DEIM Forum 2019 F3-2

Google Maps のクチコミを用いた美味しいものの発見
柿本航太郎†

井嶋

蒼†

横山

昌平†

† 首都大学東京システムデザイン学部システムデザイン学科 〒 191–0065 東京都日野市旭が丘 6-6
E-mail: †{kotaro.kakimoto,soxup0708}@gmail.com, ††shohei@tmu.ac.jp
あらまし 旅行や観光で食事をする際に，その地域における特産物やおすすめの料理を選ぶことが多い．しかし，SNSを通じて新たな流行が次々と生まれる現在，初めて訪れる地点での料理や食材の情報をすべて把握することは難しい．
本研究では，Google Places API を用いて分析対象とする複数の都市からレストランやホテルなど様々なカテゴリのクチコミを取得し，それらの都市において注目されている食べ物を見つける手法を提案する．具体的には，得られたク
チコミを地理軸・カテゴリ軸，双方において TF-IDF を適用し，単語の重要度を算出する．この仕組みにより，ユーザーの与えた場所における美味しいものを発見できる．さらに，結果をワードクラウドで効果的に可視化するシステ
ムを実装した．
キーワード 地理情報，観光

1 はじめに
米国グーグル社が提供する地図情報サービスである Google

Maps では，地図だけではなく，店の住所や電話番号・営業時間・
クチコミなど，様々な情報を提供している．2017 年 10 月の時
点では，日本で約 3300 万人近くのユーザが Google Maps を利用している．[1] また，スマホで地図アプリといったら「Google
マップ」と答えるユーザーが 67 ％もいることが，The Manifest

図 1 Google Maps 上でのクチコミの並んだページの一部の調査で明らかになっている [2]．ゆえに，Google Maps は，広く普及している位置情報システムであると言える．
また，人が旅行やその計画を立てる際に，何をどこで食べるかで悩むことがある．その際に，その旅行先での特産物やおす
すめの料理を選ぶことが多い．しかし，その場所の情報をよく知らなかったり，あるいは自分の知識以上の事を知ろうとする場合，旅行雑誌などに頼ることがある．しかしながら，スマホが普及している現代において，新しい情報の多くは Web や

SNS 上に存在する．そのため，我々は Web や SNS を用いて情報を探すことがあるが，インターネット上には莫大な量の情報が遍在しており，どのサイトにいっても，欲しい情報を得るまでに時間がかかってしまうことがある．例えば，Google Maps
においては，特定の地域内の複数の飲食店を全て調べるには時間がかかり，すぐに特産物やおすすめの料理を把握するのは難しい．
以上より，我々は Google Maps 上で任意の地域を指定し，そ見するという本研究の目的は達成できない．
そこで，本研究では，Google Maps Platform 内にある Google

Places API を用いる．Google Places API には様々な機能が存在する．キーワードを使って近くのスポットを検索する

Text Search，指定した地点から周辺にあるスポットを検索す
る Nearby Search，名称や電話番号を使ってピンポイントに施設を検索することができる Find Place， PlaceID を指定してスポットの詳細情報を取得する Place Details などである．

PlaceID とは Google Map 上に存在する施設一つ一つに与えられたテキスト形式の識別子のことである．Find Place と Place

Details では価格によって取得できる情報が異なる．Find Placeと Place Details でそれぞれの価格で取得できる情報を表 1 と表 2 に示す．
表 1 Find Place におけるそれぞれの価格で得られる情報の範囲内にある多くの店のクチコミからその地域特有の美味しType

Fieldsい料理や素材を抽出する手法を提案する．Google Maps では

Basicformatted address, geometry, icon, id, name,permanently closed, photos, place id, plus

ローカルガイドと呼ばれるユーザーが日々大量のクチコミや写真を投稿している．図 1 に新宿のとある鰻屋のクチコミが並んだページの例を示す．図 1 にあらわれているように，クチコミ

code, scope, types
Contact

opening hours

Atmosphere price level, ratingには「鰻」や「肝吸い」などの食材や料理名などがよく現れている．一方で，「安い」や「オススメ」などの一般的な語も頻出するので，単に単語の出現回数だけを見ても美味しいものを発

表 1 と表 2 より、価格を変えれば，その施設の住所や名前だ
けでなく，閉店時間やクチコミを得ることができることがわか表 2 Place Details におけるそれぞれの価格で得られる情報

