DEIM Forum 2017 I8-1

ユーザタグとコメントの出現確率の差異に基づく意外な動画の推薦手法
松山 卓矢†

北山 大輔 †

† 工学院大学情報学部 〒 163–8677 東京都新宿区西新宿 1-24-2
E-mail: †j113108@ns.kogakuin.ac.jp，kitayama@cc.kogakuin.ac.jp
あらまし

ニコニコ動画などの動画共有サイトでは，ユーザは投稿された膨大な数の動画から効果的に動画を検索するためにランキング機能を利用することが多い．しかしながら，ランキング機能はユーザが興味のある動画を発見したり，意外性のある動画を発見するのには向かない．そこで本研究では，動画に付与されたタグの情報と動画に対して投稿されたコメントの情報を用いてユーザにとって興味があり，また意外性を感じる動画を推薦する．
キーワード 動画推薦，動画共有サイト，CGM

1. は じ め に
近年，Youtube [1] やニコニコ動画 [2] などの動画共有サイトの発展に伴ってこれらのサイトには多くの動画が存在し，ユー
ザが好みに合う動画を発見するのには非常に手間がかかるという問題がある．ユーザは，動画を探す手間を減らすために動画共有サイトにあるランキング機能を利用することが多いが，ランキング機能では個々のユーザの好みを反映することは出来ない．また，もともと注目されていた動画がさらに注目を受けやすいため，同じ動画が長期間に渡って掲載されるという問題点も存在している．そのためランキング機能ではユーザの嗜好に
図 1 提案手法の流れ合い，かつ意外性を感じる動画を発見することは難しい．ラン
キング機能とは別に「オススメの動画」という推薦サービスもあるが，ユーザの視聴履歴に存在する動画のタグに基づいて推動画に関する研究について述べる．3 章では，ニコニコ動画の薦されるため，ユーザが普段視聴している動画と類似した動画

データについて述べる．4 章では，ユーザの嗜好に合い，意外が推薦されやすく，ユーザにとって意外性のない推薦結果であ性の有る動画の推薦手法と予備実験について述べる．5 章ではる可能性が高い．

推薦手法による評価実験と結果についての考察を述べる．6 章

本研究ではこのような問題を解決するため，ユーザの嗜好に合い，普段見ている動画とは異なった反応を呼んでいる動画を意外性のある動画として推薦する手法を提案する．研究の対象で本研究のまとめを述べる．

2. 関 連 研 究はニコニコ動画とし，ニコニコ動画に投稿された動画に付与さ動画推薦については，様々な研究が行われている．ニコニコ

れているタグの情報と，動画に対して投稿されたコメントの情動画を対象とした動画推薦の研究として，平沢らの研究 [4] [5]報を利用するため，国立情報学研究所のダウンロードサービス

では，ニコニコ動画のログデータに注目し，機械学習を用いてにより株式会社ドワンゴから提供を受けた「ニコニコ動画コメ

社会的に未知であるが推薦されて興味を持つ動画を推薦していント等データ」[3] を利用した．

る．佃らの研究 [6] [7] では，コメントを用いて動画内の登場人

ユーザにとって興味があり，かつ意外性のある動画はユーザ

物の活躍パターンを抽出し，ユーザが視聴している動画の活躍の視聴履歴に存在する動画に付与されているタグと多く一致し，パターンと類似している動画を推薦している．工藤らの研究 [8]コメントを比較した際に視聴履歴内に存在する同じタグを付与

では，ユーザの視聴履歴と投稿動画間におけるタグの共起関係されている動画とは投稿されているコメントの内容が大きく違を用いて意外性のある動画の推薦を行っている．本研究では，

う動画であると考える．提案手法の流れを図 1 に示す．推薦候

コメントを用いることで意外性のある動画の推薦を行っている補の動画と視聴履歴内の動画それぞれでタグと単語の組み合わ点で異なる．

せを抽出し，同じタグと単語の組み合わせ全ての出現確率の差

ニコニコ動画に関する研究として，早川らの研究 [9] では，コ

異をカイ二乗値を用いることで算出し，その合計値が高い動画

メントの投稿時間と動画内で表示されるタイミングをもとに，ほどユーザにとって興味があり，かつ意外性のある動画としてコメントのレスポンス関係を推定することで面白いコメントを推薦動画とする．

