DEIM Forum 2016 E1-1

邦楽アーティストを対象とした文脈依存の動的アーティストネットワーク生成方式
雅直†

廣田岡田龍太郎††

中西崇文†††

北川 高嗣††† 筑波大学情報学群情報科学類 〒 305-8577 茨城県つくば市天王台 1-1-1†† 筑波大学大学院システム情報工学研究科 〒 305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1††† 国際大学グローバル・コミュニケーション・センター 〒 106-0032 東京都港区六本木 6-15-21 ハークス六本木ビル 2F
E-mail: †{hirota,ryotaro}@mma.cs.tsukuba.ac.jp, ††takafumi@glocom.ac.jp, †††takashi@cs.tsukuba.ac.jp
あらまし

本稿では，邦楽アーティストを対象とした文脈依存の動的アーティストネットワーク生成方式について示

す．アーティスト推薦は，各アーティストの音楽ジャンルや交友関係，世代など多様な視点からのアーティスト間のつながりを提示している．しかしながら，その多様かつ膨大なつながりからユーザが意図するアーティストのつながりを提示することは困難である. このことから，アーティストのどのような特徴に起因するつながりであるかという文脈に着目する．本方式は，複数のアーティストを選択することで，どのような文脈でつながったものを要求しているか「例示」をすることができる．本方式が実現されることにより，ユーザの要求に応じて文脈依存の潜在的なアー
ティストのつながりを発見することができる．
キーワード

動的ネットワーク生成、テキストマイニング、アーティスト推薦、文脈依存、可視化
システム上でその文脈に基づきアーティスト間の関係を動的に

1. は じ め に計算し，アーティスト間のつながりを導出することができれば，近年，音楽コンテンツをめぐり，これまでの CD やダウン
ロード販売のようなパッケージ購入からストリーミング配信にユーザの意図に合致したアーティスト推薦が実現すると考えられる．

よる視聴に移り変わり，音楽の楽しみ方が変化してきている．

本稿では，邦楽アーティストを対象とした文脈依存の動的

それによって，コアなファンでなくても，様々なアーティストのアーティストネットワーク生成方式について示す．本方式は，様々な音楽に触れる機会を得た反面，膨大なコンテンツから本

ユーザから与えられる 2 つ以上のアーティストからアーティス

当に気に入ったコンテンツを選び，楽しむ技術が重要となってトのつながりを導出するための文脈を推定し，その 2 つのアーきている．コンテンツ自体の検索だけでなく，ジャンル，アー

ティスト以外の関係のあるつながりを動的にアーティストネッ

ティスト，しいてはユーザの嗜好と言ったつながりでのコンテ

トワークとして生成するものである．

ンツ発見がこれまで以上に重要になってきている．
こ の よ う な 中 ，ア ー ティス ト の つ な が り に よ る 推 薦 を
（注 1）

（注 2）

徴集合を文脈として着目する．この文脈に着目した時の各アー，などが提供している．今ティストが持つ特徴同士の類似度を求める．アーティスト間の提供されているこれらのアーティスト推薦は，アーティスト間つながりをこの類似度によって動的に生成することにより，この垣根を低くし，ユーザが様々なアーティストのコンテンツにの類似度が大きいものほど重みの大きいエッジを持つアーティ

触れる機会を増大させている．これらのアーティスト推薦は各

ストネットワークが生成される．本方式の実現によって，ある

アーティストの音楽ジャンルや交友関係，世代などの多様な視

アーティストとユーザが指定するアーティストの 2 つのアー

点からのアーティスト間のつながりを提示している．しかしな

ティストから文脈を求め，この文脈における他のアーティスト

がら，アーティスト間のつながりはその多様な視点によって，のつながりを示すアーティストネットワークを描画する．

“AWA”

や “Apple Music”

本方式では，指定された 2 つのアーティストが持つ共通の特

様々なつながり方が規定されるために膨大である．それにより，

これにより，ユーザの要求に応じて文脈依存の潜在的なアー

ユーザの意図と一致するアーティストのつながりを提示するこ

ティストのつながりを発見することができる．また，本方式をとが困難である．このことから，従来のアーティスト推薦シス

アーティスト推薦や検索において適応されることにより，音楽

テムは，推薦されたアーティストとユーザの意図の不一致が問

ファンが効率的に新たなコンテンツを見つけるための方式とな題となっている．

りうる．

ユーザから何らかの形で視点を限定するような文脈を与え，本稿の構成は次の通りである．第 2 節では関連研究について述べる．第 3 節では本方式の基本モデルを示す．第 4 節では具

