一般論文

DBSJ Journal, Vol.8, No.2
September 2009

クロスメディア型レコメンデーションの提案と評価
Proposal and Evaluation of Cross Media
Recommendation

柳原 正
帆足 啓一郎 小野 智弘
松本 一則 滝嶋 康弘
Tadashi YANAGIHARA,
Keiichiro HOASHI, Chihiro ONO,
Kazunori MATSUMOTO, Yasuhiro TAKISHIMA
本論文では，「本」や「ＣＤ」などの商品種別（以下，メディア）に関する履歴情報を分析し，異なるメディアの履歴情報を相互に関連付けることで，少ない履歴情報からでも適切な商品を推薦する手法を提案する．具体的には，推薦対象となるメディアが与えられたとき，他メディアの履歴情報を参照して，メディア間で同時に出現する共通ユーザに着目し，共通ユーザの数が最大となる他メディアの履歴情報を推薦対象となる履歴情報と組み合わせた上で商品を推薦するクロスメディア型レコメンデーションを提案する．評価実験では，推薦対象となるメディアを共通ユーザの数が多い他メデ
ィアを参照することで，精度が向上することを確認した．また，従来手法との比較においても，本手法の方が推薦結果の精度が高いことを確認した．
In this paper, we propose a recommendation method
called Cross Media Recommendation, which analyzes theitem’s media (such as information on whether the item isa book or CD) and associate an item’s media with anothermedia to provide accurate recommendations of items
belonging to a media with scarce history information. In
detail, when given a specific media to be recommended,
Cross Media Recommendation refers to other media andfocuses on common users, which are users who co-appear
between the two media, and combines the media
containing the most number of common users in order tocreate more accurate recommendation. We haveconfirmed from experiment results that by selecting
media with the most number of common user increase therecommendation accuracy the most, and that our proposal
outperforms collaborative filtering.

1. はじめに
近年，インターネットではユーザが過去に購入した商品に関する購入履歴を用いて，ユーザの嗜好に合致する商品を自動的に推薦する機能を提供するウェブサイトが普及してい

正会員 株式会社 KDDI 研究所{ td-yanagihara, hoashi, matsu } @kddilabs.jp

非正会員 株式会社 KDDI 研究所{ ono, takisima } @kddilabs.jp

1

る．例として，インターネット上で本を中心とした商品を推薦するウェブサイトが挙げられる．このように，ユーザが利用した商品(以降，「アイテム」と呼ぶ)の購入履歴(以降，「履歴情報」と呼ぶ)をもとに，ユーザの嗜好を推測した上でアイ
テムを自動的に推薦するシステムをレコメンデーションシ
ステムと呼ぶ．レコメンデーションシステムで扱う商品の種類(以降，「メディア」と呼ぶ) は本やCDのように複数存在することが多い．
レコメンデーションシステムの多くは協調フィルタリン
グ[1]と呼ばれる推薦方式に基づく．複数のメディアに関するアイテムを協調フィルタリングで推薦する方法として，メディアごとに協調フィルタリングで推薦する場合と，全アイテ
ムのメディアを区別せずに協調フィルタリングで推薦する
場合が考えられる．しかし，いずれの方法も履歴情報が少ないメディアを推薦した場合では，推薦結果の精度が低下してしまう．前者の場合，ユーザの嗜好を推測するために十分な履歴情報が存在しないため，推薦結果の精度が低下する．後者の場合，履歴情報が少ないメディアの嗜好よりも，履歴情報が多い他メディアの嗜好が反映されやすくなり，推薦したいメディアのユーザの嗜好が推薦結果に反映されにくい．このように，従来手法である協調フィルタリングでは，メディ
アが複数存在した場合，履歴情報が少ないメディアの推薦に対応できない．
本論文では，この問題を解決するために，推薦対象となるメディアが与えられたとき，他メディアの履歴情報を参照して，メディア間で同時に出現する共通ユーザに着目し，共通ユーザの数が最大となる他メディアの履歴情報も参照して，メディア間で同時に出現する共通ユーザに着目し，共通ユー
ザの数が最大となる履歴情報と組み合わせた上で推薦する
クロスメディア型レコメンデーションを提案する．これにより，履歴情報が少ないCDというメディアを推薦するとき，より多くの履歴情報が存在する本というメディアに含まれる履歴情報と組み合わせることによって，CDの推薦精度が向上する．また，映画の視聴履歴を用いた評価実験を通して，メディアが複数存在したときの推薦結果の精度を計測し，協調フィルタリングの推薦結果の精度と比較する．以降，2章
では，関連研究について取り上げ，3章では提案内容について述べる．4章では，提案手法の性能評価と考察を行い，5章でまとめを述べる．

