DEIM Forum 2017 H8-5

マイマップによる類似マイマップ検索システムの提案と実装
金平 卓也†

荒川豊†

安本 慶一†† 奈良先端科学技術大学院大学 〒 630–0101 奈良県生駒市高山町 8916-5
E-mail: †{kanehira.takuya.kj7,ara,yasumoto}@is.naist.jp
あらまし 近年，ユーザが独自に地理情報（POI：Point of Interest）を地図にまとめたマイマップの共有が行われている．しかし，各マップには適切かつ十分なメタ情報が含まれていないため，ユーザが目的のマップを見つけることが困難な状況にある．この問題に対して，本研究では POI 情報の補完手法と類似マイマップ検索システムの 2 つを提案する．提案システムでは，提案補完手法で補完された POI 情報の中でもカテゴリに着目し，マップ毎にカテゴリベ
クトルというマップの類似性を測るための特徴量を定義する．本稿では，マップのカテゴリベクトルの推定方法と推定結果を用いた類似マイマップ検索システムおよびこのシステムを用いた評価結果について述べる．
キーワード

マイマップ，Point of Interest，カテゴリベクトル，類似検索，地図，地理情報システム

1. は じ め に2005 年頃から，Google Maps や Open Street Map などの地図サービスが普及している．これらのサービス開始当初の頃
は地図を閲覧できるだけであったが，PC やスマートフォンのマイマップの名称

マイマップに含まれる
POIの一覧

各POIの位置

普及に伴いルート検索や場所検索などの機能も利用することが可能である．また 2007 年には，ユーザ自身が地理情報（POI：

Point of Interest）を 1 つの地図にまとめたデジタルコンテン
ツの一種であるマイマップを作成することが可能となった．こ図 1 大阪市の夜景スポットをまとめたマイマップ

こで，マイマップの例を図 1 に示す．このマップはユーザが地
理空間情報を視覚的かつ直感的に共有することができ，一般的には Web ページに埋め込む形で共有されている．我々はいち早
くこのマイマップに含まれる情報の有用性に着目し，マイマッ
プの作成や共有，横断検索を可能とするプラットフォームの提案 [1] [2] やマイマップに対して評価情報を付加することの有用性の提言 [3] を行ってきた．2014 年には，Google がマイマップ
をフリーキーワードで検索することができる Maps Gallery という Web サービスを開始している．このサービスにより，様々な Web ページに埋め込まれて点在していたマイマップを一元的に検索することが可能となった．しかし，各マップに登録されている POI には適切かつ十分なメタ情報が含まれていない
ため，ユーザが目的のマップを見つけることが困難な状況にあ

図 2 Maps Gallery で「東京 浅草 観光」と検索した結果

る．例として，東京の浅草の観光スポットのみ集めたマップを見つけたいとする．図 2 に Maps Gallery で「東京 浅草 観光」と検索した際の結果を示す．また，図 3 に検索結果から任意に選択したマイマップに登録されている POI の詳細情報表示画面を示す．図 2 に示す検索結果は，ユーザが求めるマップを検索できているように見える．しかし，観光スポット情報のみ集
めたマップもあれば，飲食店の情報を含むマップも混在している．よって，ユーザはマップを一つずつ選択し，登録されてい飲食店やお好み焼き屋といった情報がないる情報を確認しながら適したマップを見つける必要がある．しかし，図 3 に示すように，登録されている POI に対してメタ情報が含まれていないため，観光スポットであるかどうかすぐに分からない状況にある．

図 3 マイマップに登録されている POI 詳細情報の例

このような背景から，本研究では既存のマイマップに登録されている POI の情報を補完する手法と類似マイマップ検索シ
ステムを提案する．提案する補完手法を用いることで，ユーザはマイマップに登録されている POI がどのようなジャンルの評価実験の概要と実験結果およびその考察について述べる．6
章では，本研究のまとめと今後の課題について述べる．

2. 関 連 研 究

お店または場所であるか，理解することが容易となる．また，本研究で提案する類似マイマップ検索システムにおいて，任提案検索システムでは，ユーザが過去に作成したマイマップを意地域の類似マイマップを提示するために我々が定義するマイ入力として，任意の地域の他のユーザが作成した類似するマイマップの類似性を測る指標のカテゴリベクトルが必要となる．

