DEIM Forum 2017 G5-2

ユーザの行動履歴から学習したベクトル表現によるコンテンツの人気予測野中尚輝†

中山浩太郎†

松尾豊†† 東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻 〒 113–8654 東京都文京区本郷 7 − 3 − 1
E-mail: †{nonaka,nakayama,matsuo}@weblab.t.u-tokyo.ac.jp
あらましコンテンツ産業は，日本の重要な産業の一つであり，近年海外においてもその人気が高まっている．このような背景の中で，コンテンツホルダーおよびコンテンツの二次利用を考える企業にとって，コンテンツの人気を予測することは重要な課題である．これまでの人気予測の研究では，消費者の嗜好をもとにしたジャンルや流行した年代といったコンテンツの多面的な情報が考慮されることは少なかった．本研究では，Wikipedia よりユーザの嗜好を抽出し，それに基づく商品の多面的な情報をもつベクトル表現を得ることを試みた．また，学習されたベクトル表現について定性的な分析を行うとともに，人気予測において精度を 2〜5%向上させることを示した．
キーワード 人気予測，Wikipedia，MLP

1. は じ め にそこで本研究では，Wikipedia よりユーザの嗜好を抽出し，それに基づくコンテンツのジャンルや流行した年代といった多コンテンツ産業は，日本の重要な産業の一つであり，近年海面的な情報を得ることを試みる．Wikipedia は，幅広い内容を外でもその人気が高まっている．代表的なコンテンツであるア

網羅しており，多くのユーザにより利用，編集されるソーシャ

ニメ産業の市場規模は，2015 年には前年比 12.0%増という大ルメディアの一つである．Wikipedia において，ユーザが自身きな成長をしている [1]．また，海外におけるコンテンツ市場のの興味関心の高い項目に関するページを編集するため，各ユー

規模も拡大が続くことが見込まれている [2]．

ザが編集する項目はそのユーザの嗜好を反映していると考えら

このような背景の中で，コンテンツホルダーおよびコンテン

れる．したがって，編集履歴から得られる様々なユーザの嗜好

ツの二次利用を考える企業にとって，コンテンツの人気予測はを考慮することで，コンテンツ作品についての多面的な情報を重要な課題である．また，海外の版権バイヤーに対して正確な得られると考えられる．

人気の情報を伝えることでコンテンツ作品の海外進出が促進

以上を整理すると本研究では，ウェブ上におけるコンテンツされる点からもコンテンツの人気予測は重要である．商品の販作品に関するユーザの行動履歴の系列データから，消費者の嗜売数や将来の人気を予測することは，マーケティングをはじめ

好に基づく商品の多面的な情報を学習し，それらを用いてコンとする企業の意思決定において重要であり [13]，これまでに多テンツの人気予測を行う．より具体的には，コンテンツ作品にくの研究が行われている [20], [30], [5]．代表的な研究としては，

ついての Wikipedia の編集履歴に対し，自然言語処理の分野で映画の売り上げを予測した研究 [20], [30] や将来の株価を予測

大きな注目を集める Word2vec [18] を応用し，コンテンツ作品

した研究 [5] が挙げられる．コンテンツの人気予測の研究としのベクトル表現を得たのち，Wikipedia の被リンク数を指標とては，検索クエリや Twitter，Wikipedia の情報を用いて予測して人気予測を行う．被リンク数は，ブログ [28] やウェブペーを行なった [31] が存在する．これらの研究は近年急速に発達しジ [22] の人気や重要度の推定に用いられている．本研究では，たソーシャルメディアの情報を用いることで，予測を行なってWikipedia におけるリンク構造から得た被リンク数を各コンテいる．また将来の予測を行う上で，予測対象に対する消費者のンツの人気指標とした．また，編集履歴より学習されたベクト

口コミ情報を用いることで精度が向上することが知られていル表現についての定性的分析も合わせて行なった．

る [9]．
商品の販売予測を行う上で，消費者の口コミ情報と同程度に，消費者の嗜好をもとにした商品の多面的な情報を考慮することが重要であると考えられる．商品の推薦において代表的な手法である協調フィルタリングは，商品とユーザのベクトル表現をもとに推薦を行うなど，ユーザの嗜好を反映したモデルである [23], [25]．このように推薦問題においては，消費者の嗜好を考慮するモデルが大きな成果をあげている．しかし，販売や人

本研究の貢献は以下である．

•

ウェブ上でのユーザの行動履歴からコンテンツのベクト

ル表現を学習できることを示した．

•

コンテンツの人気予測において，編集履歴から学習した

ベクトル表現を用いることで予測精度が向上することを示した．

•

コンテンツについてクラスタリングを行うことにより，予測精度が向上する場合と低下する場合の違いを分析した．
本論文は以下のように構成される．2 章にて関連研究を示し，気を予測する研究では，消費者の嗜好が考慮された事例は少な3 章で提案手法について説明する．4 章では提案手法の前提条

