルケースとし，異分野の共同研究者を推薦する意義を明

研究経歴を用いた協調フィルタリングによる手法 [1] や，学術らかにする．

論文の共著情報や引用情報といったメタデータを利用した手•提案手法と従来手法によって異分野の共同研究者を推薦

法 [2–4] が考案されている．後者は，論文メタデータから研究し，実際の共同研究例を正例として評価する．その結果から提者のネットワークを構築し，ネットワーク構造を用いて研究者

案手法が異分野の共同研究者の推薦問題において優位であるこ間の関連の強さを算出する手法である．これらの手法は，知人とを示す．

の知人は新たな知人になりやすいという人間関係の特徴を利用

本稿の構成は以下の通りである．2 章では，本研究の関連研しており，ソーシャルネットワークにおけるリンク予測問題 [5]究である学際研究の分析に関する研究，研究課題および研究者

を共同研究者推薦へ応用したものともいえる．しかし，異分野のネットワーク分析に関する研究，共同研究者の推薦に関するの共同研究者を推薦するにはこれらの方法は不適だと考えられ研究，トピックモデルを用いた研究内容の分析に関する研究にる．なぜなら，異分野共同研究を既に行っている研究者でないついて紹介する．3 章では，研究内容を用いた異分野共同研究

限り，異分野の研究者が知人として現れる可能性は低い．また，を推薦する手法を提案する．研究内容のみによる手法と共同研

既にある人間関係をバイアスとすることは本来学術的に行われ究ネットワークを利用した手法の 2 つの提案手法を説明する．

るべき共同研究を見失うことになりかねない．よって，純粋に4 章では，総研大の共同研究の現状を分析した後，提案手法の

研究内容のみに基づく推薦が異分野共同研究には求められる．
そこで本稿では，研究内容の類似性に基づく異分野の共同研（注 1）：https://kaken.nii.ac.jp/

評価実験を行う．最後に 5 章では本研究のまとめと今後の課題

トピックモデルを利用し，トピックによるネットワークを構について考察する．

築する手法を提案している．文献 [4] では，共引用を基にした

2.

関連研究

2. 1

学際研究の分析に関する研究

ネットワークを用いて共同研究者を推薦する手法を提案し，文献 [3] の性能を上回った．しかし，いずれの研究もコンピュー
タサイエンスに関する研究者データベースを用いているため，学際研究とは，1 つの成果のために 2 つ以上の専門分野を利既に類似度の高い分野間の共同研究に対象が限定されている．

用し，アイディアや方法の統合を行うことである [6]．そのたまた，任意の 2 分野を選択してその 2 分野間での共同研究を推め，単なる異分野の研究者らによる共同研究とは厳密には異な薦するという手法 [3, 4] は，複数の分野を含めた推薦を同時にり，生み出した知見を統合するフェーズが含まれる．しかし，行うことはできず，対象とする分野数 n が増加すると組み合わ学際研究は異分野共同研究の発展した姿とも考えられるため，

せ数が O(n2 ) で増加するという問題がある．
トピックモデルを用いた研究内容の分析に関する研究

学際研究に関する分析アプローチを参考にすることは本研究に

2. 4

おいても意義がある．

研究内容を分析するために，論文等の学術的なテキストデー

学際研究を推進するために，現状の学際研究を分析する研タに対して LDA (Latent Dirichlet Allocation) [15] をはじめ究が行われている [7]．文献 [7] では，学際研究を分析するたとする潜在トピックモデルを適用する研究がある [7, 16–20]．

めの研究者データベースとしてアメリカ国立科学財団（NSF:

トピックモデルは，文書中の単語の出現頻度を変動させる要因

National Science Foundation）の研究助成情報を用いている．

を潜在的なトピックとして単語分布で表す．これにより，文書研究助成情報とは，ある助成金に対する研究成果報告書を含むや著者の特徴を潜在的なトピックの分布で表すことができる．

