日本データベース学会和文論文誌
一般論文

Vol. 20-J, Article No. 15, 2022年 3月

個人適応型観光のためのユーザ体験
推薦
山岸立1

馬強2

既存の観光推薦システムの多くは個人の好みに対する考慮が不十分である．特に場所の推薦に関する研究が多くは人気度や評判で場所をランキングしており，そこで何ができるかを明らかにし

図1: 推薦システムの全体構成図ていないためユーザにとってわかりにくくなっている．そこで本
研究では，FlickrやInstagramなどの投稿を対象にユーザの行動を分析する確率生成モデルとそれに基づくユーザの求めるユーザ体を推薦する．

験を推薦するシステムを提案する．提案したシステムでは，ユー

本研究における貢献は以下である．

ザ体験の4要素(Who, When, Where, What)をモデリングし，旅行者がどこで何をしたかを明らかにしながら，それに基づいてユ• 観光における推薦システムでありながら，場所だけでーザのしたいことを体験できる場所を推薦する．

なくその場における行動まで推薦することができる．

(3節)

1 はじめに• InstagramやFlickrに公開されている画像とそのメタデータを用いて，ユーザの体験を分析する確率生成モデル

既存の観光推薦システムやサービスは過度に有名な観光地に偏を提案する． (3節)っており，誰が調べても同じ結果を示すため，人気の高い場所しか示せないことが多い．このことは観光地におけるオーバーツー• ユーザや場所を「行動」に基づいて複数グループに分割

リズムを誘発し，観光地にも観光客にも負の影響をもたらす．そし，そのグループごとにその人々の趣味嗜好との関係をれらの観光の問題を解決するためには個人化適応型や分散指向型

確率的に分析する．これにより個々の観光客のデータがの観光推薦システムが必要となる．観光客の好みにあった場所を少ない，いわゆるコールドスタート問題を緩和する効果

推薦しながら，色んな場所やスポットに観光客を分散させることがある． (4節)を目指す[19] [20]．

2 関連研究ジャンルなどの属性情報を利用して観光客の好みにあった観光地・スポットを推薦する手法が多く提案されている．しかしながQ.YuanらはTwitterを対象にユーザの行動を分析するモデル

ら，これらの既存の推薦システムは場所のみを推薦することが多を提案している[15][16]． Yuanらはユーザの行動をWho, When,

く，ユーザのその場での行動について考慮が不十分である．これ

Where, Whatで表現し，Twitterのデータを利用して行動分析おに対して，観光は「光」を「観る」のであることに着目し，景色よび予測を行っている． Yuanらの手法は，日常生活で発信されや景観物に着目した観光地評価・分析手法とそれに基づく推薦手る大量の位置情報付きのデータには有効とされているが，個々の法が提案されている[3][9]．本研究では，さらに「観る」以外のユーザのデータ量が少ない観光では適用困難である．そのため，

観光行動，例えば，「食べる」「遊ぶ」「ショッピング」などに着我々のモデルではユーザ体験を表現する潜在変数をモデルに導入

目し，観光客の「したいこと」から推薦を行うユーザ体験型推薦

し少ないデータでも分析可能にする．

手法を提案する．我々は先行研究[15]と同様に，ユーザ体験は行

普段の生活圏では決まった行動を取りやすいが，観光におい動の主体を表すWho,時間を表すWhen,場所を表すWhere, そしては全く異なる行動指針によって動く． [10]では普段の行動のて行動自体をあらわすWhatである．

軌跡の情報量を測ることで最大93%の精度で行動予測できると

本研究では，この4つの要素(Who, When, Where, What)をトする一方で，旅行時の行動は大きな違いがあることも述べていピックモデルを用いて分析することでその人の趣味嗜好および場

る． Point of Interest(POI)分析・推薦の分野でもその普段のよ所の特性を考慮して，推薦システムで複数の体験を推薦する手法

くある行動であるかどうかを見ることが重要となる．特に[8]でを提案する．推薦システムの構成図を図1に示す．推薦システム

は， POIの分野で普段の行動かどうか，つまりin townかout of

は分析手法でデータからユーザの行動を分析し，その結果を用い

townかによって多くの研究が整理され，まとめられている．

て新しいユーザにそのユーザの趣味嗜好に合うようにユーザ体験

観光の行動予測で最も問題となるのが，同じユーザでの再現性の少なさである．観光においては同じ場所に何回も行くことが少1 学生会員ない．特定の観光地を転々と訪問し，その後は一度も来ないとい京都大学大学院情報学研究科