また，GooglePlaceAPI を用いた研究も数多く行われている．

Type

Fields新井ら [5] は，Google Places API と Yahoo!知恵袋質問検索

Basic

address component, adr address, alt id, for-

API から観光情報のデータセットを用意し，ユーザーの Twittermatted address, geometry, icon, id, name, permanently closed, photo, place id, plus code,
scope, type, url, utc oﬀset, vicinity
Contactのつぶやきから観光ルートを推薦する研究を行った．
また，本研究では TF-IDF を用いて各単語に対するスコアを

formatted phone number, international phone

算出しているが，TF-IDF に対する研究も数多く行われている．

number, opening hours, website

影山らは [6] は，研究テーマのキーワードを Term，研究機関

Atmosphere price level, rating, reviews

を Document とし，TF-IDF が張るベクトル値の内積計算を行うことで，研究機関の特徴抽出を試みた．宮崎ら [7] は，Webる．また，Text Search では施設の Type を入力することで条

ページ集合に関する idf をより一般的な web ページ集合に対す件を絞って検索することができる．この Type の例としてはレる idf 値に近似することと，クラスタ化された単語について全

ストランやホテル，水族館などがある．Google Maps Platform

体のページの tf の近似を検討することで，話題判定に有効なのサイトにおける type の一覧が乗ったページの一部を図 (2)キーワードを探す手法を提案した．本研究では，必要な情報をに示す．

抽出するために 2 つの次元から成る TF-IDF の式を組み合わせて，単語のスコアを算出している．

3 TF-IDF
本研究では，TF-IDF を用いて単語の重要度を算出していく．TF-IDF とは，各文書内にある単語がどのくらい頻出したのかを示す TF（Term Frequency）とそれぞれの単語が全ての文書のうちでどのくらい共通して使われているかを示す IDF（Inverse Document Frequency）を掛けあわせて任意の単語の重要度を算出するものである．この重要度が高いほど，各文書
図 2 Google Maps Platform のサイトにおける type の一覧が乗ったページの一部を特徴づける語となる．
この章では具体的な例を用いて TF-IDF について詳しく説明
していく．

Google Places API を用いることで対象となる地域にあるレストランのクチコミだけでなく，複数の地域のデータ，またレストランだけでなくホテルのどの他のカテゴリにおけるクチコ
ミを含めて分析することによって，地域ならではの美味しいものを発見する手法を提案する．さらに，得られた結果をワード

3. 1 TF
まず，TF について説明する．TF の式は以下のように式（1）のように表される．

tf = ∑

クラウドで可視化することで，ユーザがその地域のを特徴づけ
る「美味しいもの」を容易に把握できるシステムを実装した．

nt,d
ns,d

(1)

s∈d

各値の説明については以下のようになる．

本論文の構成として，第 2 章で関連研究の紹介，第 3 章では: 文書 d 内のある単語 t の TF 値手法で用いる TF-IDF のついての具体的な説明，第 4 章で提案

tf

手法についての説明，第 5 章で本手法の有効性を確かめるため

nt,dの実験の説明と結果の評価，第 6 章でまとめと今後の課題につ∑: ある単語 t の文書 d 内での出現回数ns∈d s,d：

文書 d 内のすべての単語の出現回数の和いて述べる．

nt,d の値が大きいほど tf の値は大きくなる．つまり，文書内

2 関連研究ネット上，または SNS 上のデータを解析して新たな情報を得るために，テキストを解析する技術についての研究が行われている．矢野ら [3] は Web 上に存在する店舗情報・評判情報か
ら評価情報を抽出する研究を行った．川又ら [4] は，飲食店に対する口コミから料理に対する評価を行う研究を行った．どちらも口コミ内の複数の品詞から解析を行っているが，本研究でで単語が多く出現する程重要度が大きくなるということである．

3. 2 IDF
次に，IDF について説明する．IDF の式は以下のように式（2）のように表される．

idf = logNdf (t)

各値の説明については以下のようになる．

は各料理名・食材名に着目しているため名詞のみを抽出して解析している．

idf: ある単語 t の IDF 値

(2)

N

: 全文書数df (t)

4 提案手法： ある単語 t が出現する文書の数

df (t) の値が大きいほど，idf も値は小さくなる．つまり，多本研究を行う上での全体の流れを図 3 に示す．

くの文書で使われている単語ほど重要度が小さくなるということである．

3. 3 TFIDF
TFIDF は TF の値と IDF の値のかけ合わせによって求められるため，式（3）のように表される．

tfidf = tf ∗ idf(3)