テキスト情報を指す．日本では科学研究費助成事業がアメリカ

論文テキストを用いて研究者をトピック分布や単語分布で表すにおける NSF と同様の役割を果たしているといえる．そのたことで，研究者のタイプの分析 [16] や研究者コミュニティの分

め，国内における研究課題を分析対象とする際には KAKEN

析 [17]，同姓同名研究者の同定 [19, 20] 等を行うことができる．

データベースを利用することが有効だと考えられる．

文献 [18] では，学術論文に対して Author-Topic モデル [21] を

2. 2

研究課題および研究者のネットワーク分析に関する

適用し，トピックの単語分布を用いて研究者の研究を表す特徴

研究

語を得ることで，研究者間の共同研究を推薦するための根拠文

ネットワーク分析の手法を用いて研究課題や研究者を分析す

書を検索するクエリを生成している．しかしこの方法は，既存る研究が行われている．研究課題を対象としたものの例として，の研究に類似する共同研究しか推薦できない点や，推薦される

計量書誌学の発想から論文間の引用関係を用いてネットワーク

候補の精度が低い点が問題とされている．本稿においても，トを構築し，その構造から論文の重要度や学際性を算出する試み

ピックモデルによる次元削減が異分野共同研究者の推薦に与えがある [8, 9]．引用関係を利用するメリットとして有向性と時る影響を調査する．

系列情報を持つ点が挙げられるが，出版年の若い論文ほど被引用数が少なくなり，一貫した分析が難しいという問題もある．

3.

提案手法

研究者を対象としたものの例としては，論文での共著関係を用

本章では，研究内容を用いた異分野の共同研究者を推薦する

いてネットワークを構築し，その構造を社会学的視点から分析手法を提案する．まず，データベースのテキスト情報から研究する研究がある [10–12]．以上は論文のメタデータを利用して者特徴量を算出する（3. 1）．次に，研究者特徴量を用いて研究分析を行う手法であったが，論文のテキスト内容の類似度を利者間の類似度を算出し，異分野共同研究を行う候補者を推薦す用して分析を行う研究もある [13]．文献 [13] では，共著ネットる（3. 2）．以降の節でそれぞれの具体的な方法について述べる．

ワークの構造による類似度と研究者の論文の内容による類似度を利用して，研究分野のクラスタリング精度を比較している．

3. 1

KAKEN データベースを用いた研究者の特徴算出

ネットワーク構造による手法の方が精度が良いという結果で

KAKEN データベース上の研究者には，研究者番号が一意にあったものの，共著ネットワークはスパースである点から，小割り当てられており，研究者の関わった研究課題が紐付けられ規模のクラスタに分割したい際には研究内容による手法の方がている．研究課題は研究課題番号によって一意に識別される．

有利だと結論付けられている．

研究課題には，研究代表者および研究分担者，研究課題名，研究2. 3

共同研究者の推薦に関する研究

期間，研究分野，研究キーワードの情報が登録されている．研

研究活動を活発化し，共同研究を促進することを目的として究課題には 1 年ごとの研究実績報告書の提出が義務付けられて自動的に共同研究者を推薦する研究が行われている [2–4]．こおり，最新の報告文が研究概要（最新報告）として登録される．

れらの研究では，論文メタデータを用いて研究者に関するネッ

研究内容を表すテキスト情報として，研究者自らが付与したトワークを構築し，Random Walk with Restart (RWR) [14]研究キーワードが挙げられる．しかし，研究キーワードの付与を適用することでノード間類似度を算出する手法が有効とされ数は研究課題によってバラつきがあり，中には研究キーワードている．文献 [2] では，共著ネットワークのエッジ重みに共著が全く付与されていない課題も存在する．そこで，研究課題名

