DEIM Forum 2023 XX-Y

ソフトクラスタリングを用いた推薦システムのための類似ユーザ抽出手法の提案
清水 拓馬†

齊藤 史哲††千葉工業大学先進工学部 〒275-0016 千葉県習志野市津田沼２丁目１７−１
E-mail:†s19c3063ug@s.chibakoudai.jp

あらまし 宿泊レビューなどの複数の項目を持つ Web 上の評価では，回答者の嗜好や評価の傾向などの個人差が含まれやすい．本研究はこの個人差を活用し，類似したユーザにとって有効なパーソナライゼーション手法の確立を目指すものである．こだわりが強い項目とそうでない項目の評価傾向を定量化し，その値を特徴量としたクラスタリングを行うことでユーザを類別化する枠組みを提案した．楽天トラベルの 5 スター評価データに適用し，解析することで，提案方法の挙動を確認した．
キーワード ユーザ類別化，5 スター評価，データ可視化，ソフトクラスタリング，顧客満足度

1. は じ め にしい顧客を類別化することで，類似したユーザが高く

Web サ ー ビ ス の 普 及 に よ り ，ホ テ ル な ど の 宿 泊 施 設

評価する宿泊施設を推薦できるシステムの構築を将来を予約できるサイトが数多く登場している．ホテル予的な目標として，そのためにユーザを類別化する枠組

約サイトでは実際に利用したことのあるユーザによるみの構築を目的とする．なおこの先行研究の対象は美レビューが閲覧可能であり，これらのレビューや評価

容院であり，美容院業界では美容師などとの信頼関係

値は，まだ宿泊したことのないユーザがホテルの利用や立地などの拘束条件が強く，本研究が目指す評価傾を検討する際の参考にされている．これらのレビュー

向のみでの推薦には向かないと判断し，本研究では宿には様々な評価項目が 5 スター形式で付与されており，泊業界のデータを利用している．

それぞれの項目に対してユーザが宿泊施設を評価している．ここで得られた評価値は宿泊施設にとっては強みや弱みを表す指標になり，宿泊客にとっては自身のニーズに合致した宿泊先を選ぶ基準になる．

2. 解 析 対 象 に つ い て
本研究では，楽天グループ株式会社より提供された
楽天トラベルのレビューデータセットにおけるユーザ

その一方で，これらは評価者の主観評価であるがゆが利用した宿泊施設に対する評価データを解析対象とえに評価者が重視する項目や点数の付け方の傾向にはす る ．こ の デ ー タ に は ，あ ら か じ め 設 定 さ れ た「 立 地 」

個人差がある．例えば，立地条件に対してこだわりが「部屋」
「食事」
「風呂」
「サービス」「設備」「 総 合 」の強い顧客は立地に対しての評価は厳しくなりがちであ

７つの評価項目について，ユーザが五段階で評価したるが，こだわりのない他項目に対しては評価が甘くなデータなどが格納されている．このデータにはユーザる可能性が高い．また，少しでも満足していれば 5 点

ID が 紐 づ け ら れ て い る こ と か ら ，他 の 評 価 履 歴 と 比 較をつけるような甘い評価するユーザもいれば，少しのすることができる．このため，ユーザごとの宿泊施設

満 足 で あ れ ば 3～ 4 点 を つ け る よ う な 厳 し め な ユ ー ザに対する評価の 傾向を調べることが可能であり，類似もいる．このように 5 スター評価を参考にしてホテルユーザを抽出するためのクラスタリングに有用な特徴を調べる際は個人差があることを前提として活用する量を構築することができる．

必要がある．近年では，ユーザの特性を最大限に活用した推薦であるパーソナライゼーションが注目を集め

3. 解 析 手 法ているが，宿泊施設の推薦などを検討する際はこのよ

先述のとおり，本研究における解析対象は評価方法

うなユーザの評価特性を最大限に活用したアプローチの個人差を考慮したユーザデータである．個人差はあも有効であると考えられる．

いまいさを含むデータであるため，類別化した際にそ先行研究では，ユーザの甘辛度を定義して美容院のの差異を明確に区分けできるとは限らない．そこで本評価に適用した研究がある．これは，評価傾向の個人研究ではソフトクラスタリングによって個人差のあい差 を Web 上 の 評 価 デ ー タ に 拡 張 し た と い う 意 味 で 先まいな違いを可視化しつつ，ユーザの類別化を行える駆的な試みであると言える．本研究ではこの視点を参方法が望ましい．そこで，本研究ではクラスタの所属考に，ユーザの評価の仕方を定量化し類似したユーザ度を数値で示す代表的なソフトクラスタリングであるの類別化を試みる．類似した評価傾向を持つ嗜好が近Fuzzy C-means を 用 い る ．ま た ，そ の 帰 属 度 の 微 妙 な 違