マップを検索することが可能となる．つまり，ユーザの嗜好をカテゴリベクトルはマイマップに登録されている POI のカテ考慮したマイマップの検索が可能となる．

ゴリ情報より生成するが，既存のマイマップに登録されている

提案する POI 情報補完手法はマイマップに登録されている

POI にはカテゴリ情報がない．そのため提案 POI 情報補完手

POI と同じ POI を Foursquare の POI データベースから同定法を用いて情報補完しようと考えている．この提案手法では，する手法である．POI の同一性を測る指標としては新たに定マイマップに登録されている POI と Foursquare に登録されて義した POI 類似距離を用いる．この POI 類似距離はそれぞれいるカテゴリ付き POI を同定することにより情報補完を行う．

正規化した物理的距離と文字列の類似性を測る指標のレーベン

つまり，本研究において POI 同定技術は重要である．POI 同

シュタイン距離の総和で表し，値が小さいほど同一性が高いこ定に関する研究としては西田 [4] らの，確率的訪問 POI 同定法とを示す．POI を同定する際は，この類似距離をマイマップにがある．これは，ユーザの移動軌跡から得られる滞在地点に対登録されている POI と POI データベースにある候補の POI のして自動的にチェックインすることを目的としている．POI 同

それぞれの位置情報と名称を元に算出する．この手法の評価実定する際は同定対象の位置情報以外にユーザの SNS のチェック

験の結果，4 万 6996 件中 2 万 7645 件を同定することが可能でイン履歴から好みのカテゴリやそのカテゴリへの訪問回数の情あり，同定精度は 58.82%であることを確認した．

報が必要となる．しかし，本研究で扱うマイマップからこれら

次に，提案する類似マイマップ検索システムは，マイマップの情報は得ることができないため，彼らのモデルに適用できな毎にカテゴリベクトルという特徴を付加することにより，マイい．そこで，本研究では登録されている POI の位置情報と名マップの類似検索を実現する．提案システムでは，まず初めに称のみを用いた新たな POI 同定方法を提案し，POI 情報を補Web クローラを用いて Web 上から膨大なマイマップのデータ完する．

を収集する．収集した各マイマップに登録されている POI は次に，マイマップを推薦するに研究に関しては，我々が知る

提案 POI 情報補完手法により情報補完する．ここで，情報補完

限り行われていない．任意の地域における POI の推薦システした POI 情報の中でもカテゴリ情報に着目する．マイマップ

ムに関しては様々な研究が行われている．加藤 [5] らは飲食店に登録されている POI のカテゴリ情報をカテゴリ毎にカウンの周辺相場関係の類似性を基に，任意の地域でユーザが選択しトし，カテゴリベクトルを生成する．生成したカテゴリベクトた飲食店に類似した飲食店を推薦するシステムを提案していルはマイマップのデータと共に提案システム内のデータベース

る．また，Bao [6] らはユーザのカテゴリ付き POI のチェックに保管する．類似マイマップを検索する際に入力されるユーザ

イン履歴からユーザ嗜好をモデル化し，他の地域のユーザの嗜が過去に作成したマイマップに対しても同様にカテゴリベクト

好の類似性を基にその地域の POI を推薦するシステムを提案

ルを生成する．このカテゴリベクトルは，マイマップがどのよしている．さらに，Yuan [7] らは，ユーザの時間的嗜好変化をうなジャンルの POI をどれだけ登録しているかを示し，マイ考慮した POI 推薦システムの提案している．本研究では複数マップの特徴に相当する．また，マイマップを作成したユーザの POI を 1 つにまとめたマイマップをユーザ嗜好を考慮しての嗜好が表現されていると考えられる．提案システムで類似マ推薦したいと考えている．

イマップを検索する際は，このカテゴリベクトルのコサイン類
似度に基づき，類似マイマップを提示する．システムの評価実

3. 提 案 手 法

験では，実際にこのシステムを 10 人の被験者に使用してもら本章では，マイマップに登録されている POI の情報を補完

い，被験者が作成したマイマップと類似したマイマップを提示する手法について，および，マイマップの類似性を測る指標とできているか確認した．また，類似していると判断するためのなるカテゴリベクトルについて述べる．

