情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

ハンドメイド作品を対象とした EC サイトにおける単語の出現頻度を用いた稀覯品の検出
野村 孔命1,a)

三宅 悠介1,b)

概要：
ハンドメイド作品を扱う CtoC の EC サイトの流通額が増加している．ハンドメイド作品は，その希少性や独創性が価値の一端を担っていることから，運営者はこれらを満たす稀覯品の発見に取り組む．しかし，出品者から大量の作品が登録されるにつれ，運営者が目視によってこれらの作品を発見することは困難になる．そのため，希少性や独創性を表現する尺度と基準を設け，自動的かつ継続的に多くの稀覯品を検出する必要がある．また，多様な特性のハンドメイド作品を扱う EC サイトにおいては，特性に依存しない
汎用的な尺度と基準であることが望ましい．本報告では，稀覯品の検出を，ある集合における外れ値の検出とみなしてこれを解く．提案手法では，作品に常に設定される属性情報の内，作品の特徴を端的に表現する作品タイトルに含まれる単語の出現頻度の合計を尺度として用いる．そして，特定の作品カテゴリ内
で相対的に尺度の値が低い作品を外れ値として検出する．評価では，実際のハンドメイド作品を扱う EC
サイトの作品に対して提案手法を適用し，複数の外れ値の基準や作品カテゴリに対する，推薦や所属カテ
ゴリの誤り検知への応用を考察する．

Detection of Rare Works Using Term Frequency on
Electronic Commerce Site for Trading Handmade Works
Komei Nomura1,a)Yusuke Miyake1,b)Abstract: The market size of Electronic Commerce (EC) site dealing with handmade works is increasing.
The value of handmade works include the rarity and originality, and operators try to discover rare works thatsatisfy these value. However, it becomes diﬃcult for operators to manually discover these works as exhibitors
register a large number of works. Thus, it is necessary to determine measure and criteria that express rarityand originality to detect many rare items automatically and continuously. Furthermore, the measure andcriteria should be independent of the characteristics of the work in EC sites dealing with handmade works
with various characteristics. In this paper, we regard the detection of rare items as the detection of outliersin a certain set. In our proposed method, we use the frequency of word occurrences contained in the title ofa handmade work among the attribute information of the handmade works for measurement. The proposed
method detect works with relatively low value on this measure within a category of works as outliers. We
apply the proposed method to the works of real EC sites that deal with handmade works and consider multiple outlier criteria. Furthermore, we consider using the proposed method for recommendation and category
error detection.

1. はじめに国内のクラフトホビー分野の市場規模は 2016 年時点で8,900 億円に達している．その中でも，ハンドメイド作品
は，これを取り扱う消費者-消費者間（以下 CtoC）の消費者向け電子商取引（以下 EC）の発展に伴って，インター
ネットでの流通総額が増加している [1]．ハンドメイド作

1

a)
b)

GMO ペパボ株式会社 ペパボ研究所, Pepabo Research andDevelopment Institute, GMO Pepabo, Inc.
komei.nomura@pepabo.com
miyakey@pepabo.com

c 2020 Information Processing Society of Japan⃝

品は，作家によってデザインや制作が手作業で行われたものであるため，その希少性や独創性が価値の一端を担って

1

情報処理学会研究報告
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いる．そこで，ハンドメイド作品を扱う CtoC の EC サイる手法を提案する．提案手法では，カテゴリ内における作トの運営者は，希少性や独創性を満たす珍しい作品，すな品タイトルに含まれる単語の出現頻度を表現する値として，

わち，稀覯品の発見に取り組む．

TF-IDF [7] における IDF の値を利用する. 単語の出現頻

ハンドメイド作品を扱う CtoC の EC サイトにとって，度のみから作品集合における一般性を求めるため，作品集

稀覯品の用途は大きく二つある．一つ目は販売の促進であ合に共通する特性を手動で個別に把握する必要がない．まる．希少性や独創性が価値の一端であると認知しているハ

た，利用者の評価のような追加情報ではなく，作品に常にンドメイド作品を求める利用者に対して，これを満たすよ設定される属性情報を用いることで，検出対象を広げるこ

うな稀覯品を紹介することで，購買率の向上が期待される．

とができる．検出した稀覯品は，作品タイトルに含まれる二つ目は検索性の向上である．稀覯品には，ある作品集合

単語の出現頻度の標準偏差の傾向に違いがあることを利用

において希少性や独創性の度合いが相対的に高すぎるもの

して用途別に分類する．

が含まれる．このような稀覯品は所属する作品集合が誤っ実験では，提案手法によって稀覯品が検出できることをている可能性が高いと考えられる．EC サイトでは，作品示すために，実環境から取得した作品集合に対して提案手の検索性を向上させるために，作品に共通する特性毎に分法を適用し，作品毎に単語の IDF の値から作品の評価値を類したカテゴリが出品者によって作品に設定される．しか求め，作品の評価値の上位に稀覯品が位置付けられること