TFIDF の値は，文書内においては頻出度は高いが他の文書においては頻出度が低い単語ほど高くなることになる．単に単語の頻出度が高いだけではその文書を特徴づける語にはなりえない．TFIDF は主に情報検索やトピック分析などの分野で用いられている．

3. 4 具 体 例
次に具体例を用いて TFIDF について説明する．

2 つの文書 A，B があるとする．各文書の内容は以下のようとする．
文書 A：『犬

猫』

文書 B：
『犬

犬

猿』

ここでの各単語における tf と idf の値は以下のようになる．

tf (犬, 文書 A)= 12 =0.5

図 3 本研究の流れ

tf (猫, 文書 A)= 12 =0.5
tf (犬, 文書 B)= 23 ≒ 0.66
tf (猿, 文書 B)= 13 ≒ 0.33
idf (犬)=log 22 =0
idf (猫)=log 21 ≒ 0.3
idf (猿)=log 21 ≒ 0.3
これより，各文書内における各単語の TFIDF の値は以下のようになる．

tf idf (犬, 文書 A)=tf (犬, 文書 A)*idf (犬)=0
tf idf (猫, 文書 A)=tf (猫, 文書 A)*idf (猫) ≒ 0.15
tf idf (犬, 文書 B)=tf (犬, 文書 B)*idf (犬)=0
tf idf (猿, 文書 B)=tf (猿, 文書 B)*idf (猿) ≒ 0.1
文書 A，文書 B ともに出現している『犬』という単語はどちらか一方だけに出現している『猫』，『猿』という単語より tf idfが低いため，重要度が低いことがわかる．また『猿』という単語は『猫』という単語よりも各文書内における頻出回数が高いため，重要度は高いということがわかる．

① placeid の取得と②クチコミの取得は Google Places API
を用いて行う．具体的な収集方法については第 5 章にて記載する．③クチコミの形態素解析は②で収集したクチコミをデータセットとして mecab を用いて行う．④ TFIDF を算出については本章で具体的に説明する．⑤結果の可視化は wordcloud を用いて行う．
ある地域内におけるレストランのクチコミで頻出する特有の語を抽出するには，指定した地域の他に複数の地域におけるクチコミを収集し，TF-IDF を適用することで可能となる．しかし，得られた結果の中には食材や料理名だけでなく，本研究にとって不要な語，例えば地名や近隣の観光地などの単語も含まれることが予想できる．そこで，不要な語を排除するために，食材や料理名の語はあまり頻出されないが地名や観光地の単語
はレストラン同様出現すると考えられる他のカテゴリにおけるクチコミに TF-IDF を適用する．これにより，不要な語の出現を抑えつつ美味しいものの単語のみを抽出することができる．
また本稿では，各地域ごとのレストランのクチコミから成る文書群を地理軸，同じ地域内のレストランとは違うジャンルにおけるクチコミから成る文書群をカテゴリ軸と呼ぶ．この地理は不要な語が上位に来る可能性がある．そこで，レストランの軸・カテゴリ軸における各文書の概観を図 4 に示す．

カテゴリにおいて顕著に現れる単語の重要度を上げるために，

カテゴリ軸

カテゴリ軸での TF-IDF の計算式を利用する．具体的に説明すると，クチコミ収集でレストランでは無い他のカテゴリにお

カテゴリ
c0

地
理
軸

ける文書から出てくる語には，その地域の特色を表すが本研究(resutaurant)

c1cn

上で不要な語が含まれる．その一方で，特産物やおすすめの料

p0

dp ,c00

dp ,c1

dp ,cn理の単語が出てくる可能性は低い．そのため，カテゴリ軸上でp1

dp ,c0dp ,c1

1

0

0の TF-IDF を利用して，必要な語のみ重要度が上がると良い．

1

場所

しかしながら，我々のもつカテゴリはレストランとホテルのみであり，TF-IDF をそのまま適応することができない．これは
pm

dp

m

dp

,c0

m

カテゴリ軸における idf が２つの値しか取らないため，単語の,cnはレストランカテゴリ、 は分析対象地域

重要度を算出するには idf の値に影響されやすくなってしまう

図 4 地理軸・カテゴリ軸における各文書の概観図のみを用いてカテゴリ軸のスコア Scat を算出する．カテゴリ

※c0

p0

からである．そこで現時点ではレストランとホテルにおける tf
軸上における単語 t の tf の計算式は地理軸上における tf 値と等しいため，式 (5) と同じである．カテゴリ軸における tf の式