抽出する手法を提案している．松原らの研究 [10] では，動画の本論文の構成を以下に示す．2 章では，動画推薦やニコニコ

画像特徴量と，コメントを用いて動画の重要な場面を検出して

複数のサムネイルを抽出し，動画の要約を行っている．村上らの研究 [11] では，タグの出現頻度や共起表現 ISR(Inter-section

ratio) 手法を用いてタグの階層化を行っている．
ニコニコ動画以外の動画共有サイトを対象とした動画推薦の研究として，江端らの研究 [12] では，動画に対して投稿されたコメントに TF-IDF 法を用いて特徴ベクトルを算出し，類似する動画を関連動画として推薦している．本研究では，意外性の

図 2 動画推薦の流れある動画の推薦を目的としている点で異なる．

3. ニコニコ動画のデータ
本研究では，ユーザにとって興味があり，かつ意外性のある動画を推薦するために，動画に付与されたタグの情報と動画に対して投稿されたコメントの情報を用いる．ニコニコ動画に投稿された動画にはカテゴリ分けを行うためのカテゴリタグ 1 件と動画投稿者や視聴者が付与することが出来るタグ 10 件の最
大計 11 件までのタグを付与することが出来る．動画に対して投稿されるコメントの情報には最大 1024 文字までのコメント
内容，動画内で表示される時刻のデータや表示されるときの文
字の色や大きさのデータが含まれている．

図 3 出現確率算出の流れ

今回はユーザの視聴履歴内において，ユーザが動画に付与されているタグに対してどんなコメントが大きく関係しているかを算出し，それを推薦候補の動画内でのタグとコメントの関係と比較を行うため，タグの情報とコメント本文のデータを利用した．動画に対して投稿されたコメントをそのまま比較に扱うのは難しいため，日本語形態素解析システムの一つである

MeCab [13] を利用し，解析の結果から得られた単語をユーザ
がタグに対して持つ印象的な単語を算出するのに用いた．

「初音ミク」，「VOCALOID」，「MMD」などはタグであり，そのタグがつく動画のコメントに出現するコメントと組み合わせ，「初音ミク，かわいい」のようなペアを作る．このペアが視聴履歴内にどのくらい出現するかを確率で表す．タグと単語の組み合わせごとの評価値は出現確率を基にカイ二乗値によって算出し，その合計値を推薦候補の動画の評価値とする．動画の評価値は以下の式 (1) によって求められる．

4. 提 案 手 法
score(X) =4. 1 概要提案手法の流れを以下に説明する．はじめに，ユーザの視聴
履歴内の動画からタグと単語の組み合わせを全て作成し，それぞれの出現確率を求めることでユーザの普段見ている動画の傾向を抽出する．その後，推薦候補の動画におけるタグと単語の組み合わせを全て作成し，出現確率を求めた後にそれらが視聴履歴内においての出現確率がどれほどの差があるかをカイ二乗値を用いることで算出する．期待値に対して推薦候補の動画においての出現確率，観測値に対して視聴履歴無いにおいての出現確率をそれぞれ適応することで推薦候補の動画に対してコメントの投稿数が少なかった場合にスコアが高くなりすぎないよ
うに組み合わせ毎の評価の算出を行った．組み合わせ毎に算出されたカイ二乗値を合計した数値を動画の評価値とし，評価値の高い動画を推薦する．図 2 は提案手法の流れを示す図である．

4. 2 推薦候補動画における評価値の算出
推薦候補の動画と視聴履歴内の動画でユーザがタグに対して∑t∈T ，k∈K(X t,k − Xt,k )2
Xt,k

(1)