カテゴリベクトルのコサイン類似度の閾値を確認した．その結3. 1 POI 情報補完手法

果，提案システムを用いることで類似マイマップが提示するこ

現在，マイマップに登録されている POI に対して適切かつ十とができ，類似しているコサイン類似度の閾値は 75%であるこ

分なメタ情報が含まれていないため，ユーザはどのようなジャとがわかった．

ンルの POI をまとめたマイマップか分からない状況にある．そ本稿の 2 章では，本研究と関連する POI 同定に関する研究

こで，マイマップに登録されている POI の情報を基に情報補について述べる．3 章では，提案 POI 情報補完手法とカテゴリ

完する POI 情報補完手法を提案する．図 4 に提案 POI 情報補ベクトルによるマイマップの特徴付けについて述べる．4 章で完手法の概念図を示す．提案手法は，マイマップに登録されては，提案システムである，類似マイマップ検索システムについいる POI を数多くの POI 情報を保有している Foursquare のて述べる．5 章では，提案 POI 情報補完手法およびシステムの

POI データベースから同定することにより，情報を補完する．

表 1 カテゴリおよび各カテゴリのサブカテゴリの数
カテゴリ

サブカテゴリ数

Arts & Entertainment

61

College & University

38

Food

238

Nightlife Spot24

Outdoors & Recreation

88

Professional & Other Places

92

Shop & Service

155

Travel & Transport50

図 4 POI 情報補完手法の概念図

この際，マイマップに登録されている POI の位置情報（経緯度）と名称（店名等）を用いる．なお，本研究で補完する情報としては場所やお店のジャンルを示す POI のカテゴリである．
提案手法ではまず，Foursquare の POI 検索 API を用いて情報補完対象 POI と同一な POI の候補群を取得する．この候補群を同一候補 POI 群とする．POI 検索に必要な検索中心位置としては情報補完対象 POI の位置情報を用い，検索半径 R としては 100[m] を用いる．この検索半径の値は，Foursquare の検索誤差が約 70[m] ある [8] ことを考慮して決定した．次に，情報補完対象 POI と各同一候補 POI の間の POI 類似距離を算出する．POI 類似距離は我々が提案する 2 つの POI の同一性を測る指標である．詳細に関しては後述する．情報補完対象 POI

図 5 京都 祇園 観光マップの KML 形式のデータの一部との POI 類似距離が最も小さい同一候補 POI を推定同一 POIとする．最後に，Fousquare から得られる POI にはカテゴリ

たマイマップをユーザに対して提供することである．しかし，情報が含まれているため同一と推定された POI のカテゴリを

マイマップには類似性を測る指標がない．そこで，以下に示す⃗ をマイマップの類似性を測る指標としてカテゴリベクトル C

情報補完対象 POI のカテゴリとして情報補完する．

提案する．

POI 類似距離
POI 類似距離は 2 つの POI の類似性を測る指標であり，値が小さいほど類似性が高いことを示す．ある POI PA と類似性

⃗ = [C1 , C2 , C3 ,・C・・, C746 ](0 <= Ci , 1 <=i<= 746) (2)を測りたい POI PB の 2 つの POI があるとき，POI 類似距離

ここで，表 1 に本研究で用いるカテゴリ及び各カテゴリのサブ

S(PA , PB ) を以下のように定義する．

カテゴリの数を示す．これは位置情報ソーシャルネットワーク

S(PA , PB ) = L(tA , tB ) +D(pA , pB )100

サービスの Foursquare が定めた 4 階層からなる階層カテゴリ(1)の内，3 階層までのカテゴリとサブカテゴリである．カテゴリ

ここで，tx は POI Px の名称であり，px は経緯度である．

ベクトルの次元数は表 1 のサブカテゴリの総数と同値であり，また，L(tA , tB ) は 2 つの POI の名称のレーベンシュタイン

746 次元である．カテゴリベクトルの各成分，つまり各カテゴ

距離であり，D(pA , pB ) は 2 つの POI の物理的距離である．

リの値はマイマップに登録されている全ての POI のカテゴリ

D(pA , pB ) には 2 地点の経緯度を入力するとその 2 地点間の距をカテゴリごとにカウントしたものである．よって，カテゴリ離を求めることができるヒュベニの公式を用いている．なお，

ベクトルはマイマップにどうのようなカテゴリの POI がどれ

0<= 100 である．す= D(pA , pB ) <= 1 であり，0 <= L(tA , tB ) <なわち，0 <
= 2 である．ここで，レーベン= S(tA , tB , pA , pB ) <だけ登録されているかを示し，この情報をマイマップに付加することにより，マップ同士の類似性を測ることを可能とする．

シュタイン距離ついて説明する．レーベンシュタイン距離は 2

なお，カテゴリベクトルを生成する際，マイマップに登録されつの文字列の類似性を測る 0〜1 の指標であり，類似しているている POI のカテゴリは事前に提案 POI 情報補完手法によりほど低い数値となる．つまり，POI 類似距離は名称の類似性と情報補完されているものとする．