し，カテゴリ設定が適切でない場合があるため，運営者はを確認した．また，稀覯品を用途別に分類できることを確

これらの作品の発見に取り組む．そのため，稀覯品を検出認した．

し用途に応じた分類を効率的に行うことは，ハンドメイド作品を扱う CtoC の EC サイトにとって有用である．

本稿の構成を述べる．2 章では，稀覯品の検出とその課題をまとめる．3 章では，提案手法の概要を示したあと，稀運営者が目視によって手動で稀覯品を発見する場合，出覯品の評価値の算出と用途別の分類方法について述べる．

品者から大量に作品が登録されるにつれ，多くの作品を確

4 章では，提案手法によって求めた作品の評価値の上位に認することが困難になる．効率よく多くの稀覯品を発見す

稀覯品が位置付けられることと，単語の出現頻度の標準偏るためには，希少性や独創性を表現する尺度と基準を設定

差によって稀覯品を用途別に分類できることを実験によっし，自動的かつ継続的に稀覯品を検出して，用途に応じてて確かめる．5 章でまとめとする．

分類する必要がある．
稀覯品を発見するためには，共通する特性を持つ作品集

2. 稀覯品の検出とその課題

合から相対的に珍しい特性を持つ作品を探す必要がある．

本章では，ハンドメイド作品を扱う CtoC の EC サイト

しかし，作品集合毎に共通する特性は異なるため，作品集における稀覯品の検出とその課題について述べる．稀覯品

合における一般的な作品も異なる．このことから，取り扱を発見するためには，共通する特性を持つ作品集合から相う作品の種類が多様かつ継続的に変化する EC サイトにお対的に珍しい特性を持つ作品を探す必要がある．しかし，いては，作品集合に共通する特性を手動で個別に求めるこ

作品集合毎に共通する特性は異なるため，作品集合におけとなく稀覯品を検出できることが望ましい．作品集合に共る一般的な作品も異なる．このことから，取り扱う作品の通する特性を個別に求めることなく実行可能な稀覯品の種類が多様かつ継続的に変化する EC サイトにおいては，検出方法として，稀覯品と推薦における意外性の共通点に作品集合に共通する特性を手動で個別に求めることなく稀着目することで，利用者の評価から意外性を見出す推薦手

覯品を検出できることが望ましい．

法 [2–5] を用いることができると考えられる．しかしなが作品集合に共通する特性を個別に求めることなく実行可ら，運営者は多くの稀覯品を検出することで販売の促進や能な稀覯品の検出方法として，利用者の購買履歴などの利検索性の向上につながることから，利用者の評価がない作

用者の評価を利用する意外性を重視した推薦手法 [2–5] を品からも稀覯品を検出できることが望ましい．利用者の評応用できると考えられる．推薦の分野では，利用者に未知価を必要としない稀覯品の検出方法として，投稿型の料理の情報や意外な情報を提供し驚きを与えることが，利用者

レシピサイトにおいて，珍しい食材を含むレシピを検出すの満足度の向上につながるとして，意外性を重視した推薦る手法 [6] がある．しかし，この手法では検出したレシピ手法が研究されており，意外性の構成要素として新規性がの珍しさに対する分類が行えない．ハンドメイド作品を扱

ある [8–10]．新規性がある作品は利用者が見たことない作

う EC サイトでは，稀覯品のうち販売促進に利用する作品品のことである．稀覯品は作品集合内の一般的な作品に比と検索性の向上に利用する作品を分類する基準が必要とべ数が少なく，多くの人が目にしていない可能性が高い作なる．

品なので，この新規性の要素を含んでいる．そのため，意

本報告では，これらの課題を解決するために，カテゴリ

外性を重視した推薦手法は，稀覯品の検出にも利用可能でにおける作品タイトルに含まれる単語の出現頻度を尺度とあると考えられる．しかし，ハンドメイド作品を扱う CtoC