頻度等を考慮することで，共同研究予測の性能を向上させた．

と研究成果報告文もテキスト情報として利用し，情報量を補う

文献 [3] では，共同研究例から共同研究のトピックを学習する

ことを考える．KAKEN のテキストデータには電子化される際

BoW
BoW
BoW
表現
表現
表現

合計

BoW
表現

tf-idfLD

word1 …… wordW

topic1 …… topicT

名詞・
キーワード
を抽出

BoW
表現

異分野研究者を推薦
tf-idfによる研究者特徴ベクトル空間

A

研究者特徴量研究者の持つ
研究課題特徴量

近傍上位N人のtf-idfによる研究者特徴ベクトル

近傍上位N人のトピックによる
研究者特徴ベクトル

異分野研究者を推薦

LDA

トピックによる
研究者特徴ベクトル空間
topic1 …… topicT

研究課題

研究課題特徴量

近傍上位N人の平均

異分野研究者を推薦
研究者の持つ
研究課題特徴ベクトル

図1

研究成果報告文からの特徴ベクトル算出．

図2

似度．

半角ハイフンで登録された長音の修正（例：インタ-ネット → インターネット）•

研究内容の類似度による推薦手法の概要．

表 1 ベクトル x = (x0 , ..., xN )T と y = (y0 , ..., yN )T 間の類の認識ミスが含まれているため，•トピックによる
研究者特徴ベクトル空間

トピックによる
研究者特徴ベクトル

空白文字キーワードの除去を行う．さらに，一般的なテキスト正規化である•

全角英数を半角英数に修正 （例：ＨＴＭＬ → HTML）•

半角カタカナを全角カタカナに修正|x ∩ y||x ∪ y|jaccard 係数

重み付き jaccard 係数N∑max (xi , yi )i=0cosine 類似度

min (xi , yi )xT y|x||y|（例：ｺﾝﾃﾝﾂ → コンテンツ）•

英字大文字を小文字に統一 （例：Web → web）•

URL 文字列の除去

特徴ベクトルを次元削減する方法を二つ提案する．一つ目は，を事前に行ってテキスト情報の正確性を向上させる．その後，研究者特徴量の BoW 表現に対し LDA を適用することで次元

対象研究課題中の研究キーワードから全キーワードリストを作削減を行った特徴ベクトルとする方法である．二つ目は，研究成する．

課題特徴量を LDA で次元削減したものを研究課題の特徴ベク（注 2）によって研究課題名

トルとし，研究者の持つ研究課題特徴ベクトルの平均を研究者と研究成果報告文を形態素解析し，名詞（注 3） を抽出する．ただの特徴ベクトルとする方法である．以上の特徴ベクトル算出方

し，漢字でない 1 文字以下の単語は除去する．MeCab には，法を図 1 に示す．

次に，形態素解析エンジン MeCab（注 4）

キーワードリストと日本語 Wikipediaの見出し語を追加したユーザ辞書と IPA 辞書を設定する．これにより研究課題ごとに研究課題名と研究成果報告文の単語リストを作成する．

3. 2

研究内容による異分野の共同研究者の推薦

3. 2. 1

研究内容の類似度のみによる推薦手法

研究内容の類似度のみによる推薦手法の概要を図 2 に示す．

得られた単語リストを用いて特徴量を算出する．まず，研究研究者の特徴ベクトル間の類似度を算出し，最も類似度の高い

課題ごとに研究課題名，研究成果報告文の単語リスト，および者から同分野の研究者を除いた上位 N 人を推薦結果とする．ベ

研究キーワードを合わせた Bag-of-Words (BoW) 表現を作成

クトル間の類似度には様々な指標があるが，要素の値を用いずし，研究課題特徴量とする．さらに，研究者の行った研究課題に単語リスト間の集合の類似度を表す jaccard 係数，ベクトルの特徴量の総和を研究者特徴量とする．

の要素の値を考慮するよう拡張した重み付き jaccard 係数 [23]，

研究者の特徴ベクトルは，研究者特徴量である BoW 表現にベクトルの向きの類似度を表す cosine 類似度の 3 つの指標を対し tf-idf (term frequency-inverse document frequency) [22]代表的な類似度として用いる．それぞれの具体的な類似度算出を適用することで算出する．tf-idf を用いる理由は，名詞の表