い を 可 視 化 す る た め に デ ー タ を t-SNE で 低 次 元 マ ッ ピ
ングしたものに対して帰属度で彩色することでユーザセグメントを可視化する．

4. ユ ー ザ 評 価 傾 向 の 定 量 化
類似ユーザを求める過程において，重視する項目の傾向を示す評価視点を数値化する必要がある．ここでは，本稿で提案する計算手順を以下に示す．
Step1:全 ユ ー ザ 評 価 デ ー タ を 対 象 と し ， 宿 泊 施 設 ご とに各評価項目の平均を算出する．
Step2:Step1 で 算 出 し た 各 項 目 の 平 均 点 と 各 ユ ー ザ が実際に評価した値の差を算出する．
Step3:Step2 で 抽 出 し た 各 項 目 の 値 を ユ ー ザ ー ご と に

図 1 各クラスタの評価項目平均の積み上げ棒グラフ

集 計 し て 平 均 を 計 算 す る こ と で ，各 ユ ー ザ の 評 価視点に該当する項目を検出する．

5.2. データ解 析

Step1 で は ， 全 ユ ー ザ ー の 評 価 デ ー タ を 対 象 に 宿 泊

解 析 結 果 の 一 部 を 図 2~図 5 に 示 し て い る ．こ こ で は ，施設ごとに評価データを集計し ，各評価項目の平均値

散 布 図 上 に 配 置 さ れ た 各 ド ッ ト が t-SNE に よ っ て 2 次を算出している ．同じ宿泊施設に対してのユーザー評

元空間上に配置された各ユーザ情報を表している．こ価を集計することで，その宿泊施設がどの程度評価されは 7 つのクラスタの内一つのクラスタに対する所属れているのかを算出することができる．

度を青色の濃淡で表しており，色が濃くなるほどそのStep2 で は ，Step1 で 算 出 し た 各 項 目 の 平 均 点 と 各 ユ

ク ラ ス タ に 所 属 し て い る こ と を 表 し て い る ．す な わ ち ，ーザーが実際に評価した値の差を算出している．例えクラスタの中心に近づくほど所属度が高いことが 確認

ば，立地の評価平均が 3 の宿泊施設に対し ，ユーザーできる．

A が星 5 つの評価を行ったとすると ，ユーザーA はホ

また，図 1 は各クラスタ内における各評価項目の平テルの評価平均よりも高い評価を行っているため ，ユ均値を積み上げ棒グラフで表したものである ．グラフ

ーザーA はホテルの立地に対し ，他の人よりも優しめが縦軸の 0 より上に位置していれば ，その項目はクラの 評 価 を 行 っ て い る と い う こ と が わ か る ．Step2 で は ，スタの中で優しい評価をされているということを表し評価の値の差を算出することで ，そのユーザーが特定ており， 逆に 0 より下に位置する場合は，その項目はのホテルの評価平均に対してどのような評価をしていクラスタの中では厳しい評価をされているということるかを定量的に表現している．

を表している．

Step3 で は ，Step2 で 抽 出 し た 評 価 の 差 を ユ ー ザ ー ごとに集計してその平均を計算することで ，各ユーザー

5.3. まとめと考 察が持つ評価傾向を検出している ．あるユーザ ーが評価

ここでは，図 1 の結果より，各クラスタの内容につを行ったすべての宿泊施設の評価データについて集計いて考察していく． 図 1 の積み上げ棒グラフと解析結を行い，項目ごとに平均を算出することで ，そのユー果を見ると，第 3 クラスタは食事の項目に対して厳し

ザーがどの評価項目に対してこだわりを持っているか ，い評価を行う傾向にあるユーザーが集まっているといまた，全体的に評価が厳しいのか ，それとも優しいのうことがわかる ．また，第 4 クラスタには ，ユーザーかなどといったことを定量的に表すことができている ．の中で評価が優しい傾向にあるユーザーが集まってい以上の手順を行い ，ユーザーそれぞれの評価傾向を定ると考えられる ．第 5 クラスタについては ，風呂の項量化することができた ．