物理的距離の近さを 1 つの指標で表現したものであり，数値が低いほど 2 つの POI が同一である可能性が高いと考えられる．

4. 類似マイマップ検索システム

なお，式 (1) の名称のレーベンシュタイン距離 L(t1 , t2 ) が 0.8

本章では，初めに提案する類似マイマップ検索システムの概以上のときは類似性がないと判断し，POI 同定を行わない．つ要について述べる．次に，システムアーキテクチャと 3 つの主

まり，POI 情報を補完できないとする．

要コンポーネントについて述べる．

3. 2 カテゴリベクトルによるマップの特徴付け

4. 1 システム概要

本研究の目的として，ユーザが入力したマイマップに類似し提案システムは，ユーザの嗜好に合う任意地域のマイマップ

度（0〜100%の間の数値）を算出し，75%を超えた場合はユー
ザへ類似マイマップとして提供する．なお，カテゴリベクトルの類似度の算出に関しては 4. 2 章で述べる．また，閾値は評価⃗b のの類似実験の結果より決定した．今回の例の場合，C⃗a と C
度は 87%であり，b–1 のマイマップはユーザへ類似マイマップ⃗c の類似度は 47%であり，c–1
として提供する．一方，C⃗a と Cのマイマップはユーザへ提供しない．

4. 2 システムアーキテクチャ
提案類似マイマップ検索システムのアーキテクチャを図 7 に示す．図 7 に示すように，提案システムは 2 つのメインコン
ポーネントで構成されている．1 つはオンライン特徴マッチン
図 6 a：ユーザが作成したマイマップと別地域の b：類似したマイマッ

グコンポーネントであり，もう 1 つはオフライン特徴付加コン

プおよび c：類似していないマイマップと各マップのカテゴリ分

ポーネントである．オフライン特徴付加コンポーネントでは布とカテゴリベクトル

Maps Gallery にあるマイマップに対してカテゴリベクトルによる特徴付けを行い，特徴付きマイマップのデータを蓄積する．

を発見することに有用な検索システムである．提案システムでオンライン特徴マッチングコンポーネントはユーザが入力したは，提案 POI 情報補完手法を用いてマイマップに登録されてマイマップに特徴付けを行い，類似するマイマップを蓄積したいる POI の情報補完を行い，マイマップに対してカテゴリベ

特徴付きマイマップから見つけ出しユーザへ提供する．この 2

クトルを付加することにより，検索地域に非依存でユーザが作つのメインコンポーネントと特徴付きマイマップデータベース

成したマイマップに類似したマイマップの検索を実現する．つについて以下に述べる．また，各メインコンポーネントでも用まり，提案システムに対してユーザが作成したマイマップと検いるマイマップ特徴付けコンポーネント，マイマップ収集コン

索地域を入力すると，ユーザはそのマイマップのカテゴリベク

ポーネント，特徴マッチングコンポーネントの 3 つのサブコン

トルに類似した指定地域の類似マイマップを得ることが可能と

ポーネントについても述べる．

なる．また，カテゴリと検索地域を指定することで，同様の結オンライン特徴マッチングコンポーネント

果を得ることも可能である．なお，提案システムにおいて，マ

このメインコンポーネントの目的は，ユーザが指定する任意

イマップのデータ入力は KML 形式のファイルで扱う．KMLの地域におけるユーザが入力したマイマップに類似したマイ形式のマイマップのデータ例を図 5 に示す．図 5 が示すようにマップを提供することである．この目的を達成するために，こKML 形式は XML 形式と同等と考えてよい．

のコンポーネントはマイマップ特徴付けコンポーネントと特徴

ここで，図 6 に 3 つのマイマップおよび各マップのカテゴリ
分布，カテゴリベクトル C⃗x を示す．図 6 の a–1 はあるユーザ構成されている．各サブコンポーネントについては後述する．

が作成した京都の祇園の観光マップを示し，b–1 と c–1 は他のこのコンポーネントではまず初めに，マイマップ特徴付けコン

ユーザが作成した東京の浅草の観光マップを示す．a–1 と b–1

ポーネントにユーザからマイマップのデータが入力される．マは寺院と商店が立ち並ぶ道に関する POI を多くまとめたマッ

イマップ特徴付けコンポーネントにマイマップのデータが入力

プであり，c–1 は飲食店に関する POI を多くまとめたマップでされると，そのマップの特徴であるカテゴリベクトルを出力すある．a–2〜c–2 は各マイマップに登録されている POI のカテる．出力されたカテゴリベクトルはユーザからの検索地域名とゴリを示しており，図中の Ci（i = 1, 2, ・・・, 7）はカテゴリを共に特徴マッチングコンポーネントに入力される．特徴マッチ