（注 1）：https://awa.fm

体的な実現方式を述べる．第 5 節では本方式の実験を示す．最（注 2）：http://www.apple.com/jp/music/

後に第 6 節で本稿をまとめる．

2. 関 連 研 究
本研究は，文脈依存の動的アーティストネットワーク生成方
式について示しているが，この方式をアーティストに基づく音楽推薦として適用すると，新たな音楽推薦システムの 1 つと位
置づけることができる．
情報推薦について多くの研究がされている [1]．この情報推薦の中に音楽推薦の分野がある [2]．この音楽推薦の分野で広く用いられる手法が，協調フィルタリングである [3] [4] [5]．この
手法は、あるユーザに対して，好みの似た他のユーザが好む楽曲を推薦する．ただし、この手法はユーザの楽曲に対する評価
図 1 アーティストベクトル作成の流れ

データが必要である．よって，あまり評価されていない楽曲に対しては推薦されない場合や，有名なアーティストの楽曲ばかりが推薦されるといった問題がある．この手法の改善のために，手動で作成をするため手間や費用がかかる．

推薦の根拠を示す試み [6] や，より正確にユーザの興味に関す

上記の手法で用いられているアーティスト間をつなぐ文脈

る情報を獲得する方法が提案されたり [7] と，より実用志向なは，それぞれユーザの嗜好，楽曲特徴，視聴時のユーザの状況，研究がされてきた．

ジャンルや楽器などの音楽を説明する言葉，アーティスト間のまた，協調フィルタリング以外の楽曲推薦の様々な手法が提交友関係と考えられる．上記の手法において，文脈は各手法で案されている．その他の手法として，音楽音響信号を用いた推あらかじめ決めた文脈によってアーティストのつながりを求め

薦 [8]，ユーザが音楽を視聴する時の気温や季節、場所などのている．提案する我々の手法は，上記の手法と異なりこれらの情報をその時の文脈として、この文脈を考慮した音楽推薦 [9]，文脈も含めた膨大な文脈からユーザの意図した文脈を選択し，ユーザが悲しいや明るいといった楽曲の印象語を入力するこ

この文脈におけるアーティストのつながりを動的に提示する．

とでその時のユーザの気分にあった楽曲の推薦をするシステ

さらに，人間が明示的に表すことができない潜在的な文脈によム [10] 等が挙げられる．

るアーティストのつながりを提示することができる．

楽曲ではなくアーティストを推薦の対象とした研究も行われている．アーティストの推薦手法として，ジャンルや楽器、地域等を音楽を説明する言葉とし、この説明語とアーティスを選

3. 文脈依存の動的アーティストネットワーク生
成方式の基本モデル

択するとその説明語によって推薦アーティストが変化するシス

本節では，文脈依存の動的アーティストネットワーク生成方

テム [11]，ニュース記事における共起情報を利用した アーティ式の基本モデルを説明する．3.1 節では本方式の概念モデルをスト推薦 [12] 等が挙げられる

示し，3.2 節では具体的な処理の流れを示す．

アーティストのつながりを表現するアーティストネットワー
クの研究が行われている．このアーティストネットワークの研究として，バンドメンバーの変遷情報による手法 [13]，アーティ

3. 1 概要

本方式におけるアーティストベクトル作成の流れについて図1 に示す．

を用いたアー

本方式では，各アーティストがベクトルで表現されている．

ティスト間フレンドネットワークの生成 [14]，Web 上の情報か

このベクトルの各要素は，アーティストの特徴を表現する単語ら自動収集したメンバー情報によるバンドネットワークの構と対応している．アーティストの各特徴は，Web 上のデータの

築 [15] 等が挙げられる．

そのアーティストに関連するテキストコンテンツから単語を抜（注 3）

スト自身が参加する SNS である MySpace

実際の推薦サービスとして “AWA” や “Apple Music” など

き出し，出現頻度を重み付けした値である．アーティストにつの音楽ストリーミングサービス上の音楽推薦や，協調フィルタ

いて書かれたコンテンツの中に含まれる単語は，アーティスト，音楽紹介ブログの何らかの特徴を表すと考えられる．そのため，そのアーティを専門家が選択し，そのブログで紹介された楽曲についてをま

ストについて書かれたコンテンツを収集し，それらのコンテン（注 4）

リングによる推薦サービスの “Last.fm”などがある．音楽スト

ツから単語を抜き出すことで得られる単語集合は，様々な視点

リーミングサービスの推薦は，ユーザの聴取傾向やお気に入りから見たそのアーティストの特徴である．その単語と対応するをしている楽曲を分析し，似た傾向を持つ他のアーティストを要素からなるベクトルでアーティストを表現するアーティスト

推薦している．そのほかに，音楽推薦としてテーマが決められベクトルは，アーティストの特徴を表現したベクトルであるとたプレイリストを提示するものもあるが，このプレイリストは考えることができる．

（注 5）

とめるサービスの “Hype Machine”

ユーザが 2 つのアーティストを選択すると，アーティストの特徴のうち，2 つのアーティストが共に大きな値を持つ特徴（注 3）：http://www.myspace.com（注 4）：http://www.last.fm/home（注 5）：http://hypem.com

