DEIM Forum 2019 P1-136

Wikipedia からの地名語句抽出に基づく
ジオタグベースクロスドメイン推薦システム
那須 昇平†

奥健太†† 龍谷大学理工学部 〒 520-2194 滋賀県大津市瀬田大江町横谷 1-5
E-mail: †t150520@mail.ryukoku.ac.jp, ††okukenta@rins.ryukoku.ac.jp
あらましクロスドメイン推薦システムは映画やコミック，ゲームなど異種のジャンルにまたがってアイテムを推薦システムである．本研究ではアイテムに付与された位置情報を基にドメインをまたがって関連するアイテムを推薦するシステムを提案する．まず，アイテムの wikipedia 記事のストーリ部分やあらすじ部分のから形態素解析により地名語句を抽出する．ジオコーディングを用いてその語句の位置情報を取得することで，アイテムに位置情報を付与する．位置情報を付与したアイテムに基づき，入力地域から関連アイテムを推薦する地域-アイテム推薦方式，入力アイテムから関連地域を推薦するアイテム-地域推薦方式を提案した．提案システムの振舞いを分析するために，地域-アイテム推薦およびアイテム-地域推薦のそれぞれの結果を示し，考察した．提案システムにより，地域に関連する作品や，作品に関連する地域が推薦されることを示した．一方で，いくつかの課題もみられたため，アイテム被覆率および関連地域の再現性，地名の曖昧性の観点から提案システムの限界について考察した．
キーワード クロスドメイン推薦，位置情報，Wikipedia
関連付けられやすいドメインを対象とする．また，これらの

1. は じ め に2017 年の訪日外客数が 2,800 万人に達する

ドメインに含まれるアイテム（作品）のうち，Wikipedia に登（注 1）など観光を録されているアイテムを対象とする．各アイテムの Wikipedia

楽しむ人々は年々増大してきている．自然や街並みなどの景観記事の「ストーリー」や「あらすじ」部分から抽出した地名を眺めたり，美術館や博物館巡りを楽しんだり，現地の名物料語句を基に，各アイテムに位置情報を付与する．本研究では，理を食したりするなど，観光の楽しみ方はさまざまである．まWikipedia を基に関連付けられた位置情報をベースとしたクロ

た，映画や小説等の作品の舞台となった地域へ訪れてみるといスドメイン推薦システムを提案する．

うことも観光を楽しむ方法の一つである．さらには，観光体験

なお，推薦システムの基本方式として，大きく次の三つの方を通じて，観光地に関連する作品と出会うことも，自身の興味式がある；(a) 協調ベース推薦 [3]，(b) 内容ベース推薦 [4]，(c)を拡げることの契機になる．

知識ベース推薦 [5] [6]．(a) および (b) の方式には，大量の履歴

このような背景の下，我々の先行研究 [1] [2] では，位置情報データが必要となる．また，(a) では新規ユーザおよび新規アベースのクロスドメイン推薦システムを提案してきた．クロスイテムのコールドスタート問題がある．(b) では，新規アイテ

ドメイン推薦システムは，書籍や映画，楽曲など，複数の異種ムのコールドスタート問題については解消されるものの，新規ドメインにまたがってアイテムを推薦するシステムである．ク

ユーザのコールドスタート問題は依然として残る．これらに対ロスドメイン推薦を実現するためには，複数のドメインにおけし，(c) は履歴データは必要とせず，新規ユーザに対しても推る共通属性を抽出する必要がある．我々は，この共通属性とし薦可能である．て位置情報に着目している [1] [2]．各ドメインのアイテムと位

知識ベース推薦には，制約ベース推薦方式と事例ベース推薦置情報とを関連付けておくことで，次の二つの推薦機能を実現方式がある．制約ベース推薦は，ユーザが提示した制約を満たしている；(a) 位置情報-アイテム推薦：入力された位置情報にすアイテムを推薦する．事例ベース推薦は，ユーザが例示した関連するアイテムの推薦，(b) アイテム-位置情報推薦：入力さアイテムや属性に類似するアイテムを推薦する．推薦されたア

れたアイテムに関連する位置情報を推薦．先行研究 [1] [2] では，イテムを参考にしながら，ユーザが条件を修正（批評）していアイテムと位置情報の関係データをクラウドソーシングによりくことで，ユーザのアイテム探索を支援する．本研究では，履収集した．

歴データをもたない新規ユーザにも推薦可能なシステムを想定

本研究では，クラウドソーシングに依存しない方法として，（注 2）しているため，知識ベース推薦方式に着目する．特に，ユーザからアイテムに関する位置情報を抽出する方式