X は推薦候補の動画，T は X に付与されたタグで，t はそのうちの一つ，K は X に投稿されているコメント内の単語で，tはそのうちの一つ，X は推薦候補の動画におけるタグと単語の組み合わせが t, k の出現数，X は視聴履歴内におけるタグと単語の組み合わせが t, k の出現確率に推薦候補内のタグと単語の組み合わせ数を掛けて割合を合わせたものである．例として
タグが｛A,B,C ｝，単語が｛a：5 回,b：2 回,c：3 回｝という推薦候補の動画があるとする．この場合タグと単語の組み合わせのパターンは｛A,a｝，｛A,b｝，｛A,c｝，｛B,a｝，｛B,b｝，｛B,c｝，｛C,a｝，｛C,b｝，｛C,c｝の計９個となる．また｛A,a｝の出現数
は 5 個で，全体の組み合わせの個数はタグの種類 3 個と単語数10 個を掛けて 30 個となる．A,a の組み合わせが視聴履歴内において出現確率が 0.25 としたときカイ二乗値は以下の式 (2) のようになる．

の組み合わせを全て作成する．推薦候補の動画においてのある(0.25 × 30 − 5)2= 1.25(2)
5
計 9 個の組み合わせそれぞれのカイ二乗値を求め，それを全てタグと単語の組み合わせの出現確率と同じタグを含む視聴履歴

合計した値が推薦候補の動画の評価値となる．動画の評価値算

内の動画においての出現確率を比較する．出現確率を算出する

出の例を図 4 に示す．

もっている印象を比較するため，推薦候補の動画でタグと単語流れを図 3 に示す．

例とした推薦候補の動画には「初音ミク」，「VOCALOID」

表 2 第 10 回 MMD 杯本選動画を対象としたカイ二乗値上位 10 件

図 4 評価値算出の例

tag

word

score

ミクオリジナル曲

好き

0.09129

初音ミク

好き

0.09129

VOCALOID

好き

0.05716

VOCALOID

曲

0.00845

初音ミク

歌詞0.00752

ミクオリジナル曲

歌詞

0.00752

VOCALOID

歌詞0.00584

初音ミク

ん

0.00425

ミクオリジナル曲ん

0.00425

VOCALOID

P

0.00368

表 1 MMD 動画を対象としたカイ二乗値上位 10 件

tag

word

score

初音ミク

好き

0.02928

tag

word

score

ミクオリジナル曲

好き

0.02928

初音ミク

好き

0.04271

表 3 作ってみた動画を対象としたカイ二乗値上位 10 件

VOCALOID

好き

0.01755

VOCALOID

好き

0.02611

ミクオリジナル曲

最高

0.01389

VOCALOIDー

0.02037

初音ミク

最高0.01389

初音ミクー

0.01764

ミクオリジナル曲すき0.01083

初音ミク

最高0.00653

初音ミク

すき0.01083

初音ミク

VOCALOID

支援

0.01025初音ミク

8

0.00375

VOCALOIDー

0.00737

VOCALOID

最高

0.00313

VOCALOID

最高

0.00709

初音ミク

MMD

0.00276

初音ミク

水中0.002768888888888888888888888888 0.00463のタグが付与されていて，コメント内に「かわいい」，「きれい」という単語が出現しているとする．視聴履歴内における出現確

2 つ目に「VOLAROID」カテゴリで「MMD」と「第 10 回

率と推薦候補の動画における出現確率が表の内容とした場合，

MMD 杯本選」のタグを含む動画 B を対象に評価値を算出した「初音ミク，かわいい」の組み合わせに対しては，傾向の差から

結果，視聴履歴内と一致するタグは「VOCALOID」，「ミクオ

0.1 の評価が与えられる．また，「VOCALOID，かわいい」のリジナル曲」，「初音ミク」の 3 つで，組み合わせごとのカイ二組み合わせは視聴履歴内においても推薦候補の動画においても乗値上位 10 件は表 2 の結果になり，合計値はおよそ 0.5583 と傾向が変わらないため評価は与えられない．それぞれの組み合なった．