して，この尺度が相対的に低い作品を外れ値として検出すの EC サイトにおいては，日々新しい作品が追加されるた

c 2020 Information Processing Society of Japan⃝2

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め，利用者の評価が存在しない作品が多く存在し，意外性を重視した推薦手法を稀覯品の検出に応用できたとしても，これらの作品を検出の候補から除外してしまう．運営
者は多くの稀覯品を検出することで販売の促進や検索性の向上につながるため，利用者の評価がない作品からも稀覯品を検出できることが望ましい．利用者の評価に依存せず稀覯品を検出するためには，作品に設定される属性情報を利用する必要がある．
属性情報のみを利用する意外性を重視した推薦手法として，動画投稿サイトにおいて多くの人は知らないが視聴した際に利用者が興味を持つような動画を検出する手法が研究されている [11]．この手法が対象としている動画投稿サ
イトでは，利用者が動画の特徴を表す言葉をタグとして自由に設定できる．このタグの中に動画が良質であるがあまり知られていない動画に付与されているタグがあり，このタグが付与されている動画を学習の正解データとして利用

図 1 提案手法の概要

する．しかし，ハンドメイド作品を扱う EC サイトにおいFig. 1 Summary of the proposed methodて，稀覯品を表す属性情報が存在しない場合，学習に用いる正解データを定めることができないため，この手法は利を計算し，この IDF の値を単語のスコアとする．次に，作用できない．また，利用者が稀覯品を表す属性情報を設定

品毎に作品タイトルに含まれる単語のスコアが高い上位 Nできたとしても，日々追加される新しい作品には稀覯品を件を合計し作品の評価値を計算する．作品の評価値は単語表す属性情報が付与されていない．そのため，稀覯品の検の出現頻度が低い単語が多く含まれているほど高くなり，出に利用する属性情報は作品に常に設定されるものである

この作品の評価値が高い作品を稀覯品として検出する．最必要がある．

後に，検出した稀覯品を用途別に分類するために，作品タ

また，常に設定される属性情報を利用する意外性を重視した推薦手法として，投稿型の料理のレシピサイトから珍イトルに含まれる単語のスコアの標準偏差の大きさを利用してこれらの分類を行う．

しいレシピを抽出する手法が研究されている [6]．この手提案手法では，単語の出現頻度のみから作品集合におけ法では，レシピの説明欄に TF-IDF を応用した方法を適用

る一般性を求めるため，作品集合に共通する特性を手動ですることで，ある料理においては利用されることが少ない

個別に把握する必要がなく，作品に常に設定される属性情が，その他の料理では頻繁に利用される食材を抽出する．

報を用いることで，検出対象を広げることができる．以降

そして，抽出した食材を含むレシピを意外性があるレシピ

本章では，図 1 における提案手法の各処理について説明

として検出する．この手法では，その他の料理で頻繁に利する．

用される食材を食材の一般性としてレシピの評価に反映させることで，入手困難な食材を含まないレシピを抽出して3.1 作品タイトルに含まれる単語の抽出いる．しかし，この手法は検出したレシピの珍しさに対す提案手法では，常に作品に設定される属性情報のうち，る分類が行えない．ハンドメイド作品を扱う EC サイトで作品の特徴を端的に表現していると考えられる作品タイト

は，運営者の用途に合わせて，販売促進に利用する作品とルに含まれる単語の出現頻度を尺度として稀覯品の検出に検索性の向上に利用する作品を分類する基準が必要となる．

用いる．単語の出現頻度を求める前処理として，作品タイ

3. 提案手法

トルを単語に分割し，その作品の特徴を表す単語を抽出する必要がある．単語の分割には，形態素解析エンジンとし2 章で述べた課題を解決するために，特定の作品集合にて MeCab [12] を採用し，それぞれの作品タイトルに対しておける作品タイトルに含まれる単語の出現頻度を尺度とし形態素解析を行うことで，作品タイトルを単語に分割する．

て，この尺度が相対的に低い作品を外れ値として検出する

形態素解析によって得られた作品それぞれの単語集合から，手法を提案する．提案手法の概要を図 1 に示す．特定の作品詞が名詞であるものを抽出する．ただし，単語の文字数

品集合における単語の出現頻度を求めるために，まず，作が 1 である漢字以外の単語は，その 1 文字で単語として意

品集合内の全作品のタイトルに対して形態素解析を適用し，味を持たないと考えられるため，品詞が名詞であっても除作品タイトルを単語に分割する．次に，単語の出現頻度の外する．例えば，アルファベット 1 文字の「a」などの文低さを求めるために，抽出した全単語に対して IDF の値