かった．

件を検証する予備実験，5 章では提案手法の有効性を検証する

いる [24], [7]．このことから，消費者の嗜好と商品の人気の間には関連性が存在すると考えられる．しかしながら，これまで商品の販売や人気を予測する研究において，消費者の嗜好が考慮された事例は少なかった．
本研究は，人気予測において，予測対象についてのユーザの嗜好に基づくジャンル，流行した年代といった多面的な情報を考慮している点が新しい．

2. 2 Wikipedia における編集行動
オンライン百科事典 Wikipedia は，幅広い内容を網羅しており，多くのユーザにより利用および編集されるソーシャルメ
ディアであり，多くの研究がなされている．具体的には，大量の知識データおよびリンク構造によるそれらの関係性を知識
図1

提案手法の全体像

ベースとして用いる研究 [19], [26] や Wikipedia に関わる社会的側面を分析した研究 [27], [6] などが存在する．

実験について述べ，6 章にて実験の考察と手法の発展性について議論する．最後に結論を 7 章に記す．

Wikipedia に関する研究の中でも，特に編集や編集行動に焦点を当てた研究も存在している．Wikipedia には，登録ユーザと未登録の一般ユーザが存在しており，[21] では，Wikipedia

2. 関 連 研 究提案手法に関連する研究について述べる．これまでの人気予測についての研究について言及した後，Wikipedia，ベクトル表現の獲得に関わる関連研究について記す．最後に，ページに対する被リンク数からページの人気度を計測する手法について
述べる．

2. 1 販売数・人気の予測
商品やコンテンツの人気予測はマーケティング戦略を決定する上で重要な課題であり [13]，多くの研究が行われている．近年インターネットやスマートフォンの普及により，一般のユー
ザが情報を発信することが容易になった．その結果，ウェブ上には多くの情報が存在するようになり，それらを分析すること
で商品の流行や人気を予測することが先行研究にて行われている．特に，ソーシャルメディアやブログの普及により豊富なデータを取得することができるようになり，これらを用いた人
気予測の研究が行われている [29]，[3]．その他にも，検索クエリを用いた研究 [8] や各種ソーシャルメディアから得られた素性を組み合わせて用いる研究 [31] も存在している．
このような商品の販売や人気予測の問題において，口コミ情報を用いることで予測の精度を向上できることが示されている [9]．例えば，[16] では，口コミ情報の変遷とそれによる映画の収益の説明を試みており，[10] では新しい製品の成功の度合
いを口コミ情報により予測している．また，[30] では，レビューサイトに投稿されたユーザの口コミ情報に対して，感情分析を行い，映画の収益を予測している．
商品の販売や人気を予測する上で，消費者の口コミ情報と同程度に，消費者の嗜好をもとにした商品の多面的な情報を考慮することが重要であると考えられる．商品の推薦において代表的な手法である協調フィルタリングは，商品とユーザのベクト
ル表現をもとに推薦を行うなど，ユーザの嗜好を反映したモデルである [23], [25]．また，商品の人気には自己強化的な側面があり，人気は消費者の意思決定に影響を与えることが知られての登録ユーザに対し，アンケート調査を行い，彼らのモチベー
ションを調べている．また，[27] では，登録者の編集行動における社会的な役割を分析している．人気予測の文脈では，ページの編集回数を予測における素性として用いた，[31] が存在する．

2. 3 多面的情報をもつベクトル表現の獲得
系列データを入力として，その各要素について単語における意味表現のような多面的な情報を取得する手法が注目されている．代表的な事例としては，単語の分散表現を獲得する

Word2vec [18] およびその研究から派生し，文章の表現を獲得
する [14] が存在し，近年自然言語処理の分野で大きな成果をあげている．Word2vec により学習されたベクトル表現は，単語の意味表現を保持したものとなったことが示されており，学習されたベクトル表現は様々なタスクに利用されている．
自然言語処理以外の分野においても，ベクトル表現を学習する手法が提案されている．一例として，グラフ構造を入力として与え，グラフ内の各ノードのベクトル表現を獲得する [11] らの Node2vec がある．また [4] では，ユーザの商品閲覧履歴から商品に関するベクトル表現を学習し，推薦問題に用いている．