2. 関連研究
関連研究として，推薦結果の精度を向上するためにアイテムに付与された属性情報を活用する手法が挙げられる．具体的には，アイテムとアイテムに付与された属性情報に対し，
two way aspect model を適用することで，属性情報の有効性を検証し，有効な場合にはその履歴情報に基づいて推薦する
研究事例[2]である．文献[2]では，ユーザが商品を購入した
り，サービスを利用したりする際に，その行動を決定する潜在変数が商品やサービス内に存在すると仮定していることを特徴とする．評価実験では映画の視聴履歴を対象に，映画の主演が映画の視聴を決定する要因となった可能性について検証した後，履歴情報がない映画を与えられた際に，映画に付与された主演に反応を示す可能性が高いユーザに対して推薦する手法を取る．これにより，履歴情報が全くない商品やサービスについて，高精度の推薦結果が生成可能となる．
しかし，このときに利用する要因は一つ(この場合では主演)のみであると仮定しており，要因が複数存在した場合では，日本データベース学会論文誌 Vol.8, No.2
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なるメディアに含まれる各クラスに対し，他メディアの一つのクラスを参照することで，選択されたクラス内で人気があるアイテムを推薦する手法である．
以下に，「本」を購入したことがある人に対し，「CD」を推薦する例とし，動作手順を説明する．(図 1 参照)

類似度
クラス

クラス

分析元データ
分析元データ

推奨元データ
推奨元データ

クラス

クラス

クラス

クラス

1)
本

図 1

CD

クロスメディア型レコメンデーション
におけるユーザ群の相関関係

2)

Fig.1

3)

System Configuration of

Cross Media Recommendation
どの要因を選択すべきかについての指標が示されていない．
他に，文献[2]が参照している手法[3]では，同様に潜在変数が存在すると仮定し，pLSA[4]を用いて潜在変数を推測することにより，疎なデータにおいても高精度な推薦を可能としている．また，協調フィルタリングで使用するユーザ・ア
イテムの行列に対してクラスタリング手法を適用することで，ユーザやアイテムの特徴がより強調されるため，疎性による精度の低下を防ぎ，推薦結果の精度が高められることも報告されている[5][6]．しかし，これらの手法ではメディアの情報を使わず，履歴情報をすべて同一のメディアであると仮定した上でクラスタリングを行っており，従来手法である
協調フィルタリングと同様，メディアが複数存在した場合，履歴情報が少ないメディアの推薦に対応できない．
これらの他に，ユーザ間の関連度とアイテム間の関連度が事前に与えられた上で，ユーザ・ユーザ間の行列及びアイテ
ム・アイテム間の行列に対してクラスタリングを行い，形成されたユーザのクラスタとアイテムのクラスタの間で推薦する事例[7]も存在する．しかし，推薦する上で有益であるア
イテムのクラスタが取得できない場合では適用が難しい．本提案ではこの手法と異なり，ユーザのクラスタの間で推薦する．