字は単語としての意味を持たないとみなして除外した．まc 2020 Information Processing Society of Japan⃝3

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た，MeCab の標準のシステム辞書では正しく分割できない

3.3 稀覯品の分類

固有表現や新語などが存在するため，Web 上の言語資源か

3.2 節で求めた評価値の高い作品を稀覯品の候補とする．

ら得た新語が登録されている mecab-ipadic-NEologd [13]

提案手法ではこれらの作品を用途ごとに分類するため，作を辞書として利用した．

品タイトルに含まれる単語のスコアの傾向の違いを利用する．着目した傾向は以下である．

• 推薦による販売促進の効果が高いと考えられる作品は，

3.2 稀覯品の検出
3.1 節で抽出した作品タイトルに含まれる単語集合を用作品タイトルにカテゴリ内において出現頻度が低い単

いて，単語の出現頻度の低さを計算する．単語の出現頻度

語を含みつつ，出現頻度が高い単語も含んでいる．つの低さの計算には，文書内の単語の重要度を求める際に利まり，作品タイトルに含まれる単語のスコアの標準偏用される TF-IDF における IDF を利用した．IDF は，全差が大きい．

文書のうち，ある単語が含まれている文書の割合の逆数で• カテゴリ間違いの作品は，作品タイトルに含まれる殆ある．ある文書集合における単語 t の IDF (t) は式 1 で求どの単語がカテゴリ内において出現頻度が低い単語でめられる．

構成されている．つまり，作品タイトルに含まれる単IDF (t) = log

Ndoc
df (t)(1)

ここで，Ndoc は全文書数であり，df (t) は単語 t が出現する文書数である．IDF は，文書集合における単語の出現頻度の低さを表した値であり，ある文書で現れる単語がその他の文書で現れないほど大きい値となる．提案手法では，語のスコアの標準偏差が小さい．
この傾向を利用して，提案手法では，作品タイトルに含まれる単語のスコアの標準偏差を作品毎に計算し，標準偏差が小さい作品をカテゴリ間違いの作品として除外する．作
品 w のタイトルに含まれる単語 ti の標準偏差 σ は，式 3で表される．

√

作品タイトルを文書として単語それぞれの IDF を計算し，σ=

この IDF の値を単語のスコアとして稀覯品の検出に利用

1 ∑(xti − µw )2
|Tw |

(3)

ti ∈Tw

する．
計算した単語のスコアを用いて，稀覯品の検出に用いる

ここで，Tw は作品 w に含まれる単語の集合，xti は単語 ti

作品の評価値を求める．作品の評価値は，各作品のタイトのスコア，µw は作品 w の単語のスコアの平均値である．

ルに含まれる単語のスコアが高い上位 N 件を合計するこ

4. 実験とで求める．作品 w の評価値 E(w) は以下の式 2 で計算

4.1 稀覯品と単語の出現頻度の関係性

する．

E(w) =∑

提案手法は 3.2 節で述べた作品の評価値を稀覯品の検出

xt i

(2)

ti ∈T OP (Tw ,N )に利用しており，作品の評価値の上位に稀覯品が位置付けられることを確認するために，GMO ペパボ株式会社が運

ここで，T OP (w, N ) は作品 w が持つ単語集合 Tw におい

営するハンドメイドの EC サイト minne [14] から作品を抽て単語のスコアが大きい上位 N 件の単語，xti は単語 ti の出し実験を行った．また，作品の評価値の上位と下位に位

スコアである．式 2 では，作品に単語のスコアが大きい単置する作品を目視で確認し，上位と下位それぞれに含まれ語が多く含まれるほど作品の評価値 E(w) は大きくなる．

る稀覯品の割合を調査した．

提案手法では，作品のタイトルに含まれる単語のスコア

検出対象の作品集合として，財布カテゴリの作品 10,000が高い上位 N 件の合計を作品の評価値として計算するた件を minne から取得した．提案手法は 3.2 節で述べたようめ，N 単語未満の作品は検出の対象外とする．作品の評価に，作品タイトルに含まれる単語の出現頻度が高い単語 N

値を作品タイトルに含まれる全単語のスコアの合計して求件を利用するため，N 単語未満の作品を取り除く必要があめる場合，作品タイトルに含まれる単語数は作品によってる．本実験では，作品の評価値にばらつきがあり，かつ提異なるため，単語数が多いほど高い評価値となる．本報告