2. 4 リンク構造による指標
ウェブページのリンク構造から各ページの重要度，質，人気を推定する方法が提案されている．代表的な手法は，被リンク数の多いページまたは重要なページからリンクが貼られている
ページを重要なページであると考え，上位に位置づけるページ
ランク [22] である．ページランクは，ウェブページの人気・注
目度の指標として，Google の検索エンジンに導入され，大きな成果を上げた．
リンク構造を用いて人気・重要度の指標とする事例はウェブページ以外でも存在する．ブログにおけるリンク構造は，冪乗則に従う [15] ことが知られており，[28] では，リンク構造を用いてブログのランク付けを行なっている．また，[12] では Wikipedia
における各ページの被リンク数を Wikipedia における人気の指標として扱っている．

3. 提 案 手 法
本章では，Wikipedia 上でのユーザの編集履歴をもとにコンテンツのベクトルを取得し，コンテンツの人気予測に用いる提案手法について説明する．

3. 1 コンテンツベクトルの取得
Wikipedia の編集履歴からコンテンツベクトルを学習する手法について述べる．ユーザは自身の興味関心に基づいてページを編集すると考えられる．またユーザの編集系列において隣接するコンテンツは，ユーザの興味が似ているコンテンツであると考えられる．
そこでユーザごとに編集履歴を時系列に並べ，あるコンテンツの前後に出現するコンテンツが与えられた場合に元のコンテ

図 2 コンテンツ人気予測を行うニューラルネットワークの構造ンツを予測するように学習を行う．より厳密には，あるコンテ
ンツの系列 c1 , c2 , c3 , ..., cT が与えられた際に，ct をその前後に存在するコンテンツ ct−k , ..., ct+k により予測できるように各コンテンツ c のベクトル表現を学習する．ここで，各コンテン
ツ c を単一のベクトルにマッピングする行列を C とする．コンテンツの系列が与えられた時，以下の平均対数確率を最大化することでコンテンツベクトルを学習する．

1 ∑T

また，コンテンツの系列を用いて学習された C から得られ
る，c についてのベクトル表現を Tc とする．月次の素性を与える MLP とは別に Tc を入力として与える MLP を作成する．
それぞれの MLP から得られた出力を，新たな MLP への入力とし，最終的な出力を得る．

T −klog p(ct |ct−k , ..., ct+k )とし図 2 に示すように MLP に与える．

(1)

t=k

予測タスクは通常，ソフトマックス関数に代表される多クラスtおよび Tc ，正解ラベル y を与え，学モデルに対して，Xc,M

習を行う．

4. 予 備 実 験

分類によって行う．

exp (yct )p(ct |ct−k , ..., ct+k ) = ∑exp (yi )i

本章では，提案手法を用いる際に検証すべき点の前提条件に(2)

ここで yi は，各コンテンツ ci についての正規化されていない
対数確率であり，

y = b + U h(ct−k , ..., ct+k ; C)

ついての分析を行う．実験は日本語版の Wikipedia を用いて行
い，人気予測対象はアニメ，漫画，ゲームなどのコンテンツ作
品を対象とした．提案モデルを用いて人気予測を行う際の前提としている，Wikipedia の編集履歴の系列においてユーザの嗜(3)

好が反映されていること，編集履歴を用いて学習したコンテンで算出される．U および b はソフトマックス関数のパラメータツベクトルがジャンルや流行した年代といった多面的な情報をであり，h は C から得られるコンテンツのベクトル表現の平均もつことを検証した．合わせて，実験に用いる際に行なった前値である．

処理についても説明する．検証および人気予測には 2015 年 9月から 2016 年 7 月末までの期間に得られたデータを用いた．

3. 2 人 気 予 測
人気予測は，Wikipedia における各コンテンツ作品ページの4. 1 デ ー タ

被リンク数を人気の指標として，Wikipedia から得られる素性

Wikipedia のデータは，MediaWiki（注 1） から取得した．

およびコンテンツのベクトル表現をモデルに与えることで行

1 時間ごとのページ閲覧についてのダンプデータから日本語

う．Wikipedia から得られる素性として，ページ閲覧数，編集のページのページ閲覧数を取得した．取得した 1 時間ごとの回数，被リンク数を用いる．ページ閲覧数および編集回数は日データから 24 時間分のページ閲覧数の合計値を算出し，日次

次のデータとして取得し，その平均値を月次データとする．一のページ閲覧数のデータとした．また編集履歴情報から各ペー

方，被リンク数は日次の変動が小さいため当該月の初日の値をジが編集された回数を日次で算出した．

記録し用いる．学習時には，コンテンツのベクトル表現と月次

月次のデータとして，当該月の前月におけるページ閲覧数の平均値および平均の編集回数を算出した．加えて，毎月初日にの素性からの特徴量を合わせて人気の予測を行う．
月次の素性およびコンテンツベクトルからの特徴量の抽出