3. 提案手法
ここでは，本論文で提案するクロスメディア型レコメンデーションについて説明する．

3.1. 概要
従来の協調フィルタリングにおいて，推薦対象となるメデ
ィアが複数存在したとき，履歴情報が少ないメディアの推薦
結果が低下する問題を示した．本論文では，この問題を解決するために，推薦対象となるメディアが与えられたとき，他メディアの履歴情報を参照して，メディア間で同時に出現す
る共通ユーザに着目し，共通ユーザの数が最大となる他メデ
ィアの履歴情報も参照して，メディア間で同時に出現する共通ユーザに着目し，共通ユーザの数が最大となる履歴情報と組み合わせた上で推薦するクロスメディア型レコメンデー
ションを提案する．
クロスメディア型レコメンデーションでは，メディアごとのユーザが商品を購入する際に，その行動を決定する未知の要因である潜在変数が存在すると仮定し，同一の潜在変数によって商品を購入したユーザは嗜好が似ていると見なし，クラスとして抽出する．クラスが抽出されたあと，推薦対象と2「本」を分析元データと定義し，「CD」を推奨元デー
タと定義する．これらのデータをもとにクラス抽出用
データとして利用する．
分析元データと推奨元データに対し，クラスタリングなどによって，嗜好が似ていると仮定したユーザの集合であるクラスを抽出する．
分析元データの各クラスに対し，推奨元データの各クラスへの関連度を求める．その後，分析元データの各クラスに対し，最も類似度が高い推奨元データのクラスを参照し，推奨元データのクラスにおいて最も利用されているアイテムを推薦する．

3.2. 手法詳細
ここでは本手法の動作手順に関する詳細説明を行う．

クラス抽出用データの生成
本提案では 2 種類のデータを必要とする．推薦対象となるメディアに関する履歴情報である「推奨元データ」と，推薦
精度を向上するために用いる他メディアの履歴情報である「分析元データ」である．上記の例では，「本」を分析元データ，「CD」を推奨元データとして定義する．

クラス抽出用のクラスタリング
分析元データおよび推奨元データのそれぞれで嗜好が似たユーザを集合として抽出する．具体的には，分析元データに含まれる履歴情報に対し，クラスタリング手法を適用する
ことで，分析元データに出現するユーザをクラスタリングする．本論文で紹介する実装例では，潜在クラスモデルに基づいた分析手法[8]を使うことで，嗜好が似たユーザを潜在クラスと呼ばれるユーザの集合として分類する．
潜在クラスモデルとは，ユーザの行動において，観測可能な要因である顕在変数以外に，観測できない要因である潜在変数が存在すると仮定し，同じ潜在変数によって行動を起こしたユーザの集合を潜在クラスとして表現するモデルである．潜在変数は観測不可能であるため，直接求めることができないが，以下の手順で示す潜在クラスの抽出方法[10]により，推測が可能となる．
1)

2)

3)
4)

ユーザ i がアイテム j を購入するとき，ユーザ・アイテ
ム行列内の i 行 j 列の値 Xij を 1 とし，購入していなけ
れば Xij を 0 とする．
潜在クラス T のクラス数 t を決定する．これは AIC や
BIC に基づくクラスタ数のモデル検定や，t の値を変更
し，精度が最もよくなる最適値を発見することで定められる．
潜在クラスモデルで利用するパラメータを EM アルゴ
リズム[9]を使って推定する．
ユーザ i が各潜在クラスに対する帰属確率が最も高い
潜在クラス Tx を求め，ユーザ i は潜在クラス Tx に帰属すると見なす．

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September 2009て見立てる．データに含まれるジャンル情報は 19 種類であるが，「unknown」のジャンルに該当する映画は 1 件のみであったため，メディアとしては無視した．

なお，EM アルゴリズムは値の最尤推定を行う際に利用する初期値次第で局所解に陥る可能性が高いため，局所解に陥りにくい確定的アニーリングを用いたEM アルゴリズム[11]を用いることで，より精度が高い推薦結果が得られることが予備実験[12]にて示されている．