うことは少なくない．つまり，ユーザと場所の関係はスパースなyamagishi@db.soc.i.kyoto-u.ac.jp
2 正会員

京都大学大学院情報学研究科

ものとなりやすい． [2][12][13][14]ではそのような問題に取り組

qiang@i.kyoto-u.ac.jp

1

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観測1 趣味嗜好が似ている人は複数人いる．つまり，趣味

み, in townとout of townどちらにも対応できるようなモデルを作っている．特に[2]は確率モデルでの分析をするものではなく，嗜好を基準にユーザをいくつかのグループに分割できる．

協調フィルタリングベースで推薦システムを構成している．

逆にグループは複数のユーザを持ち，特定の嗜好を持つ[12][18][19][20]では，データがスパースになる問題に加え，コことになる．例えば，あるユーザAとあるユーザBの趣味

ールドスタート問題に陥ってしまうことに対してグループとい嗜好が似ている場合，AとBは同じグループに属し，Aがう概念を導入することによって対応している．それによって，一ある場所である行動を好むのならばそれがBにも当ては人のユーザのデータが少なくてもグループ全体で特徴が捉えらまる可能性が高い．

れていれば，データのスパース性を緩和した推薦をすることがで

観測2 訪れる場所はユーザの趣味嗜好によって決定される．

きる．従来の研究ではグループはユーザまたはアイテムの特徴の趣味嗜好が似ているならば同じ場所に行く確率は高い．

み利用することで分類しているが，本研究ではユーザ，時期，場

例えば有名場所が好きな人たちは京都でいう金閣寺や伏所，行動を総合的に分析し，グループに分類している．

見稲荷大社に行くことを好むが，甘味が好きな人は美味
しい甘味処を優先して観光の計画を立てることが多い．

3 提案手法

観測3 ユーザの行動は趣味嗜好に依存する．ここでいう行

この節ではユーザ体験の分析と推薦手法について説明する．分

動は，それぞれの訪問場所における，ユーザが行った具析手法では確率生成モデルを用いてユーザの行動データからユ

体的な動作・アクションを表す．例えば画像撮影をした

ーザごとの趣味嗜好を捉える．推薦手法では分析手法で捉えたユ

り，甘味を食べたり，座禅を組むことは観光地におけるーザの趣味嗜好を用い，その人にあった観光体験を推薦する．以よくある行動である．趣味嗜好が似ているユーザは同じ

下，3.1節で問題を定義し，3.2節でユーザの行動をモデリングす行動を行う確率は高い．また，同じ場所においてユーザるための観測を説明し，3.3節でモデルの定義を説明する． 3.4節

が複数の行動を行うこともある．
観測4 行動をする時期は趣味嗜好に影響される．これは国ではモデルを用いた推薦手法を述べる．

3.1

問題設定

や文化によって異なるかもしれないが，観光旅行をする
時期はその人の行きたい季節に行くことが多い．

この節では本研究のシステムの入力と出力，モデリングのため

観測5 それぞれの場所でする行動はその場所に影響される．

の背景をまとめる．
本研究におけるユーザ体験とは, 1節で述べた通り4つW(Who,

その場所でよくある行動であれば，ユーザもその行動をWhen, Where, What)で構成される．本研究では，ユーザの観取る可能性が高い．有名スポットで写真をとることはそ

光履歴データからユーザ体験をモデリングする．画像などの入力の一つの例である．
観測6 それぞれの場所でする行動はその行動の時期に影響データを分析し，そのユーザの興味嗜好を分析し，相応しい観光体験を推薦する．

される．例えば紅葉を見に来る人たちは秋に行動し，海

データセットはこの4要素を含むものでなくてはならない．こ水浴をするのは日本では夏である．

のとき先述したFlickrやInstagramのような画像を主体とした投3.3

稿データは適している．そのような投稿データには画像と投稿にUser Experience Model

3.2節で説明した観測を踏まえて，ユーザ体験を分析する．分析

付随した文章，タグからWhatの要素を検出でき，メタデータと手法の候補として2つのモデルを構成した．本研究では観測1，観して位置情報と時間が含まれているためである．ここでいう時間