おける各ページへの被リンク数を月次のデータとして算出した．

には，多層ニューラルネットワーク（MLP）を用いる．あるコすなわち 2015 年 10 月の各素性の値として，2015 年 9 月 1 日

ンテンツ c についてのある月 t における月次の編集回数を etc ，から 30 日までのページ閲覧数および編集回数の平均値から平tページ閲覧数を vct ，被リンク数を lct とする．月次の素性 Xc,M

日時点での被リンク数を算出した．

を
t
Xc,M
= [etc , vct , lct ]均ページ閲覧数および平均編集回数を算出し，2015 年 10 月 1(4)（注 1）：https://dumps.wikimedia.org/

編集者によるページの編集履歴は以下のように取得した．コンテンツベクトルの学習に耐えうる十分に長い系列長を確保するため，編集履歴は 2015 年 8 月末までにアニメ・漫画・ゲー
ムカテゴリに属するページの編集回数が多く，Wikipedia の編集者として登録されているユーザによる編集系列を選択した．
対象としてアニメ・漫画・ゲームカテゴリに属するページの編
集者と各編集者の編集回数はジップの法則に従って分布していた．そこで，編集回数が全体の上位 5 ％にあたる 2,500 人の編集者を選択し，解析の対象とした．選択されたユーザによる最低の編集回数は，86 回であった．
図 3 コンテンツベクトルのクラスタリング結果選択されたユーザの編集系列を用いてタイトルベクトルの学習を行った後，作成した日次および月次のデータを用いて，将来の人気予測を行った．

するタイトルが，編集系列上にて隣接することが求められる．

4. 2 データに対する前処理

そこで，今回対象とした編集者からランダムに 5 名を選択し，

4. 2. 1 タイトルの統合

その編集系列の一部について定性的な分析を行った．

長期間連載されている作品の Wikipedia ページでは，メイ

ベクトル化の際には，あるタイトルのベクトル表現を得るた

ンページ以外にもキャラクターページや関連作品ページなどがめに周辺の 10 のタイトルを用いている．そこで 10 の系列長存在する．元々は一つのページに記述されていた内容が複数のの編集履歴の断片を選択し，分析を行った．表 1 に対象としたページに分散されて記載されるため，そのようなタイトルのメ

編集者の中からランダムに選択した編集者の編集系列からラン

インページは，関連ページに情報が分散しページの閲覧数や被ダムに位置を指定し，その後編集された 10 のタイトルを選択

リンク数が減少する．そのため，見かけ上のページ閲覧数や被した．

リンク数が少なくなってしまうという問題が生じる．同一タイ

5 つの系列を選択した結果，系列 1 では，「ルパン三世」の関トルに関するページであるのでそれらを統合することでより現

連作品および「金田一少年の事件簿」といった作品が並んだ．

実に近い素性となると考えられる．この問題を解決するため，

系列 2 では，「ワンパンマン」や「斉木楠雄のΨ難」など 2010

Wikipedia の関連ページを大元のページに対する構造をユーザ

年代のギャグ漫画が並んだ．系列 3 では，「ジョジョの奇妙な冒が記述する Path Navi を利用する．解析対象とした全ページの険」関連作品とアメコミの関連のゲームが多く見られた．系列

中で Path Navi が存在するページがある場合，Path Navi を解

4 では，手塚治虫の作品が並び，系列 5 では「コードギアス」

析しメインページとの対応を取得する．Path Navi が存在するシリーズの関連ページが並んでいた．

場合，予測に用いる編集回数，ページ閲覧，被リンク数をメイ

以上をまとめると，編集系列において隣接するタイトルは，

ンページの値に加えることで，見かけ上の値が減少する問題にジャンル，作者，流行した年代，商品としてのカテゴリーなど対処した（Path Navi が存在しない場合，統合はなされない）．

が類似している傾向が見られ，ユーザの嗜好を反映しているこ

4. 2. 2 解析対象とする作品の選択とが示唆された．この結果から，編集系列において隣接するタ本研究では，アニメ・ゲーム・漫画を人気予測の対象とした．

イトルのベクトル表現により対象とするタイトルのベクトルを予測対象とするタイトルの取得は，二段階に分けて行った．
まず，Wikipedia のカテゴリー「アニメ」，
「漫画」，
「ゲーム」
の下に存在するタイトルのうち「〇〇の一覧」といったページ
を除いて取得した．続いて，タイトルの統合を行い，各タイト
ルごとに分散しているページごとの指標を一つにまとめた後，対象とした期間の被リンク数の平均上位 2,000 件を取得した．
その後，低次元にベクトル化でき，対象とした期間に編集が一回以上行われているという条件を満たすタイトルに絞り，さらに各月における被リンク数の変動が前月比 10%以内の作品を選択した．これは，被リンク数に急激な変動が起こる場合は，今回のモデルによる予測対象外としたためである．絞り込みの結果，解析対象となった作品は 1,547 件となった．