示す．同数字であれば，その POI は同じカテゴリであること

ングコンポーネントは特徴付きマイマップデータベースの中かを意味する．また，下方には各マイマップのカテゴリベクトルC⃗x を示す．この図から分かるように，カテゴリベクトルの値

ら入力された特徴に類似するマイマップを検索し，複数の類似はマイマップに登録されている全ての POI のカテゴリをカテ

元に地域でフィルタリングする．なお，このメインコンポーネ

ゴリごとにカウントしたものである．図 6 のマイマップとカテ

ントはユーザから類似マイマップの検索が開始された際に実行

ゴリベクトルを用いて提案システムの動作例について述べる．

される．

マッチングコンポーネントの 2 つのサブコンポーネントから

マイマップをユーザへ提供する．この検索の際，検索地域名をあるユーザが東京の浅草の観光マップを探したいと考える．こオフライン特徴付加コンポーネントのユーザが提案システムに対して，自身が作成したマイマップ

このメインコンポーネントの目的は，Maps Gallery から取（a–1) と検索地域（東京 浅草）を入力すると，提案システムは得したマイマップに対してカテゴリベクトルによる特徴付けを

提案 POI 情報補完手法により入力されたマイマップに登録さ行い，その特徴付きマイマップデータを蓄積することである．

れている POI の情報補完を行い，このマイマップのカテゴリ
ベクトル（C⃗a ）を生成する．その後，指定地域に該当するマイ

この目的を達成するために，このコンポーネントはマイマップ⃗b と C⃗c ）との類似マップ（b–1 と c–1）のカテゴリベクトル（Cつのサブコンポーネントで構成されている．ここで，マイマッ

特徴付けコンポーネント，マイマップ収集コンポーネントの 2プ特徴付けコンポーネントは 2 つのメインコンポーネントで共

+
KML

マイマップ
特徴付け

検索
地域名

カテゴリ
ベクトル

マイマップ
収集

検索地域名

ユーザ

マイマップ
表示URL

特徴
マッチング

特徴付き
マイマップ
データベース

マイマップ
検索
+
表示URL
地域名

マイマップ
表示URL

KML

検索
地域名
KML

カテゴリベクトル

マイマップ カテゴリ+
表示URL ベクトル

マイマップ
特徴付け

オンライン特徴マッチング

オフライン特徴付加

GoogleMaps
Gallery

図 7 提案類似マイマップ検索システムのアーキテクチャ

通利用されており，提案システムにおいて重要なコンポーネン

特徴マッチングコンポーネント

トであることが分かる．各サブコンポーネントの詳細について

このサブコンポーネントの目的は，入力される検索地域名とは後述する．このコンポーネントはまず初めに，マイマップ収

カテゴリベクトルを基に，特徴付きマイマップデータベースか集コンポーネントが，定期的かつ自動的に Maps Gallery からら類似したカテゴリベクトルを持ち，なおかつ検索地域に該当

任意地域のマイマップを収集する．収集したマップはマイマッ

するマイマップをユーザへ提供することである．このコンポープ特徴付けコンポーネントへ入力され，出力されるそのマップ

ネントではまず，特徴付きマイマップデータベースから，ユーの特徴であるカテゴリベクトルと共に特徴付きマイマップデー

ザによって与えられた検索地域に該当するマイマップのカテゴタとしてデータベース蓄積する．

リベクトルを取得する．得られた各カテゴリベクトルと与えら

特徴付きマイマップデータベース

れたカテゴリベクトルのコサイン類似度を算出し，類似性を測

このデータベースは，オフライン特徴付加コンポーネントにる．提案システムではコサイン類似度が 75%以上のとき，類似より得られる特徴付きマイマップに関連するデータを蓄積する．

していると判定する．そして，カテゴリベクトルが類似していデータの構成としては，マイマップを Web ブラウザで表示すると判定されたマイマップの情報をユーザへ提供する．提供するための URL，マイマップのサムネイル画像の URL，都道府