図 4 のように，地理軸においては分析対象地域以外の m 地点，カテゴリ軸においてはレストラン以外の n 種類のカテゴリのクチコミを収集する．ここで，分析対象地域は p0 ，レストラ
ンは c0 であり，クチコミ文書群を dp0 ,c0 として表している．

を利用した Scat は式 (5) を用いて以下のように表される．

Scat =

2 ∗ tfp0 ,c0
∑
−1
tf p0

ここでの

∑

(8)

tf p0 はカテゴリ軸におけるある単語 t の tf のそして，dp0 ,c0 に含まれる美味しいものを表す語を発見するた値の総和を意味する．本研究では，カテゴリ軸をレストランとめのスコア計算式を以下に示す．

ホテルの２つの文書から考えるため，式 (8) は式 (9) のように

S = Sgeo ∗ Scat(4)

提案手法におけるスコア S は，地理軸におけるスコア Sgeoとカテゴリ軸におけるスコア Scat の掛け合わせによって求められる．
次に，Sgeo と Scat で用いる TF-IDF による単語の重み付けについて説明する．
けるレストランにおけるクチコミ文書に TF-IDF を適用し，各地域における特産物やおすすめの料理の単語の重要度を算出していく．地理軸上レストランカテゴリにおける全文書 Nc0 内の単語 t の TF-IDF の計算式は以下のように表される．

nt,dp0 ,c0s∈dp0 ,c0

Scat =

2 ∗ tfp0 ,c0−1
tfp0 ,c0 + tfp0 ,c1(9)

ここで，c0 はレストラン，c1 はホテルを表している．また，

Scat は-1 から 1 の値をとる．つまり，同地域のレストランとホテルの文書のうちホテルでより見られる単語はマイナスの値，
レストランとホテルでほぼ同じ割合で見られる単語には 0 に近まず，地理軸上での単語の重み付けを行う．様々な場所におtf p0 ,c0 = ∑なる．

ns,dp0 ,c0

い値が乗じられる．これにより，レストランのクチコミで頻出される料理名などのスコアは変えず，ホテルとレストランの両方で見られる地域名などのスコアは下げることができる．
また，得られた結果を基に WordCloud を用いて結果を可視化する．WordCloud は通常，形態素解析された単語の文書を(5)

テキストデータとして，結果を出力する．しかし，今回得られる結果は，式 (4) から算出される各単語のスコアを表す 0〜1 の間の数字となる．そこで今回は式 (4) から得られた結果を整数

Nc0
idf p0 ,c0 = log
df (t)(6)となるまで乗算し，その数字の数だけ対応する単語を表示した文書をテキストデータとして用いる．これを WordCloud に適

nt,dp0 ,c0 はある単語 t の文書 dp0 ,c0 内での出現回数を表し，応することで各単語の頻出度の比率から，それぞれの単語の文

df (t) はある単語 t が出現する地理軸上の文書の数を表す．地

字の大きさを決定し可視化させた結果を得ることができる．

理軸における TF-IDF の式を利用した Sgeo は式 (5) と式 (6)を用いて以下のように表される．

Sgeo = tf g ∗ idf g

5 評価実験
(7)

式 (7) は一般的に使われる TF-IDF 値を求める計算式と同様である．

5. 1 データセットの準備
本実験では，新宿（東京）・梅田（大阪）・札幌（北海道）・高知市（高知）
・高松（香川）・博多（福岡）・那覇（沖縄）の 7 地点

しかし，地理軸上の文書での TF-IDF を計算するだけでは，の繁華街を対象としたデータセットを用いる．クチコミのデー

その地域の特産物やおすすめの料理といったものでなく，そのタを収集する際，指定した地点を中心におよそ 1000 ｍ× 1000

地域の地名や料理以外の名詞など本研究を目的を達成する上でｍの範囲のデータを収集する．ただし，Google Places API に表 4 高松と札幌におけるホテルの数及びクチコミの数
場所

ホテルの数

ホテルのクチコミ数

札幌

32

160

高松

25

121

図 6 Google Map における高松のデータ収集範囲の中心点

図 5 店のクチコミ収集時の範囲指定図

おけるクチコミを収集するクエリは地点と半径を入力にとり，それ対して 20 の店，かつ１つの店に対して 5 件のクチコミしか収集できない．そこで，クチコミを収集する際により多くの情報を得るために対象地域を細かく分割し，データを収集する（図 5）．