4. 3 編集者系列の定性分析
本研究では，登録されている編集者のうち 2015 年 10 月以前の編集回数上位 2,500 人に着目した．ベクトル化を行う前提として，編集系列にユーザの嗜好が反映され，何らかの形で類似表現できることが示唆された．

4. 4 コンテンツベクトルの取得
Wikipedia の編集者による編集履歴から各コンテンツのベク
トル表現を学習する方法について述べる．人気予測の対象としたカテゴリに属するページの編集回数が多い編集者の編集系列を用いた．編集回数が少ない編集者のデータからの学習は難し
いため，全 50,000 人の上位 5 ％に当たる編集回数上位 2,500
人の編集系列をベクトル化の対象とした．選択された編集者の編集回数は 86 回〜20,793 回であった．
各コンテンツを単語と見なし，編集系列においてあるコンテンツの前後に現れるコンテンツを予測するように学習した．epoch
数は 50,000 回とし，window サイズは 10，編集系列における出現数が 10 回以上のコンテンツをベクトル化した．ベクトル化の際のモデルには Continuous Bag of Words（CBOW）[17]を用いた．
学習を行った後，得られたベクトルについて，定性的な分析表 1 コンテンツ作品についての編集履歴（例）editor1

editor2

editor3

1

Lupin the Third

One-Punch Man

Marvel vs Capcom (Game)2

The Kindaichi Case Files

Chagecha

JoJo’s Bizarre Adventure (Game)

3

Lupin the Third and Detective Conan The Disastrous Life of Saiki K.

45

Lupin the Third (Movie)

Deleted page

Lupin the Third and Detective Conan The Disastrous Life of Saiki K.

6
7

JoJo’s Bizarre Adventure (Manga)

Chagecha

Lupin the Third (Movie)

Street Fighter: Sakura Ganbaru!

Blue Exorcist

Oh! Edo Rocket

Lupin the Third and Detective Conan The Disastrous Life of Saiki K.

Spider-Man

8

Lupin the Third (Movie)

Assassination Classroom

X-Men vs. Street Fighter

9

The Kindaichi Case FilesThe Disastrous Life of Saiki K.

Marvel Super Heroes (video game)10

Lupin the Third (Movie)

NARUTO (Movie)

X-Men: Children of the Atom (video game)editor4

editor5

1

Rainbow Parakeet

Code Geass (Character)2

Neo Faust

Code Geass (Character)3

Phoenix (manga)

Code Geass (Anime)

4

The Vampires (manga)

Code Geass (video game)
Code Geass (Character)5

Pipi-chan

6

Ambassador Magma

Code Geass (Character)

7

Mako, Rumi and Chii

Code Geass (Manga and Novel)8

Microsuperman

Code Geass (Character)9

DororoCode Geass (Character)

10

Astro Boy

Code Geass (Character)

表 2 コンテンツベクトル（例）original title

SLAM DUNK

Dragon Ball (Anime)1

Yu Yu Hakusho

Dragon Ball (Manga)

2

Touch (manga)

Dragon Ball (Anime; Special)

NARUTO (Movie)

Crayon Shin-chan

3

Dr. Slump

Dragon Ball (Movie)

FAIRY TAIL

Doraemon (Movie)

4

Kimagure Orange Road

Dr. Slump

5I”s

Dragon Ball (Anime; Special)を行った．学習されたベクトルの有効性を検証するため，コンテンツを 4 件選択し，それぞれのコンテンツと最も類似しているコンテンツ上位 5 件を取得した．上位 5 件には，クエリとしたコンテンツに関連する作品や同時期に放映・連載された作品，
似た傾向にある作品が選ばれた．選択したコンテンツと類似のコンテンツをまとめたものを表 2 に示す．
また，図 3 に被リンク数上位 20 件のコンテンツに対してカー
ネル主成分分析を行い，二次元に射影した結果を示す．左の領域には，ポケットモンスター，ONE PIECE，NARUTO と
いった 10 代後半から 20 代にかけて人気のあるコンテンツが並んだ．中央の領域には，クレヨンしんちゃんやドラえもんといった子供向けのコンテンツが多く見られた．右上の領域には，
機動戦士ガンダムおよび機動戦士 Z ガンダムとガンダムシリーズの作品が位置し，右下の領域には，ドラゴンボール，聖闘士
星矢，Dr. スランプなど 80 年代から 90 年代にかけて流行したコンテンツが位置した．各領域ごとに対象年齢や放送していた年代といった性質が類似するコンテンツが置かれていた．この結果から学習されたベクトルは各作品のジャンルや流行した年代といった情報を内包していることがわかった．