測2，観測3, 観測4のみを取り入れてユーザ体験(Who, When,は画像を投稿した時間ではなく画像を撮った時間すなわち行動をWhere, What)を 分 析 す るBase User Experience Model(B-

行ったその時刻をさす．しかし，データセットの時間は時差の影

UEM)，全ての観測を入れたSpatiotemporal User Experience

響などで正しい時間を示している場合が少なく，時期(何月か)をModel(ST-UEM)の2つを提案する．説明するに当たって必要な使うこととする．以上の理由で本研究もこのような画像を主体と記号を表1に示す．

したSNSの投稿データをデータセットとしてみなす．
また，2節で述べたとおり，観光における行動データの性質と3.3.1

Base User Experience Model

してデータのスパース性が挙げられる．本研究でもユーザ，時本研究のモデルでは，ユーザ，場所，時期，行動を表す単語

期，場所，行動を総合的にグルーピングする．似ている趣味嗜好

を観測変数として扱い，主にグループを潜在変数とする． Baseのユーザや場所が同じグループに属するようにする．その結果一User Experience Model(B-UEM)のグラフィカルモデルを図2に人あたりのデータが少なくてもよりその人や場所の趣味嗜好に合示す． ただし，グラフィカルモデル上のwd,i というのはある投

いそうなものを推薦することが可能になる．

稿d(∈ D)における行動を示す単語のうちi番目の単語という意味

3.2

観測

である．グラフィカルモデル上で白丸が潜在変数を表しており，分析手法では，ユーザがどのような場所，どのような行動を好灰色の背景色の丸が観測変数を表している．

むのかをモデリングして，過去のデータセットから発見する．本

B-UEMでは観測1, 観測2, 観測3, 観測4を下にモデリングして研究では，以下のような観測に基づいて観光地におけるユーザ体

いる．このモデルの最大の特徴は4つのWの間に依存関係がない

験が決定されると考える．

ということである．それぞれのWはグループからのみ影響を受

2

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表1: 記号の定義
記号

定義

D

投稿の集合

G

グループの集合

U, L, T

ユーザ, 場所，時間の集合

W

行動を示す単語の集合|D|

投稿(データ)数

|G|

グループ数

|U |, |L|

ユーザ数, 場所数|W |行動を示す単語数

Nw

ある投稿d(∈ D)での行動を示す単語数

gd

ある投稿d(∈ D)におけるグループ

ud

ある投稿d(∈ D)におけるユーザ

ld

ある投稿d(∈ D)における位置情報

wd

ある投稿d(∈ D)における行動を示す単語td

ある投稿d(∈ D)における時間θ

グループを与えるカテゴリ分布

πgd

グループごとのユーザの生成確率分布

φg d

グループごとの位置情報の生成確率分布

σgd

グループごとの行動を示す単語の生成確

図2: B-UEMのグラフィカルモデル

Algorithm 1 B-UEMの生成過程
1: θ ∼ Dir(α)
2: for g in |G| do

率分布

µld

ρtd

時間ごとの行動を示す単語の生成確率分
布

α, β, γ, δ,πg ∼ Dir(γ). generate priors to users

4:

φg ∼ Dir(β). generate priors to locations

5:

σg ∼ Dir(δ). generate priors to words

6:

τg ∼ Dir(κ). generate priors to time

8: for d in |D| do布
グループごとの時間の生成確率分布

3:7: end for

場所ごとの行動を示す単語の生成確率分

τgd. generate priors to groups

ハイパーパラメータ. proceed in data9:

gd ∼ Categorical(θ)

10:ud ∼ Categorical(πgd ). generate group. generate user using group11:

ld ∼ Categorical(φgd ) . generate location using group12:

td ∼ Categorical(τgd )13:

for i in Nw do. generate time using groupwd,i ∼ Categorical(σgd )14:. generate words using

group
15:

け，他のWに影響を与えることなく条件付き独立を保障していend for

16: end forる． B-UEMにおける生成過程をAlgorithm 1に示す．
ここからはある投稿データd(∈ D)の元での生成を説明してい同様に場所も観測2よりグループごとの場所の生成確率分布φgd か