評価データの生成方法

クラスごとの関連度の計測

各手法の入力となる評価データの生成方法は文献[13]で提示された手順に従う．

本提案では，推奨元データに含まれるアイテムを推薦する
際に，推奨元データのそれぞれの潜在クラスに対し，最も関連がある分析元データの潜在クラスに含まれるユーザへ推薦する．このとき，分析元データをメディア A，推奨元デー
タをメディア B としたとき，メディア A に含まれる潜在ク
ラス Ca1,Ca2…に対し，メディア B に含まれる潜在クラス
Cr1,Cr2…の中から，最も関連度が高い潜在クラス Cr を求めなければならない．そこで，潜在クラス間の類似度は以下のように求める．
1) メディア A の潜在クラスを Ca1, Ca2…とする．メディア
B の潜在クラスを Cb1, Cb2…とする．このとき，メディ
ア A 及びメディア B の両メディア内に履歴情報を持つ
ユーザを共通ユーザ u と定義する．
2) 任意の潜在クラス Cax に含まれるユーザに対し，メディ
ア B 内のアイテムを推薦する際に，潜在クラス Cby に含まれる共通ユーザ ux に着目する．
3) メディア A とメディア B の履歴情報のどちらにも同時に出現する共通ユーザ ux はメディア A 内の各潜在クラス Cax に対する帰属確率および，各メディア B 内の各
潜在クラス Cby に対する帰属確率を共に持つため，潜在クラス Cax における共通ユーザ ux による t 個のクラスに対する帰属確率を次元の値としたベクトルと潜在ク
ラス Cby における共通ユーザ ux による t 個のクラスに対する帰属確率のベクトルが生成できる．
4) 潜在クラス Cax における共通ユーザ ux による帰属確率のベクトルと潜在クラス Cby における共通ユーザ ux による帰属確率のベクトルの類似度は，ピアソン相関係数
やコサイン類似度などの公式で計算する．
以上により，メディア A 内の潜在クラス Ca とメディア B
内の潜在クラス Cb 間の各潜在クラスの類似度が求まる．あとは，潜在クラス Ca 内の各潜在クラスに含まれるユーザに対し，それらのユーザが帰属する潜在クラス Ca と最も関連度が高い特定の潜在クラス Cb を選択し，その潜在クラス Cb
内で履歴情報の件数が最も多いアイテムから順に推薦する．

1)
2)

3)

4)

分析元データである履歴情報を DA，推奨元データの履
歴情報を DR とする．このとき，DA と DR で共に履歴情報を持つ共通ユーザを UAR とする．
DA および DR に含まれる全ユーザが視聴した映画に対する評価として，1 - 5 の範囲における評価値が含まれている．(1 が「とても嫌い」，2 が「嫌い」，3 が「どちらでもない」，4 が「好き」，5 が「とても好き」) このとき，それぞれの評価値に対し，推薦すべき映画(4 お
よび 5 の評価された映画)を 1 とし，推薦すべきではな
い映画(1，2，および 3 と評価された映画)を 0 に置き換
える．
DR 内の共通ユーザ UAR が持つ履歴情報に対し，1 の評価値として置き換えられた履歴情報を 1 つ選択し，削除する．このとき，削除した履歴情報を DE とし，残りの履歴情報を DR'とする．
文献[13]の手順に従ったままでは，DA 及び DR の両方の履歴情報を使って，協調フィルタリングで学習を行う場
合，評価対象のデータに同じアイテムが含まれる可能性がある．これを避けるため，DA 及び DR の両方の履歴情報に含まれるアイテムについては評価対象から外す．

推薦結果の生成方法
クロスメディア型レコメンデーションでは，分析元データおよび推奨元データからそれぞれ潜在クラスを抽出する際に，クラス数 t をそれぞれ t = 10 として抽出した．履歴情報
DA と履歴情報 DR'から本提案もしくは協調フィルタリング
により推薦結果を計算した後，出力された推薦結果と DE に含まれる評価値を比較する．例えば，特定の共通ユーザ Ux
に対し，アイテム i を推薦すべきであると評価されたとき，共通ユーザ Ux が実際にアイテム i を利用したことがあり，
且つ Ux のアイテム i に対する評価値が DE に含まれていれば，正解とする．

精度の計算方法

4. 評価実験
提案手法の有効性を評価するため，協調フィルタリングの実装例である Item based top-n Recommendation[13]と比較実験を行った．

4.1. 実験に用いるデータ
GroupLens[15] プロジェクトにて公開されている映画を鑑 賞 し た ユ ー ザ の 100,000 件 分 の 履 歴 情 報 で あ る
movielens[16]の 100,000 data set を用いることで，映画のジャンル情報を「メディア」とし，映画を「アイテム」とし3精度の計算方法として，文献[13]に掲載された精度の計算方法を用いる．具体的には，推薦結果と削除対象の値を比較し，値が一致した正解の件数(Number of hits)を推薦結果に含まれる全件数(n)で割った値を精度(hit-rate)として評価する．

hit  rate( HR) 