目に対して厳しい評価を行うユーザーが集まっているように見えるが ，宿泊施設によっては風呂は評価を行

5. デ ー タ 解 析
5.1. 解 析 の設 定
Fuzzy c-means に よ る ク ラ ス タ へ の 所 属 度 の 曖 昧 さを 決 定 す る ハ イ パ ー パ ラ メ ー タ m は 1.5， ク ラ ス タ 数
は変数の数に合わせて 7 としている．このクラスタリ
ン グ の 結 果 に t-SNE を 適 用 し ， 所 属 度 で 彩 色 す る こ とで結果の可視化を行った．

う対象にはならない場合もあるので ，今後さらに解析を続け ，この部分を明確にしていきたい ．第 7 クラス
タには ，第 4 クラスタとは逆に ，全体的に厳しい評価を行うユーザーが集まっていると考えられる ．
ユーザが注視する項目を定量化したことで，同一クラスタ内には宿泊において価値観や嗜好が近いユーザが含まれている．同一クラスタ内のユーザが高評価する対象を推薦することで推薦の質の向上が期待できる．
図 2〜 5 の よ う に ， 各 ク ラ ス タ の 境 界 線 を 曖 昧 に することで，クラスタへの所属度が高いユーザーと低いユーザーを明確に分別することが可能になり，ユーザーそれぞれの評価傾向を考慮した推薦が可能になる．
色が濃い，つまり，クラスタへの所属度が比較的高いユーザーについては，そのクラスタで重視されている項目をもとに推薦を行うことになるが， 色が薄い，クラスタへの所属度が低いユーザーについては，他にどのクラスタへの所属度を有しているかを調査し，そのユーザーの持つ評価傾向を明らかにした上で，その情報をもとにした推薦を行うことが，推薦のパ―ソナラ
図 4 第 5 クラスタ

イゼーションに繋がると考えられる．

（風呂の項目に厳しいユーザーが集まっている？）

図 2 第 3 クラスタ
図 5 第 7 クラスタ

（食事の項目に厳しいユーザーが集まっている）（評価が厳しいユーザーが集まっている）

6. お わ り に本研究では評価方法の個人差に着目し，ユーザの嗜好に応じて評価の傾向が異なるという性質を利用したユーザの類別化手法を提案した．ユーザによって評価の甘さや重要視するポイントは個人差があることから，この傾向を定量化する方法を提案し，それを特徴量としたクラスタリングを行った．ソフトクラスタリングに よ っ て ク ラ ス タ リ ン グ し ， 所 属 度 で 彩 色 し た t-SNE
によって個人差のあいまいさを考慮しつつデータの可視化を実現した．ユーザ個人の嗜好に合致した推薦が求められる昨今において提 案法は有効なアプローチで
図 3 第 4 クラスタ（評価が甘いユーザーが集まっている）あると考えている．
将来的にはこのユーザの類別化結果を推薦タスクに拡張することを目指している．また，クラスタ数やperplexity と い っ た ハ イ パ ー パ ラ メ ー タ の 設 定 は ア ドホックな決定にゆだねられたため，これらのより適切な設定に関する詳細な議論も今後の課題としたい．

謝 辞：本 研 究 で は ，国 立 情 報 学 研 究 所 IDR デ ー タ セ ット提供サービスにより楽天グループ株式会社様から提供された「楽天データセット」を利用しました．厚く
御 礼 申 し 上 げ ま す ．ま た 本 研 究 は 科 学 研 究 費（ 基 盤 C）
19K04887 よ り 支 援 い た だ き ま し た ．

参考文

献[1] 日 高 加 奈 ，豊 田 哲 也 ，大 原 剛 三 ，“レビュー投稿者の甘辛度を考慮した美容院評判情報と利用者情報 の 可 視 化 ”， 情 報 処 理 学 会 第 79 回 全 国 大 会 ，pp.521-522, 2017[2] 宮 本 定 明 ，“ フ ァ ジ ィ ク ラ ス タ リ ン グ の 有 用 性 につ い て ”，知 能 と 情 報（ 日 本 知 能 情 報 フ ァ ジ ィ 学 会誌 ） Vol.21， No.6， pp.1008-1017， 2009[3] 楽 天 グ ル ー プ 株 式 会 社 (2014): 楽 天 デ ー タ セ ット ,楽 天 ト ラ ベ ル デ ー タ . 国 立 情 報 学 研 究 所 情 報
学 研 究 デ ー タ リ ポ ジ ト リ . ( デ ー タ セ ッ ト ).
https://doi.org/10.32130/idr.2.0[4] Laurens van der Maaten, Geoffrey Hinton,"Visualizing Data using t-SNE," Journal of Machine
Learning Research, Vol.9, pp. 2579 -2605, 2008.