が興味アイテムや属性（位置情報）をシステムに入力することを検討する．本研究では，映画や漫画，ゲームなど位置情報とで，類似するアイテムを推薦するため，本研究で提案するシス

Wikipedia

テムは事例ベース推薦方式に位置付けられる．
（注 1）：https://statistics.jnto.go.jp/（注 2）：https://ja.wikipedia.org/wiki/

事例ベース推薦方式により推薦システムを実装する際には，アイテム間の類似性尺度の定義と批評インタフェースの設計が図 1 ジオタグベースクロスドメイン推薦システムのインタフェース．地図画像は国土地理院の電子地形図（タイル）を掲載．

必要となる．本研究では，アイテムの共通属性である位置情報ない方法として，Wikipedia からアイテムに関する位置情報をを基にアイテム間を関連付ける．また，位置情報に関連付けら抽出する方式を検討する．各アイテムの Wikipedia 記事の「スれたアイテムを可視化するための地図インタフェースを設計すトーリー」や「あらすじ」部分から抽出した地名語句を基に，る．ユーザは地図操作を行うことで，位置情報や興味アイテム各アイテムに位置情報を付与する．

を修正することができる．地図インタフェースを介して，更新された位置情報に関連するアイテムの推薦—位置情報-アイテ

3. 定義ム推薦—，選択したアイテムに関連する位置情報の推薦—アイ

定義 1：アイテム． 映画や漫画，ゲームなどの作品をアイテム

テム-位置情報推薦—の各機能を提供する．とよび ai ∈ A と表す．本稿では，アイテム種別として，映画

2. 関 連 研 究
2. 1 クロスドメイン推薦システム
従来の推薦システム [5] は単一のドメインにおいて嗜好デー作品，日本の映画作品，日本のアニメ映画作品，日本の漫画作品，コンピュータゲームの 5 種類のアイテムを扱う．アイテム

ai のタイトルを ai .title とする．また，アイテム ai に関するWikipedia の記事に含まれるテキストを ai .text とする．

タを獲得し，それに基づき当該ドメインにおける推薦を行うと定義 2：地名語句集合． すべての地名語句集合を G と表す．アいう方法が主流であった．例えば，映画推薦システムでは，映イテム ai に関連付けられた地名語句集合を Gi ∈ G と表す．ア

画の視聴履歴や評価履歴に基づき対象ユーザの嗜好に関する学イテム ai に関連付けられた地名語句 gki ∈ Gi は，その地名に習モデルを獲得する．その学習モデルを用いてやはり映画ドメ対応する地理座標系の位置座標として経度・緯度を (gki .x, gki .y)

インにおける嗜好を予測する．しかし，単一ドメインにおいてをもつ．

獲得された学習モデルは他のドメインにおいては利用できない．
仮に映画ドメインにおいて十分な嗜好データが蓄積されていたとしても，それをそのまま書籍ドメインにおける嗜好の予測に用いることはできない．
そこで，近年クロスドメイン推薦という考え方が注目されて

4. シ ス テ ム
本章では，提案システムであるジオタグベースクロスドメイン推薦システムについて説明する．

4. 1 システム概要

きた [7]．クロスドメイン推薦システムは，複数のドメインにまクロスドメイン推薦システムは映画やコミックやゲームなどたがった推薦を実行するシステムである．例えば，映画ドメイ異種のジャンルにまたがってアイテムを推薦するシステムであンで蓄積された嗜好データを基に，書籍ドメインにおける嗜好る．ジオタグベースクロスドメイン推薦システムは，ユーザがを予測するというものである．これは異なるドメインにおいて地図操作を行う過程で，興味地域に関連するアイテムや，さらもドメイン間の嗜好には何らかの関連性があるという考えに基に関連する他の地域を提示することで，アイテムや地域の発見づく．

的な探索を可能とするシステムである．特に，アイテムの種別

我々は，複数のドメインにおける共通属性として位置情報にとしては，一つのドメインに限定せず，異種ドメインのアイテ着目し，これまでに位置情報を介したクロスドメイン推薦シスムを扱うため，地域を介した異種のドメインにまたがったアイテムを提案してきた [1] [2] これら先行研究 [1] [2] では，アイテテムの探索を可能とする．なお，本稿では，映画作品，日本の映ムと位置情報の関係データをクラウドソーシングにより収集し画作品，日本のアニメ映画作品，日本の漫画作品，コンピューた．これらに対し，本研究では，クラウドソーシングに依存しタゲームの 5 種類をアイテムのドメインとして扱っている．