のみを選択し，それらの特徴群を文脈とする．ユーザが選択した 2 つのアーティストは文脈を表現するための「例示」と考図 2 アーティスト選択からネットワーク描画の流れ

図 3 アーティスト単語行列の構造

える．この 2 つのアーティストがつながっているとした時に，

各アーティストに関連するテキストデータを取得するのに用つながっている要因は両アーティストベクトルの要素の値が高いる Web 上のテキストコンテンツデータは，コンテンツ内のい時とする．なぜなら，両アーティストベクトルの高い値の共単語をアーティストベクトルの特徴として用いるため．ファン

通要素は，両アーティストの特徴を表すものだからである．こなどの意見が入っており，アーティストを特徴づけるような内のような共通に高いアーティストベクトルの要素，つまりアー容のテキストコンテンツである必要がある．また，アーティス

ティストの特徴を表す単語の部分集合をその 2 つのアーティス

トごとにテキストコンテンツを取得しなければならないので，トをつなげる文脈としてみることができる．

本方式で用いるテキストコンテンツは，アーティスト名を検索

既存のアーティストベクトルから，文脈を構成する対応要素のみで表される新たなアーティストベクトルをそれぞれ生成

クエリとして検索を行なうとそのアーティストに関連するコン
テンツを取得できる必要がある．

する．これにより全てのアーティストが文脈に限った特徴で表•されることになる．その新たなアーティストベクトルを用いてStep0. で取得したアーティストリストのデータと各アーティ

それぞれの類似度を計算する．類似度が大きいほどその文脈

ストに関連するテキストデータからアーティストを表現する

内においてつながりが大きいとみなす．この類似度が大きいほ

アーティストベクトルを作成する．あるアーティストに関連すど，ノードとなるアーティスト間のエッジの重みが大きいネッるテキストデータに含まれる単語はそのアーティストの何らか

トワークを動的に生成することができる．このネットワークをの特徴だと考えられる．つまり，あるアーティストに関連する

アーティストネットワークと呼ぶ．

テキストデータ中の単語集合は様々な視点から見たそのアー

Step1. アーティストを表現するベクトルの作成

アーティストネットワークは，ユーザが選択した 2 つのアー

ティストの特徴であると考える．この時アーティストベクトル

ティストのような他のアーティストのつながりを示すネットとは，その単語と対応する要素からなるベクトルであり，アー

ワークである．このネットワークを可視化することにより，「例

ティストの特徴を表現したベクトルである．

示」した文脈内において他のアーティストがどのようにつな

まず，各アーティストに関するテキストデータに形態素解析

がっているかを示すことができる．また，ユーザはユーザが興を行い，単語を抽出する．この単語がアーティストを表現する

味のある 2 つのアーティストを入力することで，ユーザはユー特徴となる．この単語の出現頻度を求め，重み付けをした値がザの意図したつながりを構成するための文脈を容易に入力する

その特徴の要素となる．この各アーティストが持つ特徴集合をことができ，ユーザの意図に合致した関係のあるアーティスト

アーティストメタデータとする．このアーティストメタデータを出力したアーティストグラフを提示することが可能である．

から，特徴を要素とするアーティストベクトルを作成する．本3. 2 処理の流れ

方式では，作成したベクトルを並べたものをアーティスト単語

本方式における処理の流れを図 2 に示す．本方式における処行列とする．アーティスト単語行列は図 3 に示す．

理は Step0 から Step4 の順で実行される．

•

Step0. ベクトルの作成に用いるデータの取得•

Step2. アーティスト間のつながりを示す文脈の選択

アーティスト間のつながりを示す文脈を選択するために，ユー

本方式では，アーティストベクトルを構成するために，本方

ザは 2 つ以上のアーティストを選択する．アーティストを選択

式の対象とするアーティストリストのデータと各アーティスト

することにより，そのアーティスト間をつなげる文脈を「例示」に関連するコンテンツからテキストデータを取得する．アー

することができる．
「例示」することによって，アーティストのティストリストデータを取得するのに用いる Web 上のアーティ

ジャンル，嗜好と言った人間が知覚できる文脈だけでなく，潜スト一覧データは，対象となるアーティスト集合のカテゴリ分

在的な文脈を選択することが可能である．ユーザが興味のあるけがされており，アーティストリストの抽出が容易である必要

2 つのアーティストを選択することによって．ユーザの意図しがある．このアーティストのカテゴリとして，邦楽アーティス

たつながりを構成するための文脈を容易に入力することができ

ト，アメリカ合衆国のヘビィメタル・バンドなどが考えられる．

る．入力されたこの文脈は，選択した 2 つのアーティストが共データは，“NAVER まとめ”（注 6） から，アーティストリストは“Weblio 辞書” から取得した．
“NAVER まとめ” は Web 上の情報をユーザがそれぞれ収集
して，1 つのページに記事としてまとめる Web キュレーション
サービスであり，アーティストについての記事もまとめられている．このサービスは，Web 上に遍在しているファンの意見がよくまとめられているため，このテキストコンテンツ内の単語
はアーティストの何らかの特徴を表していると考えられる．また，“NAVER まとめ” はサイト内でアーティスト名を検索ク
エリとして検索を行えば，そのアーティストに関連するテキス
トデータを取得できるため，アーティストリストから関連する
図4