るマイマップの情報としては，Web ブラウザで表示するための県名，市区町村名，カテゴリベクトルの 5 つである．

マイマップの URL，マイマップのサムネイル画像 URL，マップのコサイン類似度である．

マイマップ特徴付けコンポーネント
このサブコンポーネントの目的は，入力されたマイマップに対して，そのマップの特徴であるカテゴリベクトルを生成する

5. 評 価 実 験ことである．このコンポーネントでは，まず初めに KML ファ

本章では，提案 POI 情報補完手法の同定精度と類似マイマッ

イル形式で入力されるマイマップのデータを解析し，登録されプ検索システムのそれぞれの評価方法と結果について述べる．

ている POI 情報を取得する．次に，取得した各 POI の情報を

5. 1 POI 情報補完手法の同定精度

3. 1 節で提案した POI 情報補完手法を用いてカテゴリ情報補完

評価方法

し，カテゴリベクトルを生成する．カテゴリベクトルの生成方

提案 POI 情報補完手法により，どの程度情報補完できるかを確認するために，POI の同定精度を評価する．評価で用いる同法に関しては 3. 2 節で既に述べているため省略する．

s

定対象 POI のデータは，実際のマイマップに登録されている 4

マイマップ収集コンポーネント

万 6996 件の POI データである．なお，4259 件の POI の名称

このサブコンポーネントの目的は，地域別にマイマップに関が住所のみのものや，名称に場所の意味を持たないもの (目印するデータを収集することである．収集方法としては，Maps

１やスポット 02 等) は除外している．評価方法としては，同定

Gallery で地域名でキーワード検索を行い，検索結果ページを

対象 POI と推定同一 POI のそれぞれの情報を目視で比較し，

Web クローリングする．なお，検索地域は日本に限定し，検索同定できているかを確認する．必要に応じて Google Maps のキーワードは「市区地図サービスやサーチエンジンを用いて比較を行う．具体的に町村名 」である．例として図 8 に検索キーワードが「大阪 大は以下の条件のいずれかを満たした場合，同定できていると判阪市」のときの検索結果ページを示す．収集するデータとして

定する．

都道府県名

」と「 都道府県名

は，マイマップのデータ本体である KML ファイル，マイマッ
プを Web ページで表示するための URL，マイマップのサムネ
イル画像の URL の 3 つである．KML ファイルはマイマップ
特徴付けコンポーネントへ出力する．各 URL と検索地域名はマイマップ特徴付けコンポーネントから出力されるカテゴリベ
クトルと共に特徴付きマイマップデータベースに蓄積する．

同定条件 1：同定対象 POI と推定同一 POI の名称が完全一致
同定条件 2：同定対象 POI の名称を単語単位で順番を入れ替えると推定同一 POI の名称と一致(例：「地域センター荏原第四」と「荏原第四地域センター」)
同定条件 3：同定対象 POI の名称が推定同一 POI の名称を内包（逆もあり）

図 11

図 8 提案 POI 情報補完手法の POI 類似距離別の同定精度

図9

各 POI 類似距離における POI 名称のレーベンシュタイン距離の同定数分布

図 12

各 POI 類似距離における物理的距離の同定数分布

各 POI 類似距離における POI 名称の物理的距離の非同定数
分布

POI 類似距離が 0.7 より大きい場合は，同定できない POI の方が多くなっていることが図 9 から分かる．推定同一 POI との POI 類似距離が 0.7 より大きい同定対象 POI に関しては，4 割弱の POI しか同定できないことを確認した．つまり，POI
類似距離が 0.7 より大きい場合は同定することが困難であると考えられる．なお，POI が同定できない要因としては，同定対
図 10

各 POI 類似距離における POI 名称のレーベンシュタイン距離の非同定数分布

象 POI と同一の POI データが Foursquare のデータベースに存在しないためであると考えられる．
次に，POI 類似距離を算出する式 1 の構成要素である，POI(例：「品川区役所 荏原第四地域センター」と「荏原第四地域センター」)
同定条件 4：条件 2 と条件 3 を組み合わせた条件(例：「品川区役所 地域センター荏原第四」と「荏原第四地域センター」)
同定条件 5：同定対象 POI の位置情報を用いて地図サービス
で検索した際，推定同一 POI を確認できる場合
同定条件 6：サーチエンジンを用いて同定対象 POI と推定同
一 POI の同一性を確認できる場合評価結果と考察