方法を表 1 に示す．
共同研究ネットワークを利用した推薦手法

す意味概念の広さはそれぞれ異なるため，概念の狭いものほど

3. 2. 2

特徴的な単語として重み付けするためである．また，最も基本

研究内容の類似度に加えて，既存の共同研究の情報を利用す的なトピックモデルである LDA (Smoothed LDA) を利用してることを考える．従来の共著ネットワークを利用した手法 [2]を参考に，研究者をノードとし，共同研究関係を持つ研究者同士をエッジで結んだネットワークを構築する．この共同研究（注 2）：http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/index.html（注 3）：IPA 品詞体系における「名詞」の内，
「接尾」
「非自立」
「代名詞」
「形容動
詞語幹」
「副詞可能」は研究内容を表すのに不適と考えられるため全て除去する．
（注 4）：https://ja.wikipedia.org/

ネットワークに対してネットワーク構造を利用した類似度伝搬手法を適用し，最も類似度の高い者から同分野の研究者を除い

表2

総研大部局と対象研究者数一覧．括弧内は他部局と兼務している人数を表す．
部局

推薦ターゲット

共同研究ネットワーク

共同研究関係エッジ重み算出
RWRによる推薦

国立民族学博物館

45

国際日本文化研究センター

20

国立歴史民俗博物館

32

教育支援センター

13

国文学研究資料館

25

分子科学研究所
国立天文台
研究者特徴ベクトル間の対象研究者数60
96(1)核融合科学研究所

59

類似度上位N人の宇宙科学研究所

74

異分野研究者を推薦

加速器研究施設

134(1)

類似度を算出図 3 共同研究ネットワークを利用した推薦手法の概要．

物質構造科学研究所

55

素粒子原子核研究所

101

統計数理研究所

45(1)

国立極地研究所

50

た上位 N 人を推薦結果として得る（図 3）．ネットワーク構造を

国立情報学研究所

65

利用した類似度伝搬手法には，従来手法 [2–4] で有効とされて

国立遺伝学研究所

60

いる RWR を用いる．RWR とは，ネットーワーク上で推薦元

基礎生物学研究所

57(1)のノードから隣接するノードへエッジ重みに基づく確率で遷移

生理学研究所62(1)

先導科学研究科16(6)するランダムウォーク処理と，ある一定の確率でスタートノー

学融合推進センタードへ遷移するリスタート処理を組み合わせることで，定常状態

合計

4(6)
1,073(17)での各ノードの存在確率を推薦元のノードに対する残りのノードの類似度として算出する手法である．状態遷移のステップはみなす．

次の式で表される．

異分野の研究者同士の共同研究であることを判断するため

R(t+1) = αSR(t) + (1 − α)q(1)

R(t) は t ステップ目の各ノードの存在確率ベクトル，α はリス
タートを行う確率，S は状態遷移行列，q はスタートノードに対応する要素のみ 1 で残りは 0 のリスタートを表すベクトルをそれぞれ示す．ステップを十分繰り返すと R は収束し，各ノードに対する存在確率を算出できる．状態遷移行列 S = [Sx,y ] はエッジ重みを隣接するノードに対するエッジ重みの総和で正規化したもので，次の式で表される．

Wx,y
Sx,y = ∑z∈Γ(x) Wx,zに，研究者の研究分野の情報が必要となる．研究者の研究分野
としては，KAKEN データベースの研究課題に付与されている研究分野ではなく，総研大教職員の所属する部局を利用する．

KAKEN データベースの研究分野は研究者ではなく研究課題に研究分野が付与されている点，研究分野が未登録な研究課題が存在する点，研究分野名は年代によって表記が変化する点などから，分析に不適だと判断した．総研大教職員は必ず 1 つ以上の部局に所属している．また，部局は主に研究所であるため研究内容の近しい研究者の集団であり，1 つの分野として扱える．

(2)

表 2 に総研大教職員の所属する部局の一覧を示す．複数の所属を持つ者を考慮して共通の所属を持たない研究者同士を異分野

Sx,y はノード x, y 間の遷移確率を表し，Wx,y は x, y 間のエッ関係とし，異分野関係の研究者が含まれる研究課題を既存の異ジの重み，Γ(x) はノード x に隣接するノードの集合を表す．

分野共同研究とする．
異分野共同研究の現状

エッジ重みには研究者の特徴ベクトル間の類似度を利用するこ

4. 2とで，研究内容による類似度を反映できる．

総研大における異分野共同研究の現状を俯瞰するために，研

4.