図 2 Wikipedia の『名探偵コナン』のストーリー・登場人物欄（https://ja.wikipedia.org/

wiki/名探偵コナン）．

図 1 は本システムのインタフェースである．インタフェース

4. 2. 2 地名語句の抽出はマップビューと出力ビューから構成される．ユーザはマップ抽出した ai .text を対象に形態素解析を行う．本研究では，形ビューから興味のある地域を地図操作を行うことで閲覧するこ

態素解析器として MeCab を用いる．MeCab によって品詞がとができる．地図操作中に，その地図上に表示されている領域地名語句として抽出された語句集合をそのアイテムに関連付けに関連するアイテムが提示される．さらに，ユーザが興味のあらえた地名語句集合 Gi とする．抽出されたすべての地名語句るアイテムのアイコンをクリックすると，出力ビューにアイテ集合を G とする．

ムの詳細情報および関連地域が提示される．関連地域とは，そ

ただし，抜き出された地名語句の中に，当該アイテムに登場のアイテムに関して，現在表示されている領域以外に関連するする人物の名前が地名として抽出されることがある．この問題地域を指す．ユーザはこの操作を繰り返すことで，興味地域かを解消するために，事前に当該アイテムの記事ページ中の「登ら関連アイテムの探索，興味アイテムから関連地域の探索を行

場人物」の部分から人物名リストを取得しておく．その後，地うことができ，アイテムや地域の発見的な探索が可能となる．

名語句集合にその人物名が含まれていれば，それを削除する．

このようなシステムを実現するためには，あらかじめアイテ

図 2 には，例として Wikipedia の名探偵コナンの登場人物欄

ムに関して位置情報を付与しておく必要がある．本稿では，アを示している．ストーリー欄から抜き出される地名語句は「日イテムへの位置情報付与をアイテムへのジオタギングとよぶ．

本」，「毛利」，「江戸川」の三つであるが，「毛利」および「江戸4. 2 節では，アイテムへのジオタギングについて説明する．さ川」は登場人物名であり地名語句ではない．これらの語句を取らに，4. 3 節では，地域-アイテム推薦およびアイテム-地域推り除くために，登場人物の中から「江戸川」，「コナン」，「工藤」，薦の各手法について説明する．

「新一」，「毛利」，「蘭」などの登場人物一覧を作成しておく．抽4. 2 アイテムへのジオタギング

出された地名語句集合から，これら人物名を表す語句を削除す

4. 2. 1 アイテムに関するテキストの抽出．

る．この例では，結果として残る地名語句は「日本」のみとい

各アイテム種別について，Wikipedia の一覧ページ（例；日本の映画作品の場合は「日本の映画作品一覧」ページ（注 3））からアイテムリスト A を抽出する．各アイテム ai ∈ A について，そのアイテムの記事ページから，「ストーリー」や「あらすじ」うことになる．

4. 2. 3 地名語句への経度・緯度の付与
地名語句 gki ∈ G について，経度・緯度 (gki .x, gki .y) を付与す
る．経度・緯度の付与にはジオコーディングを用いる．

部分のテキストを抽出し，そのテキストを ai .text とする．こ4. 3 推こで，後述するアイテムへのジオタギングにおいては，アイテ

4. 3. 1 地域-アイテム推薦

薦ムの内容に基づき関連する位置情報を付与する．これら，「ス入力された経度・緯度 (x, y) に基づき，周辺の関連するアイトーリー」や「あらすじ」には，アイテムの内容に関する記述テム集合を地図上に提示する．具体的には，地図の表示領域をが含まるため，本稿ではこれらの部分をアイテムの位置情報を取得し，その領域内に含まれる地名語句集合を取得する．その抽出する対象としている．

地名語句集合に関連するアイテム集合を地図上に提示する．

4. 3. 2 アイテム-地域推薦（注 3）：https://ja.wikipedia.org/wiki/日本の映画作品一覧

入力されたアイテム ai に基づき，他に関連する地域を提示する．具体的には，アイテム ai に関連付けられた地名語句集
i合Gを取得し，その地名語句 gki ∈ Gi を提示する．

5. 結果

提案システムによる出力結果を踏まえ，システムの振舞いを連の低いアイテムも提示されるという課題も見つかった．

5. 3 アイテム-地域推薦結果
アイテム-地域推薦結果について考察する．ここでは，『君の名は。』および『ちはやふる』の二つの作品を入力したとき，それぞれシステムによる出力結果について考察する．