システム概要図

文書の取得が容易である．今回アーティストに関連するテキス
トデータの取得に “NAVER まとめ” を使用したのは，これら通に持つ特徴である．テキストコンテンツ中の単語群で表すこの “NAVER まとめ” の特徴からアーティストベクトルの作成とができる．

に適しており，アーティストごとに関連する文書の取得が容易•

Step3. アーティストの特徴選択と類似度計算だからである．

アーティスト単語行列とユーザによる複数のアーティストの“Weblio 辞書” はカテゴリで検索を行なうことができる．そ

入力から重要である特徴を選択する．選択された 2 つのアーのカテゴリに日本のバンド一覧というカテゴリがある．今回ティストベクトルの各特徴の要素の値の大きさからその特徴がアーティストリストの取得に “Weblio 辞書” を使用したのは，重要な特徴であるかを決定する．2 つのアーティストを選択しこの日本のバンド一覧のカテゴリから抽出が容易だからである．

た場合，共に大きな値を持つ特徴が選択される．この時選択さ

4. 2 アーティストを表現するベクトルの作成 (Step1)

れた特徴は，2 つのアーティストのつながりを表現する文脈だ

Step0 で取得した各アーティストに関連するテキストデータと考えることができる．既存のアーティストベクトルから，こから，アーティストを表現するベクトルの作成をする．このテの文脈を構成する対応要素で表される新たなアーティストベク

キストデータにそれぞれ形態素解析を行い，文書中の単語を

トルをそれぞれ生成する．このアーティストベクトルからアー抽出する．この単語の出現頻度を求め，それを重み付けした値

ティスト間の類似度を計算する．この類似度は，ユーザが選択

が各特徴の要素となる．この要素を順に並べたものがアーティ

した 2 つのアーティスト間をつなぐ文脈内における各アーティ

ストベクトルである．アーティストを i(i = 1, · · · , n)，単語をスト同士のつながりの大きさを示している．

j(j = 1, · · · , m) とする時の特徴の値を fij とする．アーティス•

Step4. アーティストネットワークの描画

ト i のアーティストベクトル di は以下の式で表す．

Step3. で計算したアーティストベクトル間の類似度から，ユーザが選択したアーティストを中心にアーティストネット
ワークを描画する．このアーティストネットワークは，ユーザが選択したアーティストとそのアーティストから見て大きな類

di = (fi1 , fi2 , · · · , fim ).

(1)

また，アーティストベクトルを並べたものをアーティスト単
語行列 M として，以下の式で表す．

似度を持つアーティストがつながっているネットワークである．
このネットワークを可視化することによって，Step2 で「例示」

M= (d1 , d2 , · · · , dn ).

(2)

した 2 つのアーティストをつなぐ文脈内において他のアーティ
ストがどのようにつながっているかを示すことができる．また，ユーザは興味のあるアーティストを入力することで，ユーザの意図した文脈を容易に入力することができ，この意図した文脈
内におけるアーティストグラフを提示することができる．

4. 文脈依存の動的アーティストネットワーク生
成システムの実現
本節では、3 節で説明した文脈依存の動的アーティストネッ
トワーク生成システムの実装について示す．本方式のシステム概要図を図 4 に示す．

4. 1 ベクトルの作成に用いるデータの取得 (Step0)
アーティストベクトルを構成するために，本方式の対象とす
るアーティストリストのデータと各アーティストに関連するテ
キストデータを取得する．各アーティストに関連するテキスト

4. 3 アーティスト間のつながりを示す文脈の選択 (Step2)
アーティスト間のつながりを示す文脈を選択するために, ユー
ザは 2 つのアーティストを選択する. ユーザは，アーティスト
を di (i = 1, . . . , n) から選択する．この時選択されたアーティ
ストをそれぞれ dk ，dl (k = 1, · · · , n), (l = 1, · · · , n) とする．
これによって，ユーザは dk と dl をつなぐ文脈を選択した事になる．この時，選択された文脈を Ckl とする．ある 2 つのアー
ティストを選択した時の文脈 C の数は， n(n−1)
個である．
2

4. 4 アーティストの特徴選択と類似度計算 (Step3)
Step1 で作成したアーティスト単語行列と Step2 で選択された 2 つのアーティストから，選択されたアーティストを強く表現する特徴を選択する．特徴の選択にはしきい値 ϵ を用いる．
′
この特徴の選択によって新たに得られる特徴の値を fijとする．

（注 6）：http://matome.naver.jp

図 5 アーティストネットワークの描画 (入力が 1 つの場合)

図 6 アーティストネットワークの描画 (入力が 2 つの場合)選択されたアーティスト dk ，dl についての特徴選択の式は以された 2 つのアーティスト dk ，dl が中心となって，それぞれ下の式で表す．

類似度が大きい他のアーティストとがつながっている．実際の


fij
′
fij
=
0

(fkj · flj > ϵ)アーティストネットワークを描画した例を図 5、6 に示す．エッ(3)(otherwise).