実

験

4. 1

データセット

究者をノード，共同研究関係をエッジとする共同研究ネットワー
クをばねモデルで可視化した結果を図 4 に示す．1,081 ノード
中 577 ノードが最も大きなグラフに属し，288 ノードが孤立

本稿では，総研大教職員 1,227 名（2015 年 4 月時点）に対ノードとなった．7,698 の対象研究課題の内，総研大教職員間する学内の異分野共同研究者の推薦をケーススタディとして扱での共同研究は 1,331 課題，その内異分野共同研究は 222 課題

う．総研大教職員のうち研究者番号を同定できた 1,091 名を対であった．全研究課題中の 2.9%のみという異分野共同研究の象研究者とし，研究者番号の集合を研究者リストとする．研究

希少性は，図 4 の部局間が疎であることからもわかる．正例と者リストの研究者番号に紐付けられた 7,698 研究課題（2015 年

しての異分野共同研究例が少ないため，異分野の共同研究者の11 月現在）を対象研究課題とする．同一研究課題を共有する対推薦はリンク予測に基づくアプローチを適用するのが困難なタ

象研究者同士は，その研究課題を介して共同研究関係にあるとスクだといえる．

表3
国立遺伝学研究所

先導科学研究科
基礎生物学研究所

国立情報学研究所

国立民族学
博物館

教育支援センター

核融合科学研究所
宇宙科学研究所

生理学研究所
国際日本文化研究センター

研究内容の類似度のみによる推薦結果．

トピックモデル

類似度

適用なし

jaccard 係数

6.38%

適用なし

重み付き jaccard 係数

8.56%

42.16%

適用なし

cosine 類似度

9.84%

48.54%

研究者特徴量へ適用

cosine 類似度

7.03%

35.36%

研究課題特徴量へ適用

cosine 類似度

8.47%

41.19%

Prec@10 Recall@10
31.39%

素粒子原子核研究所
国立歴史
民俗博物館

るが，正解データとなる既に共同研究を行った異分野の研究者

統計数理研究所 国文学
研究資料館

が 10 人に満たない者が多く，理論上の最大値が 23.95%である
物質構造科学研究所

ことに注意されたい．jaccard 係数より重み付き jaccard 係数を用いた手法が良い結果であったため，tf-idf による重み付けは

国立極地研究所
分子科学研究所

加速器研究施設
国立天文台

妥当であるといえる．cosine 類似度は Prec@10 と Recall@10の両指標が 3 つの類似度中で最も高かった．この結果より，

jaccard 係数のような集合の一致度を扱う指標に比べ，ベクト
ルの向きの近さを表す cosine 類似度の方が現状の異分野共同研
図4

共同研究ネットワーク．ノードの大きさは研究者の研究究を表すには適しているのではないかと考えられる．また，ト

課題数に比例し，ノードの色は所属部局（複数所属を持

ピックモデルを適用した手法はいずれも tf-idf による重み付けつ者は人数の最も少ない部局）を表す．部局のクラスタによる手法を上回らなかった．原因としてトピックモデルのパとわかるものを目視で判断し円で囲んでいる．