1 つの緯度経度を指定した後，そこから図 1 のように指定し図 7 Google Map における札幌のデータ収集範囲の中心点

た地点の周りに 24 個の点をとる．各点から同じ半径内の領域
で同様にクチコミを収集していく．特定の範囲内の店の選出は，おすすめ順に 20 個までを取るため，重複したデータは削除す
る．本実験では，各点の間隔を縦・横共に 200 ｍとするため，クエリの半径はおよそ 142 ｍとする．
今回集めた各地域のレストランの数及びクチコミの数を表 3に示す．
表 3 各地域のレストランの数及びクチコミの数
場所

レストランの数 レストランのクチコミ数

新宿

94

449

梅田

118

550

札幌

121

570

高知

120

442

高松

107

476

博多

106

491

那覇

96

456

図 8 地理軸のみを用いた高松の単語重要度

wordcloud を用いて可視化したものを図 9 に示す．
また，実験では本研究で提案した手法の有効性の検証を行う

上位に「とり天」や「骨付鳥」といった特有の料理名などが出ため，高松と札幌において地理軸のみを用いた結果と地理軸・ているが最重要単語に「高松」と出てしまい，的確においしい

カテゴリ軸の 2 つを用いた結果を比較する．高松と札幌におけものを発見できた，とは言えない．これは，各地域におけるレるホテルの数及びホテルのクチコミ数を表 4 に示す．また，クストランのクチコミの文書を解析する際に，高松における結果

チコミを収集する際に指定した Google Map における高松と札では指定した場所が高松市であったり高松駅付近だったことに幌のそれぞれのデータ収集範囲における中心点を図 6 と図 7 によるものだと考えられる．しかし，他の地域におけるクチコミ

示す．

で「高松」という言葉がでてくることは基本的には考えられな
い．それゆえ，「高松」という単語の頻出度を計算した際に，他

5. 2 実験結果と考察の地域に比べて tf p0 ,c0 及び idf p0 ,c0 の値が共に際立って高く

まずは，高松における地理軸のみの TF-IDF を計算し，上なり，最重要単語としてランキングの上位にあがってしまった．

位 30 件を並べものの結果を図 8 に示す．また，その結果を

ここで，料理名・食材名の単語のスコアを保持しつつ，「高図 9 地理軸のみを用いた高松の結果を WordCloud で可視化したもの

図 10 地理軸とカテゴリ軸を用いた高松の単語重要度

図 11 WordCloud を用いた高松の結果

図 12 地理軸のみを用いた札幌の単語重要度

松」を含んだ地名などのスコアを低くするためには，同じ地域
内でレストラン以外の料理名・食材名の出ないカテゴリのクチ
コミの文書を利用すればよい．これが本研究の核となるアイデ
アである．今回はカテゴリ軸における他のジャンルとしてホテ
ルのクチコミを利用した．これはホテルのクチコミの文書内において，「高松」という言葉はレストラン同様位置的な理由のもと頻繁に出現するが，ホテルは宿泊施設であるがゆえに料理や食材の単語は出現しにくいと考えられたからである．本実験での提案手法を用いた結果を図 10 に表示する．
図 10 では，図 8 で見られた「高松」といった地名の単語は見られなくなり，上位には料理の単語が並んでいるのがわかる．
これは，先に述べたように，ホテルのクチコミ内で料理名・食図 13 地理軸とカテゴリ軸を用いた札幌の単語重要度