わせに対して評価付を行い，合計することで例とした推薦候補の動画には 0.6 の評価値が与えられる．

3 つ目に「作ってみた」カテゴリで「初音ミク」のタグを含む動画 C を対象に評価値を算出した結果，視聴履歴内と一致す

4. 3 予 備 実 験

るタグは「VOCALOID」，「初音ミク」の 2 つで，組み合わせ提案手法を用いることでユーザにとって興味があり，かつ意

ごとのカイ二乗値上位 10 件は表 3 の結果になり，合計値はお外性のある動画に対して評価値を与えられていることを確認す

よそ 0.2934 となった．

るため，ニコニコ動画内に存在する「VOCALOID」カテゴリ

4 つ目に「ゲーム」カテゴリで「初音ミク」のタグを含む動で投稿されている動画 10 件を視聴履歴とし，動画の評価値を

画 D を対象に評価値を算出した結果，視聴履歴内と一致するタ

算出する実験を行った．視聴履歴に存在する「VOCALOID」

グは「初音ミク」の 1 つで，組み合わせごとのカイ二乗値上位

カテゴリの動画はタグに「初音ミク」を含む 7 件の動画に設10 件は表 4 の結果になり，評価値はおよそ 0.3030 となった．

定し，タグに「鏡音レン」を含む 3 件である．動画に対して

実験結果の一覧を表 5 に示す．今回の予備実験では，「MMD」，

投稿されているコメントを形態素解析した際に意味がある単「第 10 回 MMD 杯本選」のタグを含んだ動画 B の評価値が高く語であり，動画の特徴を表すことが出来る名詞を単語として抽なり，次に「MMD」をタグに含む動画 A が高く，次に「ゲー出し，タグとの組み合わせの作成を行った．今回の実験においム」カテゴリの動画 D が高くなり，「作ってみた」カテゴリの動て，評価値は推薦候補の動画におけるタグと単語の組み合わ

画 C が一番評価値が低いという結果になった．動画 A と動画

せ数で割った値となっている．一つ目に「VOLAROID」カテ

B はタグの一致数が同じではあるがスコアに大きな差がついた．

ゴリで「MikuMikuDance（MMD）」のタグを含む動画 A を理由として，動画 A は「MMD」のタグが付与されているが動対象に評価値を算出した結果，視聴履歴内と一致するタグは

画の内容は楽曲をメインとしたものとなっており，視聴履歴内「VOCALOID」，「ミクオリジナル曲」，「初音ミク」の 3 つで，に存在する動画と本質は変わらないためスコアが伸びなかった

組み合わせごとのカイ二乗値上位 10 件は表 1 の結果になり，と考えられる．それと比べ動画 B では，カイ二乗値上位 10 件

合計値はおよそ 0.4121 となった．

には入らなかったが「ラーメン」，「タイマー」など他の動画に

表 6 提案手法による動画の評価

表 4 ゲーム動画を対象としたカイ二乗値上位 10 件

1 件目 2 件目 3 件目 4 件目 5 件目

tag

word

score

初音ミク

好き

0.08454

嗜好に合う

3.22

3.56

3.78

3.33

4.22

初音ミク

すき

0.06611

意外性がある

4.44

3.33

2.89

2.22

3.22

初音ミク

さん

0.01272

合計値

7.67

6.89

6.67

5.56

7.44

初音ミク

絵

0.01207

初音ミク

声

0.01151

初音ミク

最高0.01109

表 7 比較手法による動画の評価

1 件目 2 件目 3 件目 4 件目 5 件目

歌詞

0.00905

嗜好に合う

初音ミク

さ

0.00663

意外性がある

3.33

3.89

3.11

2.89

3.67

初音ミク

サビ

0.00483

合計値

6.89

7.44

6.89

6.89

7.22

初音ミク

ちゃん

0.00282

初音ミク

3.56

3.56

3.78

4.00

3.56

表 8 指定した視聴履歴による実験結果
表 5 予備実験の結果

A

含むタグ

タグの一致数

評価値

嗜好に合う

MMD

3

0.4121

意外性がある3

0.5583

B 第 10 回 MMD 杯本選
C

作ってみた

2

0.2934Dゲーム

1

0.3030

比較手法

提案手法

3.69

3.62

3.38

3.22

を予め視聴してもらい，その後に提案手法によって推薦された
動画 5 件，比較手法によって推薦された動画 5 件の合わせて 10件をランダムな順番に視聴し，各動画に対して評価を付けてもは全く含まれない単語のスコアが高くなり，全体としても高いらった．動画の評価は視聴履歴の動画に対して嗜好に合う，意