NARUTO (Manga)

DoraemonNARUTO (Computer game) Doraemon (Movie)

NARUTO (Computer game) Doraemon (Movie)

5. 実

D.Gray-man

21emon験

本章では予備実験の結果，ジャンルや流行した年代といったコンテンツの多面的な情報を捉えていることが示唆されたコンテンツベクトルを用いて，コンテンツの人気予測を行う．また，
ベースラインとしてコンテンツベクトルを用いない場合の精度を算出し，コンテンツベクトルを用いることにより予測精度が有意に向上することを示す．

5. 1 人 気 予 測
人気予測は，Wikipedia における各コンテンツ作品ページの被リンク数を人気の指標として，Wikipedia から得られた素性とコンテンツベクトルを入力として与えたモデルにより行う．
被リンク数は，ウェブ上のページの重要度の指標 [22] やブログの人気度の指標 [28] として用いられる．そこで本研究では，[12]をもとに，Wikipedia における各ページの被リンク数をコンテ
ンツの人気の指標とした．
予測モデルには，図 2 に示すように多層ニューラルネットt
ワーク (MLP) に月次データ Xc,M
およびコンテンツベクトル

Tc を入力として与えた．また，ベースラインとしてコンテンツ
ベクトルを用いないモデルによる予測を置き，提案手法と比較

表3

表 4 クラスタごとの MAPE

コンテンツ人気予測の結果# Seed Proposed

Baseline(MAPE × 100) (MAPE × 100)
1

0.148

clusterratio number of

id

0.150

contents

clusterratio number ofidcontents

2

0.148

0.154

1

19.73

61

9

4.36

3

0.149

0.150

2

5.27

318

10

-36.09

22

4

0.148

0.151

3

1.00

119

11

3.29

183

5

0.147

0.151

4

17.72

22

12

-2.07

31

6

0.149

0.157

5

-5.64

120

13

11.96

31

18.92

1

14

1.36

246

15

4.81

23

7

0.150

0.150

6

8

0.147

0.150

7

2.66

132

9

0.149

0.153

8

3.20

192

10

0.150

0.153

Ave.

0.148

0.152

31

よるクラスタリングを行い，各クラスタごとの平均の MAPE
値を算出し，コンテンツベクトルを用いる場合と用いない場合した．

の変化を比較した．表 4 に，各クラスタに含まれるコンテン

月次の素性を扱う MLP は，各層のユニット数を 8 とし，2ツの数とコンテンツベクトルを用いない場合に対する平均の層の構造とした．また，コンテンツベクトルを扱う MLP は，

MAPE の改善を百分率で示した．クラスタリングは KMeans

各層のユニット数を 32 とし全 2 層の構造で，各層間にドロッにて行い，セントロイドの数は全コンテンツ数 1,547 に対してプアウト層を挿入した．両 MLP の出力を結合し，ユニット数

15 とした．

24 の MLP 層に入力として与え，最終的な出力を得た．最終層

クラスタリングを行った結果，各クラスタに含まれるコンテを除く層の活性化関数には ReLU を用い，最終層では線形関数

ンツ数はクラスタ 6 を除いて 22 から 318 の間であった．クラを用いた．なお，コンテンツベクトルを用いない場合には，上スタに含まれるコンテンツ数が 50 以上であり，コンテンツベ

記のモデルからコンテンツベクトルを扱う部分を除いた MLP

クトルを用いた場合と用いない場合の MAPE の平均値の改善を用いた．

が大きい 5 つのクラスタ 1，2，5，8，11 に着目し，それぞれ学習は誤差逆伝播法にて行い，最適化は RMSprop を用いた．
学習率は 0.0001 とし，エポック数は 800 として，早期終了を用いて実験を行った．

に含まれる被リンク数の多いコンテンツ 20 件を調べた．
クラスタ 1 には「機動戦士ガンダム」シリーズの作品のみが含まれており，コンテンツベクトルを用いることで 19.73 ％精解析の対象としたコンテンツについて，2015 年 10 月から度が向上していた．クラスタ 2 では，「ひぐらしのなく頃に」や2016 年 3 月までの 6ヶ月分のデータを学習データ，2016 年 4 月「エウレカセブン」といったコンテンツが含まれており，MAPE