材名が出現しない一方で「高松」という単語が頻繁に出現したことによるものである．しかし，上位には「ぁめん」という本研究の趣旨に沿わない料理名・食材名とは考えられない結果も出ている．これは，指定した範囲内にある「ごぞうらぁめん」という店の「旨辛らぁめん」や「味噌らぁめん」といった特殊なメニュー名によるものだと考えられる．これは，形態素解析において固有名詞を辞書に登録することで解決できる．
次に，得られた結果を WordCloud を用いて可視化した結果を図 11 に示す．図 11 より，指定した高松付近の地域において「とり天」や「骨付鳥」，「カレーうどん」が美味しいものとして挙げられることがひと目でわかる．
同様に，札幌での結果を比較したものを図 12 と図 13 に，また，手法を使う前と後での結果を WordCloud を用いて可視化した結果を図??と図 15 に示す． 図 12 では，「札幌」や「すすきの」といった地名が上位にきてしまっている．これは，高松同様指定した場所が札幌であったり，近くにすすきの駅があっ法の有効性を確認した．更に，得られた結果から WordCloudを用いて可視化を行った．
今後の課題として，以下の 7 点が挙げられる．
・カテゴリ軸のカテゴリ数の増加
・カテゴリ軸における idf の値の有効性の検討
・カテゴリ軸のレストランのジャンルを細分化
・スコアを算出する際のストップワードの検討
・形態素解析における『の』という単語についての検討
・word2vec の検討
・評価方法の検討
カテゴリ軸のカテゴリの数を増やすことにより，レストランのカテゴリにおける顕著に表れる単語の重要度をより上位にす
図 14 地理軸のみを用いた札幌の結果を WordCloud で可視化したるための精度を上げることが可能になる．また，カテゴリ数を増やすことによって各単語の idf の値が結果に影響されやすくものなるため，idf を利用した式の再検討を行う．
カテゴリ軸のレストランのジャンルを和食や中華，フレンチなど更に細分化することによって，各地域における様々なジャンルの特徴的な食事を検索することができることが可能になる．
これはレストランに限らず，ホテルにおけるランクにも適用できる．
ストップワードの検討については，第 5 章で触れたように独特なメニュー名などが挙げられる．また，『カツオのたたき』という単語は形態素解析時に『カツオ』『の』『たたき』のように分解されるが，『カツオのたたき』はひとつの料理名としてそのまま抽出したい．そのため形態測定行う際に『の』という言葉を上手く扱いつつ単語が分解できるよう検討する．
また，word2vec を使い各単語をクラスタリングし，ユーザー
図 15 WordCloud を用いた札幌の結果が入力した地名の周りの単語を排除するといった TF-IDF を使用せず別の手法を用いた研究の検討，および本研究との精度のたことによるものであると考えられる．しかし，本手法を用い比較もする．

た図 13 では「札幌」や「すすきの」といった地名の単語は上評価方法については今回，wordcloud で可視化した結果から位に見られなくなり，代わりに「ジンギスカン」や「ラム」な判断していたが，観光雑誌や様々な地域の情報が記載されたサ

ど料理や食材の単語が上位にみられるようになった．「ジンギイトを利用した評価の検討も行う．

スカン」についで出てくる「円山」という単語は，「ステーキ円山」という店がクチコミ収集する際の対象の店として選ばれたためであり，クチコミ内に「円山」という単語が頻繁に出現することによって高いスコアが出たと考えられる．この問題については，クチコミの対象となる店名をストップワードに登録することで回避できる．また，図 15 より，札幌の対象の地域における美味しいものとして「ジンギスカン」や「ラム」などがあることがひと目でわかる．
以上の結果より，地理軸・カテゴリ軸の観点から TF-IDF を利用することで，その地域特有のおいしいものを発見することができる有効性を示すことができた．

6 ま と め
本論文では，Google Maps API を用いて，クチコミからその地域特有の美味しいものを発見するための手法を提案した．
また，日本の 7 都市を対象としたデータセットを用いて，本手

文

献[1] 2017 年 日 本 に お け る ス マ ー ト フ ォ ン ア プ リ 利 用 者
数 top10. https://www.netratings.co.jp/news_release/2017/12/Newsrelease20171219.html. Accessed: 2018-1227.
[2] Most popular navigation apps. https://corriente.top/
navigationapp-share/. Accessed: 2018-12-27.
[3] 輝昭 相沢矢野 宏美. 嗜好を考慮した評判情報検索手法. 電子情報通信学会技術研究報告, 第 104 巻, pp. 13–18, 2004.
[4] 岡 誠 彦森 博川又 亜弓. 飲食店口コミサイトを対象にした評価
文抽出. 電子情報通信学会技術研究報告, 第 115 巻, pp. 47–51,
2015.
[5] 太田 学新井 晃平. Twitter を利用した観光ルート推薦の一手法. In DEIM Forum 2015, 第 8 巻, 2015.
[6] 辻 洋景山 明宣. TF/IDF アルゴリズムを用いた研究機関の特徴抽出法. 電気学会論文誌, pp. 713–719, 2005.
[7] 川端 豪宮崎 将隆. Wikipedia ページへの tfidf 法の適用. 研究
報告音声言語情報処理, pp. 1–6, 2009.