Numberof hits
… (1)n日本データベース学会論文誌 Vol.8, No.2
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ィアを分析元データとして選択すべきかについて検証する．
このため，履歴情報が少ない分析元データ，平均的である分析元データ，および履歴情報が多い分析元データを用いた場合の精度を測定した．そこで検証には，以下の 3 つの分析元
データを用いて検証した．
・
履歴情報の件数が少ないメディアを推薦する場合：
Animation (ANI)・履歴情報の件数が平均的なメディアを推薦する場合：
Children (CHI)
・履歴情報の件数が多いメディアを推薦する場合：
Comedy (COM)Common Users (ANI)
1000

fil
fa
n
w
es
do
c

ar
sc
i
ad
v
ch
i
cr
i
m
ys
m
us
ho
r

th
r

w

dr
a
ro
m

ac
t
co
m

900
800
700
600
500
400
300
200
100
0

履歴情報の件数が少ないメディアの推薦

図 2 “Animation”を推奨元データとしたとき，その他のメディアを参照したときの共通ユーザ数
Fig. 2

Number of Common Users of each Media when
Associated with “Animation”
Recommend Data (ANI)

Accuracy

0.15

0.1

CM
CF

0.05

0
dra rom act com thr war sci

adv chi

cri mys mus hor

fil

fan wes doc

Analyze Data

図 3
Fig. 3“Animation”の推薦を行うときの精度
Recommendation Accuracy of “Animation”

表 1 グラフ内の名称に関する表
Tab 1. Table for Meaning of Abbreviations
本文内の名称

グラフ内の名称

本文内の名称

グラフ内の名称CM
クロスメディア型
レコメンデーション

Drama

DRA

Romance

ROM

協調フィルタリング

ActionACTComedyCOM

Thriller

THR

War

WAR

CF

本文内の名称

グラフ内の名称

共通ユーザ

Common Users

Science

SCI

精度

Accuracy

Adventure

ADV

推奨基データRecommend
Data

Children

CHI

Mystery

MYS

Analyze Data

MusicalMUS

Horror

HOR

FilmNoir

FIL

Fantasy

FAN

Western

WES

Documentary

DOC

分析基データ

分析元データとなりえる18 種類のメディアを履歴情報の件数が比較的少ない「Animation (ANI)」と参照したときの共通ユーザの数を図 2 に示す．「Animation (ANI)」の履
歴情報の件数は計3605件であった．また，図 3 に分析元データとなりえる18種類のメディアを用い，履歴情報の件数が比較的少ない「Animation (ANI)」の映画を推薦するときの精度を示している．図 3 内の横軸では，各分析元データの履歴情報と「Animation (ANI)」の履歴情報の両方を参照した際に出現する共通ユーザの多い順にメディアを左から右へ並べられている．また，共通ユーザが最も多くなるジャンルは「Drama (DRA)」，次に「Romance (ROM)」，次に「Action(ACT)」，といった順に並べられる．棒グラフ内のうち，左側はクロスメディア型レコメンデーション(CM)，右側は協調フィルタリング(CF) で計算した推薦結果の精度を表す．グ
ラフ内の横線はCFを使い，同一のメディア内で推薦したときの精度を表す．(図面の都合上，図内で略称などを用いた．
略称の意味については，表 1を参照)
図 3 に着目すると，CM は「Fantasy (FAN)」, 「Western(WES)」, 「Documentary (DOC)」を除くジャンルではCF より精度が高いことが分かる．共通ユーザが最も多いメディア
である「Drama (DRA)」を参照したときの精度(0.096)をCFで推薦したときの精度 (0.065) と比べて，精度向上率が約
1.47 (= 0.096 / 0.065) であった．また，CFの精度が最大となる「Documentary (DOC)」を分析元データとして選択したときの精度(0.085)と比べて，精度向上率が1.12 (= 0.096 /0.085) であった．
なお，「Comedy (COM)」および「Children (CHI)」の精度がCM及びCF共に精度が低い要因としては，これらのジャンルに帰属するアイテムは「Animation (ANI)」というジャンルにも帰属するものが多く，4.1. の4) において，評価対象とならなかったことが考えられる．これらのことから，履
歴情報が少ないメディアを推薦する場合，CFでは履歴情報が多いメディアの履歴情報を用いると精度が低下してしまうのに対し，CMではメディア別に特徴を取り出しているため，推薦結果の精度が向上できると言える．これにより，履
歴情報が豊富な分析元データを使い，履歴情報が少ないデー
タを推薦するときに，CF よりもCMが適切であるといえる．