考察する．まず，今回用いたデータセットについて述べた後，地a ) 『君の名は。』

域-アイテム推薦（5. 2 節）およびアイテム-地域推薦（5. 3 節）

日本の映画作品の一つである『君の名は。』を入力したとき，のそれぞれの結果を示す．

提示された地域について分析した．図 4 は『君の名は。』を入

5. 1 データセット

力したときに提示された地域を示す．図のとおり，関連地域と本研究では，アイテム種別として，映画作品，日本の映画して「岐阜」，「東京」，「飛騨」，「四ツ谷」，「新宿」などが提示作品，日本のアニメ映画作品，日本の漫画作品，コンピュータされた．これらは Wikipedia の記事から抽出された地名語句でゲームの 5 種類のアイテムを対象としている．評価用データあり，関連地域として適切に選ばれていることがわかる．一方セットとして，Wikipedia の各ドメインに対応する一覧ページで，本作品にはモデルとなった実在の地域が多く登場する．例にリンクが含まれる記事を対象に収集した．表 1 にドメインごえば，「飛騨古川駅」や「気多若宮神社」などが挙げられる．しとのデータの概要を示す．表 1 には，情報源とした Wikipedia

かし，これらの地域は本作品の中では架空の名称として描写さ記事を示してる．また，各ドメインに含まれるアイテム数およれているため，Wikipedia の「ストーリー」や「あらすじ」にびジオタグアイテム数，その割合を示している．

は実在の地名としては明示的には含まれていない．このように，

5. 2 地域-アイテム推薦結果

Wikipedia の「ストーリー」や「あらすじ」を情報源とした本地域-アイテム推薦結果について考察する．ここでは，「甲子システムでは，作品のモデルとなった地域の抽出は難しい．

園」および「沖縄」，「イギリス」の三つの地域を入力したとき，それぞれシステムによる出力結果について考察する．

b ) 『ちはやふる』
日本の漫画作品である『ちはやふる』を入力したとき，提示a) 甲 子 園された地域について分析する．
「吉野」,「富士崎」,「北海道」,入力経度・緯度を「甲子園」(135.361637, 34.721355) とした「明石」,「福井」,「東京」,「府中」が提示された．これらはとき，提示されたアイテム集合について分析した．図 3 は，「甲Wikipedia の記事から抽出された地名語句であり，関連地域と子園」を入力地域としたときの提示されたアイテム集合を示す．

して適切に選ばれていることがわかる．具体的には，対戦相手

図のとおり，『タッチ 3』や『私は野球部マネージャー』，『剛球の学校名（またはその一部）や競技かるたの大会名が多く抽出

少女』，『もし高校野球の女子マネージャーがドラッカーの『マされ，関連のある地名が多く抽出できた．一方で，本作品にはネジメント』を読んだら』などが提示された．このように，甲「吉野会大会」という語が出現するが，本システムでは誤って子園に関連する多くの漫画作品が提示された．

奈良の「吉野」に関連付けられた．この問題については，次節b) 沖

縄

入力経度・緯度を「沖縄」(127.80558, 26.334427) としたとで考察する．

5. 4 限界

き，提示されたアイテム集合について分析した．
『トップをねら5. 2 節および 5. 3 節では，それぞれの推薦結果について示し，え！』や『アイカツ！』,『FULL』などが提示された．それぞ

地域に関連する作品や，作品に関連する地域が推薦されることれの作品で「沖縄」は，主人公の出身地であったり，コンサーを示した．一方で，いくつかの課題もみつかった．本節では，トの会場となっていたりするなど，提示されたすべての作品は提案システムの限界について，アイテム被覆率，関連地域の再沖縄に関連していた．このように，沖縄に関連する多くの映画現性，地名の曖昧性の観点から考察する．

作品や漫画作品が提示された．

c) イ ギ リ スa ) アイテム被覆率
表 1 に示すとおり，今回の評価実験では，合計で 9, 966 件

入力経度・緯度を「イギリス」(55.378051, −3.435973) としの作品を対象としたが，最終的に位置情報が付与された作品数たとき，提示されたアイテム集合について分析した．
『スチームは，全体の 17% にあたる 1, 670 件に留まった．まず，作品をボーイ』や『ゴーストリコン 2』,『屍者の帝国』などが提示さ現実の地域と対応付けるという特性上，架空の世界を舞台としれた．このうち，『スチームボーイ』，『屍者の帝国』，『思い出のた作品は現実の地域とは関連付けられにくい．さらに，現実のマーニー』，『GIANT』，『レディ!!』については，イギリスが舞地名語句が抽出されたアイテムにおいても，ジオコーディング台の映画や，作品中にイギリスに訪れる機会のある作品であっ手法の精度により，地名語句への位置情報付与に失敗した例もた．一方で，『ゴーストリコン 2』については，「イギリス，フラ多い．このようなことから，アイテム全体に対する被覆率が低ンス，ドイツ，オーストラリアに支持されたアメリカ」といっくなった．