案手法を適用できる作品数が多い N の値として 5 を設定

における稀覯品は，作品が持つ単語数に関係なく，出現頻

し，単語数が 5 未満の作品を取り除いた 6,904 作品を用い度が低い単語を含んでいる作品を検出する必要がある．そる．また，稀覯品のうちカテゴリ間違いの作品の例としてのため，作品の評価値は，作品のタイトルに含まれる単語

バッグカテゴリの作品 5 件，推薦による販売促進の効果がのスコアが高い上位 N 件の合計値として求める．また，N高いと考えられる作品の例として minne の運営者がピックの値は小さい方が提案手法が検出対象とする作品数は増加

アップしている minne’s セレクトの作品のうち財布カテゴするが，作品の評価値が同値となる場合が増加するため，

リに属する作品 5 件を用いる．

N の値は検出対象となる作品数と作品の評価値のばらつきを考慮して設定する必要がある．

c 2020 Information Processing Society of Japan⃝また，minne では，一人の出品者が同一のデザインや材料を用いた作品を出品することが多く，これらの作品の特4

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表 1

評価値の最大値と平均値付近の稀覯品の例

Table 1 Example of rare works near maximum and average
evaluation

最大値付近の作品
平均値付近の作品

作品タイトル
がま口 story02/Midsummer festivities.
-北半球二十四節気第 10 のはなし
コインもカードも入るケース
ハチワレねこ（コインケース・カードケース）

表 2 評価値の上位と下位に含まれる稀覯品の割合

Table 2 Rate of rare works included in the high and low of theevaluation

図 2

作品の評価値のヒストグラムと稀覯品の例の分布

Fig. 2 Histgram of work evaluation and distribution of rare

上位の作品

下位の作品

推薦による販売促進の効果が高いと考えられる作品

28(56%)

3(6%)

カテゴリ間違いの作品

10(20%)0(0%)

稀覯品（小計）38(76%)

3(6%)

works

徴は類似しているため作品タイトルに同じ単語が頻繁に使われる．このことから，ある出品者のみが利用する特徴的な単語であっても，作品毎の単語の出現頻度は高くなるため，実験では，出品者毎に単語の出現頻度を計算すること
で単語スコアとして求めた．

4.1.1 評価値における稀覯品の例の分布提案手法で算出した作品の評価値の上位に稀覯品の例が位置付けられることを確認するために，データセットに提案手法を適用し全作品の評価値を求め，作品の評価値における稀覯品の例の分布を調査した．作品の評価値のヒスト
グラムと稀覯品の例の分布を図 2 に示す．
図 2 から，稀覯品の例が評価値の平均値である 22.32 付
近から最大値にかけて分布していることが分かる．稀覯品の例の一部は評価値の最大値付近に分布していることから，カテゴリにおける単語の出現頻度の低さを尺度として利用することで，稀覯品の一部を上位に位置づけられることが確認された．しかし，評価値の平均値付近にも稀覯品の例が分布しており，この尺度によって高く評価されない

図 3 評価値が上位の推薦による販売促進の効果が高いと考えられる作品の例

Fig. 3 Example of works tha can be recommended with highevaluation

稀覯品が存在することが確認された．
最大値付近と平均値付近に分布している稀覯品の例の違位に含まれる稀覯品の割合を調査した．データセットとしいを説明するために，それぞれ作品のタイトルを表 1 に示て定義した 6,909 件の作品に対して提案手法を適用するこす．表 1 に示す最大値付近の作品には，「Midsummer」やとで，作品の評価値を計算し，評価値が高い順に作品を並「北半球」などの財布カテゴリにおいて出現頻度が低い単び替えた．並び替えた作品の上位と下位に位置する作品を語が多く利用されていた．一方で，表 1 に示す平均値付近

50 件ずつ評価者が目視で確認を行い，デザインに独創性がの作品には，「ハチワレ」のように出現頻度が低い単語も含あり品質が高いと考えられる作品，もしくは別カテゴリのまれるが，その他の単語は，「コイン」や「カード」などの方が適していると考えられる作品を稀覯品として数えた．