評価値が算出された．これは今回対象とした動画がカップ麺を外性があるの 2 つの指標に 5 段階の評価を付け，より良い結果

調理する際の待ち時間に視聴する動画であるという趣旨があっであれば 5，悪い結果であれば 1 を付けてもらった．比較手法

たためと考えられる．この事から提案手法を用いることでタグ

は「VOCALOID」カテゴリ内において，視聴数，コメント数，の一致数が同じ動画間においてより意外性のある動画を推薦す

マイリスト数それぞれのランキング作成したものであり，順位ることが可能であると考えられる．次に動画 C と動画 D を比を合計した値が低い動画を推薦動画とした．提案手法，比較手較する．動画 C は一致するタグが 2 つあり，タグと単語の組み法それぞれの推薦動画は 2016 年 7 月の 1ヶ月間にニコニコ動画

合わせ数が多くなるため，タグが 1 つしか一致していない動画に投稿された動画約 16 万件から抽出した．実験の結果を集計

D よりスコアが高くなると予想したが，結果は動画 D の評価

し，平均値を取った結果，提案手法による推薦動画の評価は表

値が高くなった．理由としては，動画 C では初音ミクに対して6 の結果となり，比較手法による推薦動画の評価は表 7 の結果注目しているコメントが多く，視聴履歴内に存在する動画と傾となった．また，2 つの手法の評価平均は表 8 のようになった．

向が似たためスコアが伸びなかったと考えられる．それと比べ実験の結果，提案手法は比較手法に対して嗜好および意外

動画 D では，ゲームの内容に対して注目するコメントが多く，性共に下回る結果となったが，嗜好に対しての評価と意外性に

カイ二乗値の上位 10 件には入らなかったがリズムゲームに関対しての評価の 2 つとも平均値が 3 を上回っていることから，係する単語である「クリア」，「パーフェクト」，「コンボ」など

ユーザにとって興味があり，かつ意外性のある動画を推薦するの単語のスコアが高くなり，結果全体の評価値が高く算出されことが出来ていると考えられる．また，提案手法による推薦動たと考えられる．この事から提案手法を用いることでタグの一画と提案手法による推薦動画の計 10 件の動画の内，最も評価

致数が少ない動画においても，視聴履歴内の動画と傾向を比較の合計値が高い動画は提案手法の 1 件目の動画の 7.67 である

することでタグに一致数がより多い動画と同等の評価をするこ

ため，提案手法によって最も評価の高い動画を発見していることができると考えられる．これらより提案手法を用いることでとが確認できる．しかし，提案手法は最も評価の低い動画も推

ユーザの興味に合い，より意外性のある動画に対して高い評価

薦している．理由としては，提案手法では様々なカテゴリから値を与えられることを確認した．

動画の推薦を行っており，別のカテゴリから推薦された動画に5. 評 価 実 験

対して被験者は良い結果であると感じなかったためだと考えられる．

提案手法を用いることでユーザにとって興味があり，かつ意

5. 2 被験者の視聴履歴を用いた評価実験

外性のある動画が推薦出来ることを客観的に評価するため，指被験者の視聴履歴を用いた評価実験では，3 人の被験者に予定した視聴履歴を用いた推薦動画の評価実験と，被験者の視聴

め過去に視聴したことのある動画 10 件を提示してもらい，そ履歴を用いた推薦動画の評価実験の２つを行った．

の視聴履歴から提案手法によって推薦された動画 5 件，比較手

5. 1 指定した視聴履歴を用いた評価実験法によって推薦された動画 5 件の合わせて 10 件をランダムな指定した視聴履歴を用いた評価実験では，9 人の被験者に視順番に視聴し，各動画に対して評価を付けてもらった．動画の聴履歴として設定した「VOCALOID」カテゴリの動画 10 件