ラメータが適切でない可能性やテキスト情報の不足が挙げられノード数 : 1,081 エッジ数 : 2,107

る．一方で，トピックという大きな括りに研究内容を次元削減した結果，研究分野の小さなオーバーラップが得られなくなっ4. 3

異分野の共同研究者の推薦たことが，異分野共同研究の発見を困難にした主な原因だと考

本節ではデータセットに対して異分野の共同研究者の推薦実えられる．

験を行う．研究内容の類似度のみによる手法を評価した後，研4. 3. 2

究内容の類似度に加えて共同研究ネットワークを利用した手法の評価を行い，最後に両手法の比較を行う．

4. 3. 1

研究内容の類似度のみによる推薦手法

研究者間の類似度を総当りで算出することにより，研究内容の類似度のみに基づく手法として実験を行う．ここでは，類似度の算出方法とトピックモデル適用の有無の性能への影響を比較する．比較する類似度は jaccard 係数，重み付き jaccard 係

共同研究ネットワークを利用した推薦手法

本節では，共同研究ネットワークを利用した 2 種類の比較手
法と提案手法を比較する．1 つ目は，共著ネットワークの構造か
らリンク予測を行うタスクで良い性能を示した Adamic/Adar係数を用いた手法 [5] である．Adamic/Adar 係数は次の式で定義されるノード間の類似度の指標である．

∑

Adamic/Adar(x, y) =z∈Γ(x)∩

Γ(y)1log |Γ(z)|(3)

数，cosine 類似度の 3 つである．トピックモデルを適用する方法は，提案手法で示した研究者特徴量へ適用する方法と，研究

ただし x, y は対象のノード，Γ(u) はノード u に隣接するノー

課題特徴量へ適用し研究者ごとに平均を取る方法の 2 種類であドの集合を表す．

る．LDA を適用する際に，出現頻度が 2 回未満の単語と 5 割

2 つ目は，共著ネットワークのエッジへ著者順，最新共同研以上の文書で出現する単語はストップワードとして除外した．

究年，共同研究回数を考慮した重み付けを行い RWR を適用す

文献 [19] を参考に LDA のトピック数は K = 500，ハイパーパる手法 [2] である．ただし，KAKEN データベースの研究課題

ラメータは α = 50
, β = 0.01 と設定した．各手法により，異分Kには著者順のデータはないため，著者順に関する計算を省いた

野共同研究課題（222 件）全てを除いた研究課題（7,476 件）を

類似手法を用いて比較する（ACRec mod）
．具体的には，次の用いて推薦した．推薦対象者と異分野の研究者のみを選出し，式で定義されるリンク重要度（LIM）をエッジ重みとする．

それらが先に除去した異分野共同研究課題での共同研究者であれば True Positive とみなす．LDA のトピックの推定には崩壊

LIM (x, y) =

∑
p∈Px

∩

k(rt )(4)

Py

型ギブスサンプリングという乱択アルゴリズムを用いるため，

5 回の実験結果の平均で評価することで結果のばらつきを緩和する．評価指標は，推薦結果上位 10 人の適合率のそれぞれの研究者に対する推薦結果の平均値 Prec@10 と再現率のそれぞれの研究者に対する推薦結果の平均値 Recall@10 を用いる．
各手法の結果を表 3 に示す．Prec@10 は全体的に低い値であ

ただし，Pu は u の持つ研究課題の集合，pt は研究課題 p の開始年，tc は起点とする推薦年を表す．また，k(t) は年に対して単調増加する関数を表す．つまり，リンク重要度は共同研究を行った回数と共同研究年の新しさに比例する値だといえる．