示している．1 つアーティストを選択した場合，アーティスト

この特徴選択によって，2 つのアーティスト間をつなぐ文脈 Ckl が計算された．この時，文脈 Ckl が特徴として持つ単′語は，fkj=| 0 と flj′ =| 0 を同時に満たす単語 j である．文脈 Ckl を構成する特徴からなる新たなアーティストベクトル

d′i (i = 1, · · · , n) をそれぞれ作成する．新たに作成されたアー
ティストベクトル d′i の式を以下の式で表す．
′′′
d′i = (fi1
, fi2
, · · · , fim).

ジのラベルとして，つながれているアーティスト間の類似度をのつながりを示す文脈を指定していない状態であるので，この時描画されるアーティストネットワークは，文脈を考慮していないアーティストのつながりを示している．

5. 実

験

本節では，本方式を実際に実装し，得られた結果の評価を行なう．本方式の評価実験は実験 1 と実験 2 で行なう．実験 1 は(4)本方式を推薦システムとして適応し，文脈の選択による推薦の変化例を示し，実験 2 はこの推薦システムを用いてアーティス

また，Step2 でアーティストを 1 つのみ選択した場合，アーティスト dk の特徴選択の式は以下の式で表す．


fij
′
fij
=
0

(fkj > ϵ)トを 1 つ選択した場合と 2 つ選択した場合の推薦結果について被験者に評価してもらう．

5. 1 提案方式の実装(5)(otherwise).

本方式を R 言語，Python 言語を用いて実装した．データの収集を R 言語を，本方式の処理，インターフェースは Python

この時特徴選択は，アーティスト dk を強く表す単語のみを選択しており，文脈を決定しない状態でのアーティストネット

言語を用いた．
第 4 節で示したように，“Weblio 辞書” と “NAVER まとめ”
からデータを取得し，各アーティストごとにテキストデータをワーク作成に用いることができる．
次に，この文脈 Ckl におけるアーティスト間の類似度を計算取得する．“Weblio 辞書” で取得した邦楽アーティストリストする．この時類似度としてコサイン類似度を用いる．この時求を “NAVER まとめ” の検索クエリとして各アーティストに関めるアーティスト di と dj の類似度 sim(di , dj ) を以下の式で連する記事を取得し，この記事の集合をそのアーティストのテ表す．

キストデータとして用いる．

sim(di , dj ) =di · dj.
|di | · |dj |このテキストデータからアーティスト単語行列の作成に，R(6)のパッケージである “RMeCab” を用いた．この時単語として用いた品詞は名詞，形容詞，動詞である．この行列の特徴とし実際に求める類似度は Step2 で選択されたアーティスト dk ，dl と他のアーティスト di との類似度のみである．
4. 5 アーティストネットワークの描画 (Step4)
Step3 で計算された類似度 sim(di , dj ) を用いて，アーティス
トネットワークを描画する．このネットワークは Step2 で選択て使用する単語は全テキストデータの中で 3 回以上出現した単語である．“RMeCab” で形態素解析するときに用いた辞書は“mecab-ipadic-neologd” である．また，要素の重み付けとして
tf-idf 法を用いて，アーティストごとに正規化を行った．特徴として使用する単語の中で “NAVER まとめ” によく出現する単語表 1 ASIAN KUNG-FU GENERATION のみを選択した場合と，

5. 2. 2 結果

ASIAN KUNG-FU GENERATION と Andymori を選択した

アーティストを一つ入力した場合と，アーティストを 2 つ入場合の ASIAN KUNG-FU GENERATION に近いアーティス

力をした場合の推薦結果を比較した例を推薦のランキングの変

トのランキングと類似度の変化
1 つ目のクエリ ASIAN KUNG-FU GENERATION ASIAN KUNG-FU GENERATION
2 つ目のクエリなし