評価は視聴履歴の動画に対して嗜好に合う，意外性があるの 2

表 9 被験者の視聴履歴による実験結果ものであるかを判断していないため，評価値が高いのでユーザ

比較手法

提案手法

が推薦されて嬉しい動画であるとは限らない．そのため，単語

2.87

2.87

をの意味を考慮した上で評価値を算出していく手法が今後必要

嗜好に合う
意外性がある3.33(2.9) 3.53(3.83)

であると考えている．本研究では，意外な動画をユーザが普段見ている動画とトピックが同じだが，コメントの傾向が異なるつの指標に 5 段階の評価を付け，より良い結果であれば 5，悪動画とした．そのため，ユーザの嗜好をタグ，意外性をコメン

い結果であれば 1 を付けてもらった．比較手法は被験者の視聴

トと分担して動画の推薦を行った．しかし，タグが異なること

履歴中に一番多くの動画存在するカテゴリ内において，視聴数，で意外性を感じたり，コメントの傾向が似ているためユーザのコメント数，マイリスト数それぞれのランキング作成したもの

嗜好に合うということも考えられるため，新しい意外な動画のであり，順位を合計した値が低い動画を推薦動画とした．提案

定義を提案していくことも重要であると考えている．

手法，比較手法それぞれの推薦動画は 2016 年 5 月の 1ヶ月間にニコニコ動画に投稿された動画約 16 万件から抽出した．実謝辞

験の結果を集計し，平均値を取った結果評価平均は表 9 のよう

本研究の一部は，平成 28 年度科研費若手研究 (B)(課題番号：になった．また，意外性があるの括弧内の数値は嗜好にあうの

15K16091) によるものです．ここに記して謝意を表すものとし評価が 3 以上の動画に対しての意外性があるかの評価となって

ます．

いる．
実験の結果，比較手法と提案手法では嗜好についての評価が同程度だが，意外性についての評価は提案手法が上回る結果となった．また，嗜好に合うの評価が 3 以上の動画を対象に意外性についての評価を見ると，比較手法では評価が落ち，提案手法では評価が上がっていることが確認できた．ユーザにとって

文
[1]
[2]
[3]
[4]

嗜好に合う動画は，ユーザが内容についてよく理解している動画であると考えられる．そのため，意外性についての評価が落[5]

ちることが予想されるが，提案手法を用いた際には意外性の評
価が落ちていなかったため，提案手法を用いることで被験者に[6]対しての嗜好と意外性が両立することが出来たと考えられる．
今後の課題として，安定して評価値の高い動画を推薦するた[7]めにユーザの視聴履歴に多く存在するタグなどを重視した動画の評価値算出の手法が今後必要であると考えている．また，今[8]回提案した手法ではコメントがネガティブな印象を持つものであるかを考慮していないため，全体的に不評な動画や，タイト[9]ルや説明文と内容が全く異なる釣り動画などでも評価値が高くなる可能性がある．そのため，単語の意味を考慮した評価値の[10]算出を今後行う必要があると考えている．

6. ま と め[11]

本研究では，ニコニコ動画に投稿された動画に対して付与されているタグの情報と投稿されているコメントの情報を用いて，[12]

ユーザにとって興味があり，かつ意外性のある動画の推薦手法を提案した．提案手法ではユーザが動画に付与されているタグに対して持っている印象をタグと単語の組み合わせによって推定し，推薦候補動画においての組み合わせと視聴履歴内においての組み合わせの出現確率をカイ二乗値を用いて推薦候補の動画の評価値とした．実験結果から提案手法を用いることでユー
ザにとって興味があり，かつ意外性のある動画を推薦することが出来ていることと，ユーザに取っての嗜好と意外性の両立が出来ていることが確認できた．しかし，様々なカテゴリから推薦を行うため評価の揺れ幅が大きく，視聴履歴に多く存在するタグを重視した評価値の算出手法が今後必要であると考えている．また，今回の手法ではコメントがネガティブな印象を持つ

[13]

献

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http://www.nicovideo.jp/.
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