4.2. 評価結果と考察
クロスメディア型レコメンデーション(以下，CM と略す)
および協調フィルタリング(以下，CF と略す)において，履歴
情報が少ないメディアで推薦結果を計算する場合，どのメデ

4

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4 種のジャンルを除いて，CM の精度が CF よりも高いことが分かる．
共通ユーザが最も多いメディアである「Drama (DRA)」を参照したときの精度 (0.081) をCFで推薦したときの精度(0.062) と比べて，精度向上率が1.30 ( = 0.081 / 0.062) であった．また，CFの精度が最大となる「Mystery (MYS)」を
分析元データとして選択したときの精度 (0.074) と比べても，精度向上率が1.09 ( = 0.081 / 0.074)であった．

Recommend Data (CHI)

Accuracy

0.15

0.1

CM
CF

0.05

0
dra rom com act

thr war adv sci

cri mys hor mus ani

fil

以上により，履歴情報が少ないメディアを推薦する際に，より履歴情報が多いメディアの履歴情報を利用することで，より高精度な推薦が生成できることが分かった．また，推奨元データに対し，共通ユーザが最も多くなる分析元データを参照することで精度が最も向上することも分かった．そして，履歴情報が多いメディアを用いて，履歴情報が少ないメディ
アを推薦する場合，従来の協調フィルタリングと比べ，クロ
スメディア型レコメンデーションはより精度が高いことが分かった．これにより，クロスメディア型レコメンデーショ
ンの有効性を示すことができた．

fan wes doc

Analyze Data

図 4
Fig. 4“Children”の推薦を行うときの精度
Recommendation Accuracy of “Children”
Recommend Data (COM)

Accuracy

0.15

0.1

5. 今後の課題

CM
CF

0.05

今後の課題として，以下の 3 項目を挙げる．
今回の評価実験では，一般に公開されている movielensのデータを利用し，異なるジャンルを異なるメディアと見立てて評価した．ところが，ジャンル間の共通ユーザが数多く存在しており，必ずしも嗜好の差がある異なるメディアを再現できているとは言えない．今後は他のメ
ディアのデータを入手し，有効性の評価を実施したい．
・
本稿では，共通ユーザ数が多いメディアを組み合わせる
ことで推薦精度が向上することを示した．今後はメディア間の共通ユーザの割合と精度向上率との定量的な関係を抽出することにより，さらなる精度向上を目指した
い．
・
評価データには時刻情報が付与されているが，今回は利用していない．評価の順序関係などを利用するとさらに精度が向上できる可能性がある．
・0
dra rom act

thr warcrisci

adv mys chi

hor mus ani

fil

fan wes doc

Analyze Data

図 5
Fig. 5“Comedy”の推薦を行うときの精度
Recommendation Accuracy of “Comedy”

履歴情報の件数が平均的なメディアの推薦
図 4 では，18 種類のメディアのうち，履歴数が中間の 9位である「Children (CHI)」のジャンルに該当する映画を推薦する場合，分析元データとして特定の他メディアの履歴情報を利用したときの精度を表す．横軸では，各分析元データの履歴情報を参照した際に出現する共通ユーザの多い順にメディアを左から右へ並べられている．
ここでは，CM の精度は Documentary を除くジャンルにおいては CF の精度よりも高いことが分かった．また，「Comedy(COM)」を除く，共通ユーザが最も多いメディアの分析元データを参照したときに最も良い精度が得られる．
共通ユーザが最も多いメディアである「Drama (DRA)」を参照したときの精度(0.111)を CF で推薦したときの精度(0.055) と比べて，精度向上率が 2.01 (= 0.111 / 0.055) であった．また，CF の精度が最大となる「Documentary (DOC)」
を分析元データとして選択したときの精度 (0.074)と比べて，精度向上率が 1.5 (= 0.111 / 0.074)であった．