から 7 月までの 3ヶ月分のデータをテストデータとした．学習の改善は 5.27 ％であった．クラスタ 8 では，「とある魔術の禁

データを用いてモデルの学習を行った．テストデータをモデル

書目録」や「鋼の錬金術師」などのコンテンツが含まれ，改善に与え，コンテンツごとに 3ヶ月分の予測を行い，実際の値かは 3.20 ％であった．クラスタ 11 では，「ゲゲゲの鬼太郎」，「銀らのずれを平均絶対パーセント誤差（MAPE）にて評価した．

河鉄道 999」，「サイボーグ 009」を始めとするコンテンツが含代表的なコンテンツ作品であるアニメの放映は，3ヶ月を 1 クー

まれ，3.29 ％向上していた．最後にクラスタ 5 では，「進撃の巨ルとしているため，本研究では予測期間を 3ヶ月と設定した．

人」や「妖怪ウォッチ」といった作品が含まれ，5.64 ％予測精100 ∑ ytrue − yprednytrue

度が低下していた．

n

M AP E =

(5)

i=1

6. 考

察

コンテンツベクトルを用いた場合と用いない場合について，全

この章では，編集者の編集系列，コンテンツのベクトル化，

コンテンツについての MAPE の値の平均値を 3 に示す．ラン

人気予測およびクラスタごとの人気予測の精度の変化について，

ダムシードを固定し，10 回の実験を行った．コンテンツベクト

得られた実験結果から考察する．

ルを用いた場合，用いない場合と比較して平均の MAPE の値

6. 1 編集履歴の系列

は 2.3 ％低下していた．また，t 検定による p 値は 0.0014 であコンテンツをベクトル化する際の前提として，入力される系

り，コンテンツベクトルを用いることで有意に MAPE の値が列において隣接するコンテンツは類似していることが求められ低下していた．

る．Wikipedia の編集者は，自身が詳しいページについて編集を行うため，編集者の系列において隣接するコンテンツは何ら

5. 2 予測精度の精度の高いクラスタ

かの形で類似していると考えられた．解析の対象とした編集者

MSE を算出した結果，コンテンツベクトルを用いない場合の編集履歴系列からランダムに一部を取り出し，実際に隣接すと比較して精度が上がるコンテンツと上がらないコンテンツが存在した．両者の違いを分析するため，コンテンツベクトルにるコンテンツが類似しているか定性的に分析した．
その結果，隣接するコンテンツは同一コンテンツの関連ペー

ジである場合やジャンルが同一であるコンテンツ，作者が同一

Wikipedia の編集履歴から学習されており，長期にわたり形成であるコンテンツなど関連があることが明らかとなった．このされてきたコンテンツに対するユーザの嗜好や対象のコンテン編集系列を用いることにより学習されるコンテンツのベクトルツを支持するユーザ層の情報をモデルに与えていると考えられ表現は，ジャンルや作者についての情報，流行した年代といっる．その結果，将来の人気予測においてコンテンツベクトルをた情報を保持するように学習されていた．

モデルに与えることで予測精度が改善したと考えられる．

6. 2 ベクトル化

6. 4 予測に寄与する素性

編集者履歴から得られたコンテンツベクトルについて，定性

コンテンツをクラスタリングし，予測精度が上がるクラスタ

的な分析を行った．表 2 に示すように，学習されたベクトルと低下するクラスタを調べた．精度の変化が大きいクラスタの空間において，あるコンテンツの周囲に位置するコンテンツ

うち 50 以上のコンテンツを含むクラスタに着目し，各クラスは，何らかの関わりがあった．最も多い関係性が，対象としたタに含まれる被リンク数の多い作品上位 20 件を確認することコンテンツとその関連作品という関係性であった．また，作者で分析を行った．精度が最も向上したクラスタ 1 に含まれる作が同一人物である場合もベクトル空間上の近い位置に存在した品上位 20 件すべてが「機動戦士ガンダム」に関連する作品で（Dragon Ball と Dr. スランプ，ドラえもんと 21 エモン）．加あった．ガンダムシリーズは，40 年代の男性を中心に非常にえて，同時代に連載・放映されたコンテンツが近くに位置して強い人気がある．シリーズ作品が一つのクラスタを形成しておいた（SLAM DUNK と幽遊白書）．その他にも，ジャンル・対り，またコンテンツベクトルを与えることで予測精度が大幅に

象年齢が近いコンテンツが選択される傾向にあった．

向上したことから，このクラスタには固有の傾向があると考えまた，図 3 に対象としたコンテンツのうち，被リンク数上位られる．クラスタ 2 および 8 には，少年漫画および少年向けア

20 件のコンテンツのベクトルを 2 次元に射影した図を示した．

ニメの人気作品が数多く含まれていた．これらの作品は，10 代

各コンテンツについてカーネル主成分分析により得られた第一後半から 20 代の男性を中心としたユーザ層に支持されている成分および第二成分の値を用いて KMeans クラスタリングをと考えらる作品である．コンテンツベクトルを用いることで予行った．その結果，一つ目のクラスタにはポケットモンスター