名称のレーベンシュタイン距離と物理的距離がそれぞれ POI 同定にどのように寄与しているか確認する．図 10 に POI 類似距
離別かつ POI 名称のレーベンシュタイン距離別の同定 POI 数を示し，図 11 に非同定 POI 数を示す．横軸と縦軸は図 9 と同様であり，POI 名称のレーベンシュタイン距離は色分けをして示す．図 10 より，POI 類似距離が 0.7 以下のとき，POI 名称のレーベンシュタイン距離は 0.6 以下が多いことが分かる．また，図 11 より，POI 類似距離が 0.7 より大きいとき，POI 名
称のレーベンシュタイン距離は 0.6 より大きいものが多いことが分かる．
次に，図 12 に POI 類似距離別かつ物理的距離別の同定 POI

比較評価の結果，提案 POI 情報補完手法によって 4 万 6996

数を示し，図 13 に非同定 POI 数を示す．横軸と縦軸は図 9 と件中 2 万 7645 件の POI を同定することができ，58.82%の同同様であり，物理的距離は色分けして示す．図 12 より，同定で定精度を得ることができた．ここで，図 9 に POI 類似距離別

きる POI の大半が物理的距離が 0.3 以下であることが分かる．

の同定 POI 数と非同定 POI 数を示す．横軸に POI 類似距離を

これは，同定できる POI の内の 8 割強に該当する．全体の割合

示し，縦軸に POI 数を示す．この図の同定 POI 数の合計は同からすると 45.59%に当たる．なお，図 13 から分かるように，

定精度と同値である．この図より，POI 類似距離が 0.7 以下の同定できない POI の大半も物理的距離が 0.3 以下であることに場合，ほとんどの同定対象 POI が同定することが分かる．推注意する必要があり，これは同定できない POI の内の 6 割に該定同一 POI との POI 類似距離が 0.7 以下の同定対象 POI に当する．全体の割合からすると 25.44%に当たる．つまり，同定

関しては 8 割以上の POI が同定できることを確認した．特に，対象 POI と同一候補 POI の物理的距離が 0.3(30[m]) 以下であPOI 類似距離が 0.3 以下の同定対象 POI に関してはほぼ全て

れば，その候補の POI が 45.59/(45.59 + 25.44) = 66.08%の（約 9 割 9 分）の POI が同定できることが分かった．一方で，確率で同一 POI であると考えられる．

検索地域
マイマップの入力

検索開始
図 15

指定マイマップを用いて類似検索したときの各コサイン類似度における類似マイマップの量

図 13

提案類似マイマップ検索システムのプロトタイプ

図 16

オリジナルマイマップを用いて類似検索したときの各コサイン
類似度における類似マイマップの量

索結果の内，どのくらいありますか？(類似度別)
図 14 提案類似マイマップ検索システムのプロトタイプにおける検索例

アンケート 1-2：指定マイマップで検索した際，あなたが思う類似しているマイマップの類似度は何%以上ですか？
アンケート 2-1：オリジナルマイマップのマップタイトルを以上のことから，POI 類似距離を用いて POI を同定する際，同定対象 POI と推定同一 POI の名称のレーベンシュタイン
距離が 0.6 以下であり，物理的距離が 0.3 以下の場合，多くのPOI を同定できると考えられる．つまり，物理的距離より POI
名称のレーベンシュタイン距離の方が POI 同定には大きく寄与していると考えられる．

5. 2 類似マイマップ検索システムの評価
評価方法
提案類似マイマップ検索システムが任意の地域におけるユー
ザが入力したマイマップと類似したマイマップを提示できることを評価するために，図 14 に示すプロトタイプシステムを構築した．図 15 にプロトタイプシステムで類似マイマップを検索した際の検索結果例を示す．本評価実験は 10 人の被験者に実施してもらった．評価方法としては，まず被験者にこのプロトタイプシステムを使用して，2 つのマイマップの類似マイマッ
プを検索してもらう．1 つは全被験者共通でこちらが指定したマイマップであり，京都祇園周辺のカフェをまとめたマップである．もう 1 つは被験者自身が作成するオリジナルマイマップ
であり，自由なテーマで POI をまとめている．次に，各マイマップの検索結果を基に以下のアンケートに回答してもらい，
各マイマップの類似マイマップを提示することができているか評価を行う．
アンケート 1-1：指定マイマップに類似したマイマップは検記述してください．
アンケート 2-2：オリジナルマイマップは主にどの地域のPOI についてまとめていますか？
アンケート 3-1：オリジナルマイマップに類似したマイマッ
プは検索結果の内，どのくらいありますか？(類似度別)
アンケート 3-2：オリジナルマイマップで検索した際，あな
たが思う類似しているマイマップの類似度は何%以上ですか？
なお，検索地域に関しては「東京全域」に固定して行う．このため，評価実験の前に東京全域にある 5526 件のマイマップ
を収集し，マイマップの特徴を示すカテゴリベクトルをそれぞれ付加している．また，本評価実験は類似マイマップとして提示するための入力マイマップとの類似度合を示すコサイン類似度の閾値を選定する目的もある．全被験者共通のマイマップを用意した理由としては被験者毎に類似マイマップと判定するコサイン類似度の閾値がどれくらい異なるかを確認するためである．
評価結果と考察
アンケート 1-1 の結果を図 16 に示す．また，アンケート 1-2の結果は 70%という中央値を得た．この図より，コサイン類似
度が 80%以上のとき，提示したマイマップの半数以上は類似マ
イマップがあるという回答を得ることができたことが分かる．
この結果とアンケート 1-2 の結果を考慮して，指定マイマップ
における類似マイマップを提示するコサイン類似の閾値は 70〜