k(t) は文献 [2] にならい次の式で定義されるものを用いる．

0.14

0.12

0.12

0.10

0.10

Prec@10

Prec@10

0.14

0.08
0.06
0.04

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

alpha

0.6

0.7

0.8

0.9

0.60

0.08
0.06

0.40
0.30
0.20
0.10

0.00

0.00
network

1.0

0.655
0.596

0.50

0.02

0.00

0.70

0.145

0.04

RandomAdamic/Adar
ACRec_modified
Reseach content

0.02

0.144

Recall@10

0.16

0.16

content

network

content

図 6 共同研究ネットワークを利用した推薦手法と研究内容の(a) Prec@10

類似度のみによる推薦手法の比較．

Recall@10

0.70

課題での異分野共同研究者なら True Positive となる．テスト

0.60

データに異分野共同研究課題が含まれ，かつ共同研究ネット

0.50

ワークのエッジを辿って異分野共同研究者にたどり着ける研究者，つまり手法の仕組み上 True Positive を得ることが不可能

0.40

な者を除いた研究者（133 名中 73 名）に対してのみ推薦を行う
0.30

ものとする．評価指標は前節と同様の Prec@10 と Recall@10

0.20

を用いる．

RandomAdamic/Adar
ACRec_modified
Reseach content

0.10

各手法の結果とランダムに推薦した 10 回の結果の平均（Ran-dom）により算出した Prec@10,Recall@10 を図 5 に示す．RWR

0.00
0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

alpha

0.6

0.7

0.8

0.9

のリスタート率 α は 0.1 から 0.9 まで 0.1 刻みで変化させた．

1.0

Prec@10 の理論上の最大値は 20.82%である．いずれの手法
もランダムに推薦した結果より良いためそれぞれの特徴量(b) Recall@10

図 5 共同研究ネットワークを利用した推薦手法による推薦結は有効といえる．また，ネットワークの構造のみを利用した

Adamic/Adar 係数による手法より RWR によって類似度を果．横軸は RWR のリスタート率．

伝搬させる手法が良い結果を示した．そして，共同研究の頻

k(t) =t0 =t − t0tc − t0

min
∩

p∈Px

Py

度を研究者間の類似度とした手法より提案手法が Prec@10 と

(5)

pt

Recall@10 で上回ったことから，研究者間の類似度に研究内容を用いることは異分野の共同研究者の推薦に有効であるといえる．RWR のリスタート率に関しては，リスタート率の高い場

tc は起点とする推薦年を表し，本実験では 2015 年までのデー合にわずかながら性能が良いという傾向があった．このことよ

タを予測するため tc = 2015 とする．

り，異分野共同研究は共同研究ネットワーク上で比較的近しい

そして提案手法（Research content）は，共同研究ネットワー
クのエッジを研究内容の類似度で重み付けし RWR を適用する．
エッジ重みである研究者特徴ベクトル間の類似度には，前節で研究者同士によって行われる傾向があるといえる．

4. 3. 3

研究内容の類似度のみによる推薦手法と共同研究
ネットワークを利用した推薦手法の比較

良い性能を示した cosine 類似度を用いる．いずれの手法も，推本節では，研究内容の類似度のみによる推薦手法と共同研究

薦対象者と異分野関係にある研究者のみを推薦結果とする．

ネットワークを利用した推薦手法の比較実験を行う．共同研究

各手法の評価は，過去のデータから未来のデータを予測する

ネットワークを利用した手法は，共同研究関係を辿っても繋ことで行う．具体的には，2004 年以前の研究課題（研究課題

がっていない二者間では推薦が行われることがない．そのため，

4,103 件，うち異分野共同研究 119 件）を訓練データとし，2005

研究内容の類似度による手法と直接性能を比較すると，推薦が年以降の異分野共同研究課題（研究課題 3,595 件，うち異分野行えない研究者がいる分不利になってしまう．そこで，4. 3. 2

共同研究 103 件）をテストデータとする．異分野共同研究数が節のように共同研究ネットワークを利用した推薦手法の仕組み

それぞれのデータで半数近くずつになるように 2004 年と 2005

上推薦できない共同研究関係をテストデータから除き，研究内

年を境界としている．推薦結果は研究課題ではなく研究者であ容の類似度のみによる推薦手法の性能を算出し，4. 3. 2 節の結るため，正解データは研究者基準になる．つまり，訓練データ

果と比較する．共同研究ネットワークを利用した推薦手法は，を用いて推薦を行い，推薦された研究者がテストデータの研究

最も性能の良かった研究者特徴ベクトル間の cosine 類似度お

よびリスタート率 α = 0.9 による結果（network）を比較対象

至っていない共同研究だとも考えられる．この研究の目的は，とする．研究内容の類似度のみによる推薦手法は，最も性能の既存の共同研究を上手くモデル化することではなく，本来行わ良かった研究者特徴ベクトル間の類似度に cosine 類似度を用れるべき異分野の共同研究を推薦することにあるため，既存のいて実験を行う（content）．これらの結果を前節までと同様の共同研究に依存しない新たな評価方法を模索する必要もある．