化の例を表 1，2 に示す．この時，中心とするアーティストを

1 つ目のクエリ，文脈の「例示」として 2 つ目に入力するアー

Andymori

順位

推薦アーティスト

類似度

推薦アーティスト

類似度

1位

Andymori

0.251

ストレイテナー

0.496

2位

10-FEET

0.238

Galileo Galilei

0.220

3位

Syrup 16g

0.223

10-FEET

0.197

4位

サカナクション

0.194

チャットモンチー

0.173

5位

凛として時雨

0.191

Syrup 16g

0.168

6位

サザンオールスターズ

0.181

サンボマスター

0.151

7位

東京事変

0.166

ポルノグラフィティ

0.145

8位

The telephones

0.165

サカナクション

0.134

9位

Hi-STANDARD

0.164

キリンジ

0.133

10 位

ストレイテナー

0.162

9mm Parabellum Bullet

0.131

ティストを 2 つ目のクエリとする．
表 1 は，ASIAN KUNG-FU GENERATION のみを選択した場合と，ASIAN KUNG-FU GENERATION と Andymoriを選択した場合の ASIAN KUNG-FU GENERATION に近い
アーティストのランキングと類似度の変化を示している．表 2
は，ASIAN KUNG-FU GENERATION のみを選択した場合と ASIAN KUNG-FU GENERATION と黒猫チェルシーを選択した場合の ASIAN KUNG-FU GENERATION に近いアー

表 2 ASIAN KUNG-FU GENERATION のみを選択した場合と，

ASIAN KUNG-FU GENERATION と黒猫チェルシーを選択

ティストのランキングと類似度の変化を示している．

した場合の ASIAN KUNG-FU GENERATION に近いアー

5. 2. 3 考

ティストのランキングと類似度の変化
1 つ目のクエリ ASIAN KUNG-FU GENERATION ASIAN KUNG-FU GENERATION
2 つ目のクエリなし

黒猫チェルシー順位

推薦アーティスト

類似度

推薦アーティスト

類似度

1位

Andymori

0.251

サカナクション

0.709

2位

10-FEET

0.238

チャットモンチー

0.701

3位

Syrup 16g

0.223

THE BAWDIES

0.682

4位

サカナクション

0.194

THE YELLOW MONKEY

0.571

5位

凛として時雨0.191

GIRL NEXT DOOR

0.568

6位

サザンオールスターズ

0.181

T.M.Recolution

0.566

7位

東京事変

0.166

東京事変

0.555

8位

The telephones

0.165

BUMP OF CHICKEN

0.554

9位

Hi-STANDARD

0.164

Flumpool

0.548

10 位

ストレイテナー

0.162

Angela0.545

察

表 1，2 の結果から，2 つ目のアーティストを入力することにより推薦のランキングが変化していることが分かる．表 1 では，2つ目のクエリとして ASIAN KUNG-FU GENERATION のみを選択した場合に最も ASIAN KUNG-FU GENERATION と近いアーティストの Andymori を入力した．それに対し，表 2 では，2 つ目のクエリとして ASIAN KUNG-FU GENERATION
のみを選択した場合に ASIAN KUNG-FU GENERATION と比較的遠いアーティストである黒猫チェルシーを入力した．
表 1 と表 2 で示している類似度を比べると表 2 の類似度のほうが全体として大きな値を示している．これは，ASIAN

等は除去を行った．よく出現する単語の例として，“matome”，

KUNG-FU GENERATION と黒猫チェルシーが共通に持つ特“出典” などが挙げられる．本論文で用いるアーティスト単語行

徴が他のアーティストも多く持つような特徴であるからだと考列は，アーティスト 171 個，単語 59,089 個の 171 × 59, 089 行

えられる．よって，元々類似度が大きくないアーティスト同士列である．このアーティスト単語行列の構造は，図 3 に示した

2 つをクエリとして入力するとあまり意味のない単語集合の文通りである．

脈が求まると言える．このことから本方式による推薦システム

アーティストネットワークの描画には，“networkx” を用いは，文脈を指定しない場合においてある程度の類似度をもった

た．出力されるアーティストネットワークは，図 5、6 に示し

アーティスト同士を選択しなければ推薦システムとして意図にた通りである．

合致した推薦を実行できないことが分かる．

5. 2 実験 1

文脈の選択による推薦結果の変化について

表 1 より，2 つ目のクエリとして Andymori を入力した場合

5. 2. 1 実験 1 についてと ASIAN KUNG-FU GENERATION のみを入力した場合と実験 1 では，アーティストを 1 つ選択した時の推薦アーティを比べると，ストレイテナーの類似度大きく上昇しているこ

ストとアーティストを 2 つ選択した時の推薦アーティストの結とが分かる．他のアーティストの類似度はランキングの変化は果を比較する．

あったが，類似度の値の大きな変化はなかった．この結果は，アーティストを 1 つ選択した時の推薦アーティストは，選択

ASIAN KUNG-FU GENERATION と Andymori をつなぐ文

したアーティストが持つ大きな値の特徴のみをベクトル要素と脈中において ASIAN KUNG-FU GENERATION とストレイして用いた時の選択したアーティストと他のアーティストの類