80%にあると考えられる．
次に，アンケート 2-1 の結果，「ごはんマップ@なら」や「服た．また，類似したマイマップであると提示する際のコサイン
類似度の閾値は 75%程度であることが分かった．

に関するマップ」，「好みのラーメン屋」など，様々なカテゴリ

今後の展望としては，提案類似マイマップ検索システムでよのマップを用いて類似マイマップ検索が行われたことが分かっり多くの類似マイマップを提示できるようにするために，提案た．また，アンケート 2-2 の結果，奈良や東京，大阪などの 5

POI 情報補完手法の同定精度を向上させる，またはこの方法をつの道府県の地域に関するマップが類似検索に用いられたこと補助するような機能を追加していきたいと考えている．具体的が分かった．

には，Foursquare から得られる膨大な POI 名称とカテゴリの次に，アンケート 3-1 の結果を図 17 に示す．また，アンケー
ト 3-2 の結果は 75%という中央値を得た．アンケート 2-1 の結関係を機械学習を用いてモデルを構築し，POI の名称情報のみ
でその POI のカテゴリを推定する機能である．

果とこの図より，マイマップにまとめる POI のカテゴリの違い
によって類似マイマップと提示される量が異なるということが分かる．さらに，コサイン類似度が 80%以上のとき，提示したマイマップの全てが類似マイマップであるという回答をいくつか得ることができたことが分かる．この結果とアンケート 3-2の結果を考慮して，任意のマイマップにおいても類似マイマッ
プを提示するコサイン類似度の閾値は 70〜80%にあると考えられる．
以上の評価結果と考察から提案類似マイマップ検索システム
を用いることで，マイマップを入力としてそのマップに類似したマイマップを提示できることがわかった．また，類似したマイマップであると判定するコサイン類似度の閾値は 75%程度であると考えられる．ただし，コサイン類似度が 75%以上であっても提示したマイマップの半数以上が類似していない結果の場
合がある．より多くの類似マイマップを提示するには様々なカ
テゴリのマイマップに対応する必要があるため，提案 POI 情
報補完手法の同定精度を向上させる必要があると考えられる．

6. お わ り にユーザが目的のマイマップを見つけることが容易になるように，POI 情報補完手法と類似マイマップ検索システムの 2 つを提案した．
提案 POI 情報補完手法では，マイマップに登録されている

POI の名称と位置情報を用いて Foursqure の POI データベー
スから POI を同定することにより POI の情報補完を行うことを提案した．また，POI を同定する際は POI 類似距離という，
同定対象 POI と同一候補 POI の名称のレーベンシュタイン距
離と物理的距離を用いた同定指標を提案した．評価実験の結果，実際のマイマップに登録されている POI データ 4 万 6996 件の内，2 万 7645 件の POI を同定できることが分かった．つまり，提案 POI 情報補完手法の同定精度が 58.82%であることが分かった．
提案類似マイマップ検索システムでは，カテゴリベクトルというマイマップの類似性を測る指標を新たに定義した．このカテゴリベクトルにより，マイマップにどのようなカテゴリの

POI がどれだけ登録されているか分かるようになった．また，
カテゴリベクトル同士のコサイン類似度を計算することによりマイマップの類似性を測ることが可能となった．提案類似マイ
マップシステムのプロトタイプシステムを構築し，評価実験を行った結果，任意のマイマップを入力するとそのマイマップに類似したマイマップを提示することが可能であることがわかっ文

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