く．投稿dにはメタデータが付随しており，実際に観光したユーら生成され，

ザud , 観光した場所ld , 観光した時期td , そしてそこで行った行
動wd = {wd,0 , · · · , wd,Nw }が観測される．これらは離散分布で

ld ∼Categorical(φgd )表せられるため， Categorical分布からそれぞれ生成される．そφgd ∼Dirichlet(β)のデータごとに，ユーザ，場所，単語，時期のグルーピングが行

同様に時期も観測4よりグループごとの時期の生成確率分布τgd か

われる．グループの生成確率分布θ からグループgd を生成し，gd ∼ Categorical(θ)(3)

ら生成され，

td ∼Categorical(τgd )

(1)

(4)

τgd ∼Dirichlet(κ)
が成り立つ．最後に行動を示す単語はwd,i で表しているが，このとなる．ここでのグループは潜在変数である．

変数が単独でプレートに載っていることから，ユーザや場所が決

観測1より，グループの影響によりユーザは決定する．それゆ

まる投稿に対して，行動は複数(Nw 個)存在することを示していえ，以下の関係が成り立つ．

る(観測3)．各単語に対して生成を以下のように行う．

ud ∼Categorical(πgd )wd,i ∼Categorical(σgd )(2)

πgd ∼Dirichlet(γ)σgd ∼Dirichlet(δ)3(5)

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Algorithm 2 ST-UEMの生成過程
1: θ ∼ Dir(α). generate priors to groups

2: for g in |G| do
3:πg ∼ Dir(γ). generate priors to users

4:

φg ∼ Dir(β). generate priors to locations

5:

σg ∼ Dir(δ). generate priors to words

6:

τg ∼ Dir(κ). generate priors to time

7: end for
8: for l in |L| do. proceed in locationsµl ∼ Dir()9:10: end for
11: for t in |T | do

図3: ST-UEMのグラフィカルモデル. proceed in timeρt ∼ Dir(ι)

12:13: end for

ユーザ，場所，時期，単語は離散分布でCategorical分布で表14: for d in |D| do

されるが，今回のモデリングではその事前分布をCategorical分

15:

gd ∼ Categorical(θ)

布の共役事前分布であるDirichlet分布にしている．

16:

ud ∼ Categorical(πgd )3.3.2

Spatiotemporal User Experience Model. proceed in data
. generate group. generate user using group17:ld ∼ Categorical(φgd ) . generate location using group

Spatiotemporal User Experience Model(ST-UEM) も観測変18:td ∼ Categorical(τgd )数自体はB-UEMと変わらない．ユーザ，場所，時期，行動を表19:

λld ∼ M ultinomial(1, ηld )す単語を観測変数として扱い，主にグループを潜在変数とする．

20:

for i in Nw do

Spatiotemporal User Experience Modelのグラフィカルモデル

21:を図3に示す．

ST-UEM では観測1, 観測2, 観測3, 観測4をモデリングしたB-. calculate weights

wd,i ∼ λ1ld Categorical(µld )+λ2ld Categorical(ρtd )+. generate words using group
λ3ld Categorical(σgd )22:

UEMに加えて，観測5と観測6を追加してモデリングしている．

. generate time using groupend for23: end for

このモデルでは行動を表す単語の生成には場所と時期の両方の影響を受ける． ユーザ，場所，時期に関してはB-UEMと変わ生成する．式で書くと以下のようになる．

らず条件付き独立を保っている． ST-UEMにおける生成過程
をAlgorithm 2に示す．
ここからはある投稿データd(∈ D)の元での生成を説明していく． B-UEMと同様に, 投稿dにはメタデータが付随しており，
実際に観光したユーザud , 観光した場所ld , 観光した時期td , そしてそこで行った行動wd = {wd,0 , · · · , wd,Nw }が観測される．

λld ∼M ultinomial(1, ηld )(6)

wd,i ∼λ1ld Categorical(µld )+ λ2ld Categorical(ρtd )+ λ3ld Categorical(σgd )(7)µld ∼Dirichlet()ud , ld , td の生成過程に関してはB-UEMと同様に条件付き独立がρgd ∼Dirichlet(ι)

保証されているので，式(2), 式(3), 式(4)がそのまま適用できσgd ∼Dirichlet(δ)