たようにアメリカ陣営に所属する国の一つとしてイギリスがb ) 関連地域の再現性紹介されたため，イギリスに関連のある作品とはいえない．こ本研究では，情報源として Wikipedia の「ストーリー」およのように，イギリスに関連する多くの映画作品やコンピュータび「あらすじ」を対象とした．しかし，これらはあくまでも作ゲーム，漫画作品が提示されたが，その一方で，イギリスに関品のあらすじを記述したものであり，作品中に出現する地域す表 1 本実験で対象としたデータセット．ドメインごとに情報源とした Wikipedia 記事を示す．
また，各ドメインに含まれるアイテム数およびジオタグアイテム数，その割合を示す．
ドメイン

情報源とした Wikipedia 記事

映画作品「映画作品一覧」

日本の映画作品「日本の映画作品一覧」

アイテム数

ジオタグアイテム数

割合

1,813553 30.5%

844

258 30.6%

日本のアニメ映画作品 「日本のアニメ映画作品一覧」

1,218

124 10.2%

日本の漫画作品「日本の漫画作品一覧」

4,556

704 15.5%

コンピュータゲーム「コンピュータゲーム一覧」

1,535

51

合計

9,9663.3%

1,690 17.0%

図 3 「甲子園」を入力地域としたときの出力画面．地図画像は国土地理院の電子地形図（タイル）を掲載．

図 4「君の名は。」を入力した時の推薦スポット. 地図画像は国土地理院の電子地形図（タイル）を掲載．

べてを網羅的に含むわけではない．また，先述したとおり，作るような場合には，このような地域を「ストーリー」や「あら品のモデルとして実在の地域が存在するものの，作品中では地すじ」から抽出することは不可能である．このように「ストー名が明示的には現れない，あるいは架空の名称が用いられていリー」や「あらすじ」には含まれないが，作品には関連するような地名を抽出するためには，別のアプローチを検討する必要がある．例えば，我々の先行研究であるクラウドソーシングによるアプローチ [1] [2] と本システムを組み合わせるなどの方法が挙げられる．

c ) 地名の曖昧性
Wikipedia を情報源とした本システムでは地名の曖昧性の問題が発生する．例えば，5. 3 節の『ちはやふる』の結果で示した「吉野」の例のように，同一の地名であっても，本来の地域とは異なる地域として関連付けられることがある．このような地名の曖昧性を解消することが課題として残る．

6. お わ り に
本稿では，Wikipedia からの地名語句抽出に基づくジオタグ
ベースクロスドメイン推薦システムとして，地図インタフェー
スを介して位置情報に関連するアイテムの推薦-位置情報-アイテム推薦，選択したアイテムに関連する情報の推薦-アイテム位置情報推薦の各機能について提供するシステムを提案した．
また，提案システムの振舞いを分析するために，地域-アイテム推薦およびアイテム-地域推薦のそれぞれの結果を示し，考察した．提案システムにより，地域に関連する作品や，作品に関連する地域が推薦されることを示した．一方で，いくつかの課題もみられたため，アイテム被覆率および関連地域の再現性，地名の曖昧性の観点から提案システムの限界について考察した．

謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP16H05932 の助成を受けたものです．ここに記して謝意を表します．
文献[1] 北村統太, 奥健太. アイテムのジオタギングに基づく観光スポットベースクロスドメイン推薦システム. In DEIM Forum 2017,pp. B2–2, 2017.
[2] 井田彰, 奥健太. ジオタグベースモートン順序を用いた連想型クロスドメイン推薦システム. In DEIM Forum 2018, pp. P6–4,2018.
[3] Jonathan L. Herlocker, Joseph A. Konstan, Loren G. Terveen, and John T. Riedl. Evaluating collaborative filtering
recommender systems. ACM Transactions on Information
Systems (TOIS), Vol. 22, No. 1, pp. 5–53, 2004.
[4] Iván Cantador, Alejandro Bellogı́n, and David Vallet.
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In [RecSys2010]Proceedings of the 4th ACM conference on
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[5] F. Ricci, L. Rokach, B. Shapira, and P. B. Kantor. Recommender Systems Handbook. Springer, 2011.
[6] Marius Kaminskas, Ignacio Fernández-Tobı́as, Francesco
Ricci, and Iván Cantador. Knowledge-based music retrieval
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[7] Ignacio Fernández-tobı́as, Iván Cantador, Marius Kaminskas, and Francesco Ricci. Cross-domain recommender systems : A survey of the State of the Art. In Proceedings ofthe 2nd Spanish Conference on Information Retrieval2, pp.
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