テナーは他のアーティストと比べ近くなっていることが言える．

似度を計算し，値が大きいものを順に 10 個推薦として表示しまた，2 つ目のクエリとして入力した Andymori は，ASIAN

たものである．

KUNG-FU GENERATION のみを入力した時は 10 位以内のラ

アーティストを 2 つ選択した時の推薦アーティストは，選択

ンキングにあるが，2 つ目のクエリを入力した時は 10 位以内のした 2 つのアーティストが共通に持つ大きな特徴のみをベクト

ランキングにない．ASIAN KUNG-FU GENERATION のみ

ル要素として用いた時の 1 つ目に選択したアーティストとそのをクエリとして選択した場合は，用いる特徴が ASIAN KUNG-

他のアーティストの類似度を計算し，値が大きいものを順に 10

FU GENERATION を強く表現する特徴のみであり，この場合個推薦として表示したものである．

も一つの文脈と考えると，ASIAN KUNG-GENERATION とAndymori は ASIAN KUNG-FU GENERATION を表現する

文脈中では近い関係にあるが，この 2 つの共通の特徴による文
脈中では近い関係ではないと言うことが分かる．
このことから，アーティストを 2 つ選択することによる文脈の「例示」は，上記で示したような人間がすぐ分かるような文
脈以外も含めた文脈の計算を行っていることが分かる．よって，本方式では，アーティストを 2 つ選択したことによる推薦結果が理解できない「例示」の組み合わせがありうると言える．

5. 3 実験 2提案方式による推薦システムについての推薦

評価

5. 3. 1 実験 2 について本方式で実装したシステムの評価を行なう．実験 2 のために本方式をアーティスト推薦システムとして実装した．被験者にはまずアーティストを一つ選択してもらい，そのアーティストを入力とした時の推薦アーティストを 10 個表示する．この時選択してもらうアーティストは被験者が好きなアーティストに図 7 実験 2 で用いたインターフェース

限定してもらった．
表 3 実験 2 の評価の結果

次に，その表示された結果を踏まえつつ，2 つ目のアーティ
ストを選択してもらう．この時 2 つ目に選択するアーティスト

アーティストを 1 つ選択

アーティストを 2 つ選択

18 件

32 件

は，被験者が好きなアーティスト，かつ 1 つ目に選択したアーティストと何らかのつながりがあると被験者が考えたアーティ

表4ストに限定してもらった．2 つ目のアーティストを選択したこ

SON SQUARE GARDEN を選択した場合のサカナクションに近いアーティストのランキングと類似度の変化とによって，1 つ目のアーティストと 2 つ目のアーティスト間の文脈を考慮した場合の 1 つ目のアーティストに近いアーティ

サカナクションのみを選択した場合と，サカナクションと UNI-

1 つ目のクエリ

サカナクション

サカナクション

2 つ目のクエリ

なし

UNISON SQUARE GARDEN

順位

推薦アーティスト

類似度

推薦アーティスト

類似度

1位

Base Ball Bear

0.572

Base Ball Bear

0.466

2位

グループ魂

0.327

グループ魂

0.262

3位

サンボマスター

0.211

TRICERATOPS

0.205

4位

フジファブリック

0.194

フジファブリック

0.189

アーティストを 1 つ選択した場合か，アーティストを 2 つ選択

5位

DREAMS COME TRUE

0.181

ASIAN KUNG-FU GENERATION

0.175

6位

サザンオールスターズ

0.178

VAMPS

0.157

した場合のどちらであるかを評価してもらった，この実験は，

7位

VAMPS

0.175

サンボマスター

0.156

8位

いきものがかり0.175

Coldrain

0.152

9位

ポルノグラフィティ

0.174

SAKEROCK

0.151

10 位

Amazarashi

0.164

ポルノグラフィティ

0.158

ストを 10 個表示する．
この 2 つの結果を比較して，被験者にとってより好みを反映しており，選択したアーティストとのつながりを感じる結果が好みの 2 つのアーティストを入力したことにより被験者にとって 1 つのアーティストを選択するよりも自分の好みを表現しているかどうかを評価している．
被験者は，普段音楽をよく聴く 10 人の学生を対象にして，それぞれ 5 回異なった入力で評価を行った．評価実験のための表5