る．

ただし， λld = (λ1ld , λ2ld , λ3ld )とし，多項分布の1つめの引数は何

しかし，行動を決める際に制約が発生する．行動に関する単語wd の生成には，ld とtd の影響を受ける．例えば，アイスを食べ回生成するかを表すものである．

るという行動はジェラート屋に行っていたり， 7月や8月の時期

3.4

モデルの応用であったりする確率が高い．しかし，その場所によって趣味嗜

2つのUser Experience Modelでは場所だけでなく，行動や時好(グループ)，場所，時期による影響の差は異なる．もしユーザ期もモデリングしている．それらの要素を使って場所だけでながピサの斜塔に行ったら，塔の近くでピサの斜塔を支えるような

く他の要素の推薦も可能となる． この節ではUser Experience

画像を取る可能性は高い．これは場所による影響がその行動に強Modelの応用例を述べていく．

く現れている典型例である．また，時期による影響が大きい場所

3.4.1

行動の推薦

も存在する．本モデルではその影響の度合いに自由度を持たせる

観光において，場所と同様に最も先に決めることは何をするためにグループ，場所，時期のどの要素に最も影響を受けるのかかということである．故に何をやりたいかを推薦することは観というのを変数λを用いてモデリングした． λは場所によって異光の方針をおすすめすることと同様である． あるユーザuに対なるため，場所ld に依存する形で生成される．この変数λld を用

してどの行動wを推薦するかは確率p(w|u)を計算し，それをス

いてwd,i は生成される．具体的にはgd , ld が生成された後，場所

コアとしてソートすることで得られる． p(w|u)の計算の仕方ごとに生成された変数λld を重みとして扱って行動を示す単語を

はB-UEMとST-UEMで異なる．

4

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B-UEMでは他の観測変数による影響がないため，グループに

表2: データセットの統計情報

よる影響しかない．

p(w|u) =X

p(w|g)p(g|u) =

g∈G

X
g∈G

p(u|g)p(g)p(w|g)p(u)1 X
p(w|g)p(u|g)p(g)
p(u)
g∈G
X
X
∝
p(w|g)p(u|g)p(g) =σg (w)πg (u)θ(g)

=

g∈G

(8)
(9)
(10)

g∈G

式(8)ではベイズの公式を用いている．

ST-UEMでは場所と時期の計算が必要である．式(9)まではBUEMと同じである．
Xp(w|u) ∝p(w|g)p(u|g)p(g)=Xp(u|g)p(g)

XX

g∈G

t∈T l∈LX

XX

πg (u)θ(g)g∈G

p(w|g, l, t)

Users

PlacesImages

Kyoto
Budapest

1326
830

1512
38

66865
16997

Delhi

243

23

3361

Edinburgh

1279

28

30495

Glasgow

529

27

10289

Osaka

401

27

7028

Perth

137

22

3404

Toronto

1214

29

32351

Vienna

990

28

29614

(11)

g∈G

=

City

ユーザ体験推薦

3.4.4

(12)

この推薦はこの推薦システムの主たる機能である．観光におけ{λ1l µl (w) + λ2l ρt (w) + λ3l σg (g)}φg (l)τg (t)t∈T l∈L

るシナリオで場所だけでなく行動，そして時期もセットにして推薦する．あるユーザuに対して場所l, 時期t, 行動wで推薦するため，p(l, t, w|u)を考える．

(13)

B-UEMでは次の計算でスコアを得られる．

3.4.2 場所を与えたときの行動の推薦
観光において場所が先に決まったにもかかわらず，何をすればp(l, t, w|u) ∝良いかわからない時がある．この状況は特に観光場所の中で複数(20)

ST-UEMでも次のようになる．

いてlが決定しているときにどの行動を推薦するかはp(w|u, l)を計算し，スコアを得る．

p(l, t, w|u) ∝X

πg (u)φg (l)τg (t)θ(g)(21){λ1l µl (w) + λ2l ρt (w) + λ3l σg (w)}

(22)

g∈G

(14)

g∈G

ST-UEMでも次のような式となる．
Xp(w|u, l) ∝πg (u)φg (l)θ(g)φg (l)τg (t)σg (w)πg (u)θ(g)g∈Gの行動が起こりうる場所に行くときに起こる．あるユーザuにおB-UEMでは3.4.1節と同様にして以下の式を得る．
Xp(w|u, l) ∝σg (w)πg (u)φg (l)θ(g)X