測精度は，両クラスタそれぞれ 5.27%および 3.20%向上していや NARUTO，ONE PIECE といった 10 代後半から 20 代男性

た．クラスタ内に存在する作品は，クラスタ内の作品すべてがを中心に幅広い層に人気のある作品が位置した．二つ目のクラガンダムシリーズであったクラスタ 1 ほど傾向が似ていないた

スタは，クレヨンしんちゃんやドラえもんといった広い年齢層

め予測精度の向上幅が小さくなったのではないかと考えられる．

に親しまれ，比較的古くから存在し近年にもアニメが継続的にまたクラスタ 11 には「サイボーグ 009」や「銀河鉄道 999」と放映されているまたは近年映画化した作品が位置した．3 つ目

いった昭和期の作品が主に含まれていた．これらの作品は，中のクラスタには，機動戦士ガンダムに関連するシリーズが位置

高年からの支持を得ていると考えられ，コンテンツベクトルにした．ガンダムシリーズは，他のクラスタからの距離も大きく，よりそのような情報を与えられたことで精度が向上したと考えユーザ層が異なることが示唆された．実際にガンダムシリーズ

られる．最後に，精度が大幅に低下したクラスタ 5 について述は，中高年の男性からの支持が大きいことが知られている．最べる．クラスタ 5 に含まれる作品の多くは，テレビアニメ，映後のクラスタには，ドラゴンボールや聖闘士星矢など 80 年代

画，ゲーム，漫画と幅広く様々なメディアに展開された作品でから 90 年代初頭にかけて流行したコンテンツが位置した．各あった．このため，ゲーム，映画など各メディアにおける支持

クラスタごとにそれぞれ流行した時代，主な支持層による違い

層が広く存在し，結果として予測が難しくなったのではないかが顕著に現れていると考えられる．以上の結果から，編集履歴と考えられる．

を用いて学習したコンテンツベクトルは，ユーザの嗜好に基づ以上をまとめると，コンテンツベクトルを用いる場合，作品

くコンテンツの多面的な情報を表現していると考えられる．

のジャンルや支持するユーザ層がコンテンツベクトルに強く含

6. 3 人 気 予 測

まれるほど予測精度は向上する．逆に，複数のメディアにて展

解析対象としたコンテンツについて，3ヵ月後の Wikipedia

開され，支持するユーザ層が幅広くなった場合には予測精度がの被リンク数を予測した．モデルには月次の入力素性とともに，編集者履歴から学習したコンテンツベクトルを入力として与えた．その結果，コンテンツベクトルを使用しない場合と比低下すると考えられる．

7. お わ り に較して，予測精度は 2.3 ％向上した．これは，対象としたコン

本研究ではウェブ上でのユーザの行動履歴を用いて，ユーザ

テンツに関する情報をコンテンツベクトルとして入力するこの嗜好に基づくジャンルをはじめとするコンテンツの多面的なとで，対象のコンテンツに対するユーザの嗜好がモデルに組み情報を学習し，それらを用いてコンテンツの人気予測を行った．

込まれたからであると考えられる．コンテンツベクトル以外の

具体的には，Wikipedia におけるユーザによる編集履歴に対しモデルに与えるページ閲覧数の推移や編集回数，当月の被リンて，Word2vec を応用した低次元ベクトル表現の獲得手法を適ク数といった特徴量は，それぞれ短期的な変動を捉えていると用した．その後，新たなニューラルネットワークに学習したベ考えられる．しかしながら，対象としたコンテンツを支持する

クトル表現を与えることで，人気予測の精度が向上することをユーザ層や長期にわたり形成されるコンテンツに対するユーザ示した．今回の実験では，ウェブ上でのユーザの行動履歴としの嗜好を考慮することができていない．コンテンツベクトルはて Wikipedia での編集履歴を用いた．しかし，提案手法はユーザが興味を持っていると考えられる対象物についての系列デー
タを入手することができれば適用可能である．したがって編集
履歴に限らず，レビューサイトにおけるレビュー文章の投稿履
歴やオンラインショッピングサイトにおけるページの閲覧履歴などの幅広いユーザの行動履歴に対して適用可能であると考えられる．学習された結果は，対象物に対して興味を抱いているユーザ群の推定や類似・競合商品の特定にも用いることが可能であると考えられる．また，取得する系列データをユーザ群により分割することで，ユーザ群それぞれについてのベクトル表
現を学習し，ベクトル群間における同一商品の位置付けの違いを分析することも可能であると考えられる．

文

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