財布カテゴリにおいて頻繁に利用される単語であった．そ

評価値の上位と下位に含まれる稀覯品の割合を表 2 に示す．

のため，この作品の評価値は他の稀覯品の例に比べ小さく

表 2 から，評価値が上位の作品には稀覯品と判断できるなっている．

作品が 76%と多く存在していた．評価値の上位に位置づけ

4.1.2 評価値の上位と下位に含まれる作品の比較られていた推薦による販売促進の効果が高いと考えられる提案手法によって求めた作品の評価値の上位に，稀覯品

作品の例を図 3 に示す．一方で，評価値が下位の作品にもが多く分布することを確認するために，評価値の上位と下稀覯品が含まれていたが，評価値が上位の作品に比べて割c 2020 Information Processing Society of Japan⃝5

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品は，稀覯品のうち推薦による販売促進の効果が高いと考えられる作品であり，これらの作品を検出することで，ハ
ンドメイド作品を扱う CtoC の EC サイトの運営者はサイ
ト上でこれらの作品を紹介し販売の促進を行うことができる．
一方で，標準偏差 1.5 付近には，カテゴリ間違いの作品に混じって推薦による販売促進の効果が高いと考えられる作品が 1 件分布している．この作品のタイトルは「コインもカードも入るケース

ハチワレねこ（コインケース・

カードケース）」であった．この作品タイトルでは，「ハチ
ワレ」という単語のスコアのみが高くなっており，その他の単語のスコアは低くなっている．そのため，標準偏差は
その他の推薦による販売促進の効果が高いと考えられる作
図 4 作品の標準偏差のヒストグラムと稀覯品の例の分布

Fig. 4 Histgram of standard deviation of works and distribution of rare works

品に比べ低くなり，カテゴリ間違いの作品と同程度の標準偏差となっている．このような作品は，作品タイトルに含まれる単語の標準偏差を利用しても分布する領域を分離で合は小さい．
この結果から，提案手法によって稀覯品を評価値の上位に位置付けることができるため，運営者は評価値が上位ときない．

5. まとめなる作品を確認することで稀覯品を効率よく発見すること

本報告では，稀覯品を検出するために，特定のカテゴリができると考えられる．しかし，作品の評価値が上位の作において作品タイトルに含まれる単語の出現頻度を尺度と品には，推薦による販売促進の効果が高いと考えられる作して，この尺度が相対的に低い作品を稀覯品として検出す品とカテゴリ間違いの作品が混在している．そのため，稀る手法を提案した．実験から，提案手法によって求めた作覯品から推薦による販売促進の効果が高いと考えられる作品の評価値の上位に稀覯品が位置付けられる傾向があるこ品とカテゴリ間違いの作品を分類する指標が必要となる．

とを確認した．また，作品タイトルに含まれる単語の出現

この指標として，3.3 節で述べた作品タイトルに含まれる

頻度の標準偏差を求めることで，稀覯品のうち推薦による単語のスコアの標準偏差を利用する．この指標の効果の確

販売促進の効果が高いと考えられる作品とカテゴリ間違い

認は 4.2 節で述べる．

の作品が分布する領域が分離する傾向があることを確認した．今後の課題としては，作品の評価値の計算に標準偏差4.2 推薦による販売促進の効果が高いと考えられる作品の検出を組み込むことによって，稀覯品のうち推薦による販売促進の効果が高いと考えられる作品の検出の精度改善が挙げ

稀覯品から推薦による販売促進の効果が高いと考えられられる．また，別カテゴリにおける稀覯品の検出の実験やる作品とカテゴリ間違いの作品を分類するために，3.3 節

提案手法によって求めた稀覯品のうち推薦による販売促進で述べたように，作品タイトルに含まれる単語のスコアのの効果が高いと考えられる作品を推薦に利用した場合の実標準偏差に着目した．作品タイトルに含まれる単語のスコ環境での評価が挙げられる．

アの標準偏差によって稀覯品のうち推薦による販売促進の効果が高いと考えられる作品とカテゴリ間違いの作品を分

参考文献類できることを確認するために，データセットに対して，[1]

提案手法を適用し単語のスコアを求めた．その後，作品毎に作品タイトルに含まれる単語のスコアの標準偏差を計算[2]した．標準偏差のヒストグラムと稀覯品の例の分布を図 4
に示す．

[3]

図 4 から，推薦による販売促進の効果が高いと考えられる作品の殆どは，カテゴリ間違いの作品に比べ，標準偏差が高くなっており，推薦による販売促進の効果が高いと考えられる作品が分布する領域とカテゴリ間違いの作品が分布する領域が分離していることがわかる．このことから，作品タイトルに含まれる単語のスコアの標準偏差が高い作

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