4 実験
本節ではモデル構成のための実験であるAblation Studyとモ(15)

デルの有効性を示す比較実験の説明を行う．まず，実験に用いる

(16)

する．

データセットについて説明し，次にそれぞれの実験について説明g∈GX{λ1l µl (w) + λ2l ρt (w) + λ3l σg (w)}τg (t)
t∈T

4.1

データセット本 実 験 で は， 2つ の 異 な る デ ー タ セ ッ ト を 扱 う． 一 つ3.4.3 行動を与えたときの場所の推薦
観光の計画を決めるときにやりたいことは決まっているけ

はYFCC100M Kyoto[11]でもう一つは8都市を含むUser Visitsデ

ど，どこに行けば良いのかわからないということは多い．そのータセット[6][7]である．両データセットともFlickrの投稿データ

ような時はこの推薦を利用することで場所を決定することがでで構成されている． YFCC100M Kyotoではクラスタリングにきる．あるユーザuに対して行動wが与えられており，このときよって場所を離散分布として扱うこととした． Kyotoデータセのp(l|u, w)を考える．

ットに比べてUser Visitsデータセットの都市は半分以下のデー

B-UEMでは3.4.2節と同様のやり方で計算できる．
Xp(l|u, w) ∝φg (l)σg (w)πg (u)θ(g)タ数であり，ユーザの訪れた都市も少ない．行動を示す単語に関しては，各画像に対してシーン検出[17]を適用して抽出した．本(17)

実験に持ちいるデータセットの統計を表2に示す．

g∈G

ST-UEMでは次のようになる．
Xp(l|u, w) ∝πg (u)φg (l)θ(g)4.2を行う．具体的には観測5, 観測6の有効性を試し，どのモデルが(18)

最も有効なのかを示す． B-UEM, ST-UEMの他，新しく2つモg∈GX{λ1l µl (w) + λ2l ρt (w) + λ3l σg (w)}τg (t)Ablation Study

Ablation StudyではUser Experience Model構築のための実験

デルを加えて比較をする．データセットはYFCC100M Kyotoを(19)用いて学習を行う．

t∈T

5

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Vol. 20-J, Article No. 15, 2022年 3月(a) 行動推薦におけるPrecision@10(b) 行動推薦におけるRcall@10(c) 場所を与えた行動推薦におけるPrecision@10(d) 場所を与えた行動推薦におけるRecall@10

図4: Ablation Study 実験結果

4.2.1

比較モデル

導かれる．

ST-UEMはB-UEMに観測5と観測6を加えたものである． 観測5または観測6の有効性を知るためにはそれぞれの有無でモデルを構築し，比較する必要がある． B-UEMに観測5を加えたもの

λtd ∼M ultinomial(1, ηtd )(25)

wd,i ∼λ1td Categorical(ρtd ) + λ2td Categorical(σgd )(26)

ρtd ∼Dirichlet(κ)

をS-UEM, B-UEMに観測6を加えたものをT-UEMとする．

σgd ∼Dirichlet(δ)

S-UEMはB-UEMに対して場所の制限が加わったものである．
つまり場所が決定したことで行動の決定に影響を与える．行動は

ただし， λtd = (λ1td , λ2td )であり， Multinomial分布の第1項は何場所からの影響とグループからの影響を受けるのでそれぞれから回生成するかを示すものである．

影響を受ける度合いをλで制御している．あるデータd(∈ D)に対4.2.2

して行動を表す単語wd の生成方法は，場所ld が決定した状態で以

実験設定

今回のモデルでは学習をPyroで実装されたStochastic Vari-

下の式で導かれる．

ational Inference[1]で行う． 最適化手法としてAdam[4]を用い

λld ∼M ultinomial(1, ηld )(23)

wd,i ∼λ1ld Categorical(µld ) + λ2ld Categorical(σgd )(24)ており，その学習率は0.001とした． データセットの90%を訓練 デ ー タ と し て 扱 い， 残 り を テ ス ト デ ー タ と し て 評 価 し た．
グ ル ー プ の 数 に3∼15を 与 え て グ ル ー プ の 数 に 寄 る 推 薦 の 質µld ∼Dirichlet()へ の 影 響 も 見 る こ と に し た． Step数 は 学 習 が 収 束 す る た め