サカナクションのみを選択した場合と，サカナクションとねごとを選択した場合のサカナクションに近いアーティストのランキ
ングと類似度の変化

アーティスト選択において，実験回数が多いと被験者が入力で1 つ目のクエリ

サカナクション

2 つ目のクエリ

なし

きるアーティストがなくなる可能性が考えられるので，1 人 5

順位

推薦アーティスト

類似度

推薦アーティスト

類似度

1位

Base Ball Bear

0.572

サザンオールスターズ

0.707

2位

グループ魂

0.327

DREAMS COME TRUE

0.689

3位

サンボマスター

0.211

いきものがかり

0.624

4位

フジファブリック

0.194

プリンセス・プリンセス

0.608

5位

DREAMS COME TRUE

0.181

RADWIMPS

0.558

6位

サザンオールスターズ

0.178

Dragon Ash

0.534

7位

VAMPS

0.175

ASIAN KUNG-FU GENERATION

0.533

8位

いきものがかり

0.175

HY

0.532

9位

ポルノグラフィティ

0.174

Flumpool

0.528

10 位

Amazarashi

0.164

凛として時雨0.513

回の評価とした．実際に実験 2 で用いたインターフェースを図7 に示す．
5. 3. 2 結果

被験者 10 人にそれぞれ 5 回行った実験結果を表 3 に示す．
全 50 件の評価の内，アーティストを 1 つ選択したほうが自分の好みに適している推薦と感じた場合が 18 件，アーティスト

サカナクション
ねごとを 2 つ選択したほうが自分の好みに適している推薦と感じた場
合が 32 件であった．

であった．表 5 は，サカナクションのみを選択した場合と，サこれらの評価の内，1 つ目のクエリが同じで 2 つ目のクエリ

カナクションとねごとを選択した場合のサカナクションに近いが異なる入力をした場合で評価が異なった時の例として，アーアーティストのランキングの変化を示している．この時は，1

ティストランキングと類似度の変化を表 4，5 に示している．

つのみを入力したほうが良い推薦という評価であった．

表 4 は，サカナクションのみを選択した場合と，サカナクショ

5. 3. 3 考

ンと UNISON SQUARE GARDEN を選択した場合のサカナ

表 4，5 をみると，1 つ目のクエリはサカナクションにして，察

クションに近いアーティストのランキングと類似度の変化を示

2 つ目のクエリにねごとを選択する場合の方が 1 つ目のクエしている．この時は，2 つ入力したほうが良い推薦という評価

リにサカナクション，2 つ目のクエリに UNISON SQUAREGARDEN を選択する場合よりも全体的に類似度が高くなって致したアーティスト間のつながりを示す方式の実現，本方式をいることが分かる．このことから，サカナクションとねごとがより大きな推薦システムに拡張するために用いるデータの再検

共通して持つ特徴は他のアーティストも多く持つような特徴で討が挙げられる．

あることが言える．よってこの時のアーティストランキングはあまり意味を持たない文脈によるランキングであったと考えられる．それに対してサカナクションと UNISON SQUAREGARDEN が共通して持つ特徴による文脈は，被験者の意図に合致したものであったと考えられる．
その他の評価結果についても，1 つクエリのみを選択した場
合の方が良いランキングと評価した時，2 つのクエリによる文脈では類似度が全体として高くなることが多かった，しかし，

2 つのクエリを選択した場合の方が良いランキングと評価した
時，類似度が全体として高い場合や，1 つのクエリのみを選択した場合のほうが良いランキングと評価した時，類似度が全体として高くない場合があった．
前者の場合は，あまり意味を持たない文脈によって提示されたアーティストランキングが被験者にとって好みのアーティス
トが偶然多いものがあった可能性が考えられる，もしくは，1 つのアーティストのみをクエリとして選択した時提示されるアー
ティストランキングが，被験者にとって良くないランキングであったため，比較した場合 2 つのクエリを選択した場合の方が良いランキングとなったと考えることができる．
後者の場合，2 つのアーティストを選択したことで求まる文
脈は意味のある文脈であったが，被験者の好みを表現するような文脈ではなかったと考えられる．もしくは，1 つのアーティ
ストのみをクエリとした時の文脈によるアーティストランキン
グの方が被験者の好みをより良く表現した結果であった可能性が考えられる．

6. 終 わ り に
本稿では、邦楽アーティストを対象とした文脈依存の動的
アーティストネットワーク生成システムを実現した. 本方式は、アーティストを 2 つ選択すると、その 2 つのアーティストのつながりを表現する特徴を選択する. この特徴をアーティスト
間をつなぐ文脈と考え、この文脈によって動的に変化するアー
ティストネットワークを描画する.
本方式の実現により，ユーザの要求に応じて文脈依存の潜在的なアーティストのつながりを発見することができ，アーティ
ストのつながりにおいて人間が知覚できない潜在的な文脈による音楽推薦が可能になった. 本方式による音楽推薦システムによって，音楽ファンは自分が気づくことのできなかった新たなアーティストを発見することができる．また，本方式は対象を
音楽アーティストだけでなく，その他のコンテンツについても拡張することができると考えられる．その他のコンテンツに拡張することで本方式は，人間が発見することのできない新たなコンテンツの発見方式となりうる．
今後の課題として，本方式による推薦システムをよりよいものにするために，文脈の決定時の特徴選択に用いるパラメータの調整の検討． 文脈の「例示」によってユーザの意図により合文

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