履歴情報の件数が多いメディアの推薦
図 5 では，18 種類のメディアのうち，履歴情報が多いジャンルのうち，「Comedy (COM)」に該当する映画を推薦する場合，他メディアの履歴情報を分析元データとして利用したときの精度を表す．横軸では，各分析元データの履歴情報を参照した際に出現する共通ユーザの多い順にメディアを左から右へ並べられている．
この場合では，共通ユーザが最も少ない組み合わせである

5

6. まとめ
本論文では，推薦対象となるメディアが与えられたとき，
他メディアの履歴情報を参照して，メディア間で同時に出現する共通ユーザに着目し，共通ユーザの数が最大となる他メ
ディアの履歴情報も参照して，メディア間で同時に出現する
共通ユーザに着目し，共通ユーザの数が最大となる履歴情報と組み合わせた上で推薦するクロスメディア型レコメンデーションを提案した．評価実験では，従来のレコメンデーションシステムで複数のメディアから構成される履歴情報を推薦対象としたときに，履歴情報が少ないメディアを推薦する場合では，協調フィルタリングのときと比べ，精度向上率
が 1.12 であることを示した．さらに，任意の推奨元データ
に対し，共通ユーザが最も多くなる分析元データを参照する
ことで精度が向上することを確認した．

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[謝辞]
日頃ご指導いただくＫＤＤＩ研究所の秋葉重幸所長，松本修一副所長，および菅谷史昭執行役員に深く感謝致します．

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6

Tadashi YANAGIHARA

柳原 正

2002 年 慶大・環境情報卒．2004 年 同大大学院修士課程了．
2005 年 KDDI(株)入社．現在，(株)ＫＤＤＩ研究所にて，レコメンデーションシステム，テキストマイニング等の研究に従事．2007 年度 FIT ヤングリサーチャー賞受賞．日本デー
タベース学会会員，情報処理学会会員，電子情報通信学会会
員，ACM 会員．

Keiichiro HOASHI

帆足 啓一郎1995 年 早稲田大学・理工学部・情報科卒．1997 年 同大大学院修士課程了．同年国際電信電話（株）(現・ＫＤＤＩ株式会社) 入社．現在，(株)ＫＤＤＩ研究所にて，マルチメディ
ア情報検索，情報フィルタリング，レコメンデーションシス
テム等の研究に従事．2004 年度 FIT ヤングリサーチャー賞受賞．日本データベース学会会員，情報処理学会会員，ACM会員．工博．

小野 智弘 Chihiro ONO
1992 年 慶大・理工学部 電気工学科 卒．1994 年 同大学大学院修士課程了．同年国際電信電話(株) (現・ＫＤＤＩ(株))入社．1999 年～2000 年 スタンフォード大学電気工学科客員研究員．現在，(株)ＫＤＤＩ研究所にて，データマイニン
グ，レコメンデーションシステムの研究に従事．1996 年度
情報処理学会学術奨励賞受賞．電子情報通信学会会員．工博．

松本 一則

Kazunori MATSUMOTO

1984 年 京大・工・情報工学卒．1986 同大大学院修士課程
了．同年国際電信電話 (株) (現・ＫＤＤＩ(株)) 入社．現在，(株)ＫＤＤＩ研究所にて，マルチメディア検索，コンテンツ配信の研究開発に従事．人工知能学会 1998 年度研究奨励賞，
電子情報通信学会 2000 年度論文賞，FIT2003 船井ベストペーパー賞を受賞．日本データベース学会会員，電子情報通信
学会会員．

滝嶋 康弘

Yasuhiro TAKISHIMA

1986 年 東大・工・電気卒．1988 年 同大大学院修士課程了．
同年国際電信電話(株) (現・ＫＤＤＩ(株)) 入社．現在，(株)ＫＤＤＩ研究所 知能メディア グループリーダ．この間，動画像の符号化方式，動画通信システム，情報理論の研究・開発に従事．電子情報通信学会，映像情報メディア学会，画像
電子学会会員．工博．

日本データベース学会論文誌 Vol.8, No.2
2009 年 9 月