σgd ∼Dirichlet(δ)に5000 + 1500 ∗ |G|回まわした．

ただし， λld = (λ1ld , λ2ld )であり， Multinomial分布の第1項は何各モデルにおける行動への影響を考慮した推薦の質を評価するため， 3.4節で説明した行動の推薦と場所を与えたときの行動の回生成するかを示すものである．

T-UEMはB-UEMに対して時期の制限が加わったものである．

推薦を行い，それぞれPrecision@10, Recall@10を考える．

時期が決定したことで行動の決定に影響を与える．行動は時期か

4.2.3

実験結果

らの影響とグループからの影響を受けるのでそれぞれから影響を実験結果を図4に示す．行動推薦の結果ではS-UEMが他のモデ受ける度合いをλで制御する．あるデータd(∈ D)に対して行動をルと比べて大幅に悪い結果を示している．この結果は場所を決表す単語wd の生成方法は，時期td が決定した状態で以下の式で定した際の行動推薦でも見られ，場所における行動への影響は

6日本データベース学会和文論文誌
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0.4

B-UEM

ST-UEM

0.25

GeoMF++

ST-UEM

0.20

GeoMF++

0.20

0.2

0.1

0.15
0.10

0.00
Buda Delh Edin Glas Osak Pert

Toro Vien Kyoto

ST-UEM

0.10

0.00
Buda Delh Edin Glas Osak Pert Toro Vien Kyoto

City

City

(a) Precision@1
B-UEM(b) Precision@5
0.6

GeoMF++

GeoMF++

Buda Delh Edin Glas Osak Pert Toro Vien Kyoto

City

0.12
5

ST-UEM

0.05

0.05

0.0

B-UEM

0.15
Precision@10

Precision@5

0.3
Precision@1

B-UEM

B-UEM

ST-UEM(c) Precision@10
0.6

GeoMF++

B-UEM

ST-UEM

GeoMF++

0.05
0

0.4
Recall@10

0.4

0.07
5

Recall@5

Recall@1

0.10
0

0.2

0.2

0.02
5
0.00
0

0.0
Buda Delh Edin Glas Osak Pert Toro Vien Kyoto

0.0
Buda Delh Edin Glas Osak Pert

City

Toro Vien Kyoto

Buda Delh Edin Glas Osak Pert

City(d) Recall@1

Toro Vien Kyoto

City(e) Recall@5(f) Recall@10

図5: 実験結果(Precision, Recall)

表3: 実験結果(Precision, Recall and F-value (k=10))

User Visitの都市

B-UEM

model

pre@10

rec@10

F@10

pre@10

rec@10

F@10

pre@10

rec@10

F@10

0.147

0.489

0.226

0.050

0.070

0.058

0.099

0.279

0.142

ST-UEM

0.141

0.490

0.218

0.050

0.081

0.062

0.096

0.286

0.140

ST-UEM

0.10
0

GeoMF++

0.0
4

0.0
2

0.0
0

0.2

Average

B-UEM

Recall@10

Precision@10

0.0
6

Kyoto

0.5

0.8

train ratio(a) Precision@10

B-UEM

ST-UEMにはPrecision, RecallとF値を扱う．

GeoMF++

0.07
5

また，少ないデータの状態でも推薦の質が落ちないことを示

0.05
0すため， 20%, 50%, 80%でランダムに訓練データを選んだ時の0.02
5

評価もおこなった． データセットはYFCC100M KyotoとUser

0.00
0

0.2

0.5
train ratio

Visitsデータセットの両方を用いた．

0.8

4.3.1

(b) Recall@10

パラメータ設定

今回のモデルでは学習をPyroで実装されたStochastic Vari-

図6: Kyotoデータセットにおける訓練データの割合を変えた時

ational Inference[1]で行う． 最適化手法としてAdam[4]を用いのPrecision@10, Recall@10て お り， そ の 学 習 率 は0.001と し た． こ こ か ら は ハ イ パ ー パ
ラ メ ー タ を ど の よ う に 与 え る か を 述 べ る． αの 場 合， |G|次
元 と な り， グ ル ー プ に 影 響 さ れ る 要 素 の ハ イ パ ー パ ラ メ ータβ, γ, δ, κは|G| ∗ |L|, |G| ∗ |U |, |G| ∗ |W |, |G| ∗ |T |,次元となる．