Prec@10 と Recall@10 を用いて評価する．

本研究では異なる部局の研究者間の研究を異分野共同研究と実験結果を図 6 に示す．Prec@10 は大きな差がなかったが，して扱ったが，分野間の差異の程度については考慮しなかった．

Recall@10 は研究内容の類似度のみによる推薦手法の方が明ら研究課題の学際性を研究課題に含まれる研究分野の数，分野のかに高い値を示した．このことから，共著関係に依存した手法

分布，分野間の差異の 3 つの指標によって評価する研究内容のより研究内容の類似度のみよる手法の方が異分野の共同研究者

多専門性に関する研究 [24] も行われている．このように，研究推薦には適しているといえる．これは，異分野共同研究を行う

課題の学際性および研究者の多分野性を考慮した共同研究推薦べき研究者が必ずしも近しい人間関係にあるとは限らないといが出来ればより現実に即しているといえる．また，文献 [19, 20]

う当初の予想とも合致する．一方で，研究内容の類似度のみに

では学術論文データベースを用いて研究者の特徴ベクトルを算よる手法においても，共同研究回数が多い研究者間は同じテキ出し，著者識別への有効性を示した．本研究においても，研究

スト情報を用いる割合が高くなるため，1 次の共同研究関係を

成果データベースと論文データベースという異種の情報を組み利用しているともいえる．したがって，異分野の共同研究者推合わせることで推薦性能の向上に取り組む予定である．さらに薦においては，既存の共同研究関係を考慮することも必要だが，今後の発展として，推薦された研究者と行う共同研究のテーマ

研究内容の類似度をより重視すべきであると結論付けられる．

をテキスト情報等を用いて提案することや，2 人以上の多人数

5.

まとめと今後の課題

5. 1

ま と

め

本研究では，研究者の研究内容を用いた異分野の共同研究者の推薦手法を提案した．提案手法では，KAKEN データベース上の研究キーワードおよび研究成果報告文のテキスト情報を利用することで，研究内容を表す研究者特徴ベクトルを算出した．
その研究者特徴ベクトル間の類似度を推薦結果に用いる手法の他に，共同研究ネットワークのエッジ重みとし，RWR を適用することで推薦結果を得る手法を提案した．ケーススタディとして総研大研究者を取り上げ，現状の共同研究を可視化することで異分野共同研究の希少性が明らかになった．総研大研究者に対し手法を適用した結果，共同研究ネットワークを用いて推薦する手法では，共同研究頻度をエッジ重みに利用するより研究内容を利用した方が適合率と再現率において優れていた．また，研究内容のみを用いて推薦する手法では，ベクトルの向きの近さを表す cosine 類似度が最も優れていた．これは，現状の異分野共同研究が異分野といえど比較的研究テーマの傾向が類似した研究者間で行われているためだとも考えられる．そして，共同研究ネットワークを用いて推薦する手法と研究内容のみを用いて推薦する手法の比較では，研究内容のみによる手法の方が異分野の共同研究者推薦において高い再現率を示した．
共同研究ネットワークを用いて推薦する手法の実験では，RWRのリスタート率が高い場合わずかに性能が良かったため，共同
研究ネットワーク上で近距離であることが推薦において重要だと考えられた．しかし，2 手法の比較実験から研究内容の類似度の大きさがより推薦性能に影響することがわかった．

5. 2

今後の課題

提案手法では再現率で 7 割を超えることはなかった．より高い再現率を得られる類似度算出法を模索することが今後の課題の一つといえる．一方で，現状の異分野共同研究例が希少であることから，今回推薦されたが現在は行われていない共同研
究は，本来行われるべきであるのに何らかの理由で行われるにの共同研究の推薦へ拡張することなどを検討していきたい．

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