ないことが考えられる．また， T-UEMやST-UEMがB-UEMよまた， ST-UEMで単語に左右する要素であるµとρはそれぞれ共

り悪いことから時期から行動への影響も大きくあるとは言えな役事前分布としてDirichlet分布, ιを使用しており，このハイパ

い． ST-UEMがS-UEMより良いのは場所による悪影響が時期にーパラメータはそれぞれ|L| ∗ |W |, |T | ∗ |W |となる．いずれのパよる影響で緩和されたことによるものと考えられる．以上より観

ラメータも1を初期値とする．また，もう一つハイパーパラメー

測5に関しては否定せざるを得ない結果が得られた．また，グルタとしてグループの数|G|を決める必要がある．今回の比較実験

ープの数に関してはグループの数が高いほど推薦自体はよくなる

では|G| = 10とする． Step数はデータの規模によって収束にか傾向にあることがわかった．

4.3

かる時期が依存するため，最低5000, 最大15000回で回すことに比較実験した．また，GeoMF++に関してはハイパーパラメータとして潜

この節では場所の推薦に着目した比較実験を2つのデータセッ

在空間の次元K とαが存在するが，K に関してはK = 10, αに関トを使って行う．比較実験では提案した2つのモデルと協調フィしては事前にα = 5, 10, 20, 30でグリッドサーチを行いα = 20をルタリングベースの先行研究であるGeoMF++[5]を扱う．評価7

日本データベース学会和文論文誌
一般論文

Vol. 20-J, Article No. 15, 2022年 3月適用する．最大イテレーション数は15にした．

4.3.2

参考文献

実験結果

[1] Eli Bingham, Jonathan P. Chen, Martin Jankowiak, Fritz
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それぞれのモデルに対してユーザごとにトップK推薦を行った． 比較実験では主にPrecisionとRecallを評価している． 確率
生成分布を用いていることから，計算の度に値が変わるために各モデルに対して10回学習を行い平均を計上した．
訓練データの割合が80%における結果を図5に示す．図が示す通り，我々のモデルはGeoMF++を上回っている．トップ5とトップ10に関しては全ての都市で上回ったものの， Recall@1に関してはGeoMF++がDelhi, Glasgow, Osaka, Perthの4都市で上回っている．これらの都市は他の都市に比べてデータ数が少な
く，その場合はGeoMF++の方が1番目にGround Truthを推薦する能力が高いことを示している．
また， Kyotoに関してはどのモデルについても他の都市に比べてパフォーマンスが悪くなっている．これは場所の候補がまずUser Visitsデータセットより最小でも39倍以上多いことが起因する．しかし，Kyotoでは他の都市よりも2つのUser Experience

ModelとGeoMF++の差が大きい．これはよりスパースなデー
タにも2つのUser Experience Modelの方がパフォーマンスが上回っていることが言える．
次にデータの数による妥当性を判断する．訓練データの割合を変えて実験し，そのKyotoにおけるTop 10推薦の結果を図6に示す．ここでKyotoを選んだのはKyotoデータセットが規模が大きく，最もデータの割合による影響が大きいからである．この結果についてもどの訓練データの割合でも2つのUser Experience

ModelはGeoMF++のパフォーマンスをPrecision, Recallで上回っている．これは我々のモデルの方がスパースなデータに対しても推薦の強靭さがあることを示している．

B-UEMとST-UEMを比較すると，表3が示す通りあまり大きさ差は見られなかった．これは時期や場所の行動に対する影響が我々が予想したほどないことが理由としてあげられる．
以上，この比較実験では観光においては日常の動きをモデリングしたPOI推薦の手法とは異なる手法が必要なことを示した．また，B-UEMがそのシンプルさからST-UEMよりも有意であると考えられた．

5 まとめ
本研究では個人化した観光に対する推薦を実現するために，観光の体験を分析し趣味嗜好を推論するシステムを提案した．体験の分析ではWho, When, Where, Whatの4要素に着目し，6つの観測を考慮することでモデリングを行った．また，潜在変数をモデルに加えることでデータのスパース性に対応した．実験では最新のPOI推薦の手法と比較し，提案手法が推薦の質で上回ること
を示した．

謝辞
本研究の一部は総務省SCOPE(172307001,201607008)による．

8