DEIM Forum 2017 P8-5

コスメレビュー共有システムのための類似ユーザ判定手法
奥田麻美†

松波 友稀†

上田真由美††

中島 伸介†† 京都産業大学コンピュータ理工学部 〒 603–8555 京都府京都市北区上賀茂本山†† 流通科学大学経済学部 〒 651–2188 兵庫県神戸市西区学園西町 3-1
E-mail: †{g1444341,g1245108,nakajima}@cc.kyoto-su.ac.jp, ††Mayumi Ueda@red.umds.ac.jp
あらまし

近年，商品に対するレビュー情報を閲覧可能な口コミサイトが多く存在し，多くの人が商品購入時にレビュー情報を参考にしている．特にコスメアイテムにおいては，直接肌に使用するものであるためユーザが自分の肌に合わないアイテムの購入を避けたいという傾向が他の商品に比べてより顕著であると考えられる．そこで，我々は個々のユーザにとって真に有用なレビュー情報を提供することが可能なコスメレビュー共有システムの構築を目指している．このようなシステムの実現には，価値観の共有を可能とするユーザを発見し，そのユーザによるレビューを推薦することが効果的であると考える．そこで，本稿では，価値観の共有が可能となるユーザを発見することを目的に，ユーザ間の類似度を算出する方法を提案する．類似ユーザの判定には，我々の先行研究で実現する評価項目別スコアを用いる．
キーワード コスメ，レビュー，ユーザ間類似度，レビュー推薦，レビュー共有システム

1. は じ め に
近年，商品に対するレビュー情報を共有し，閲覧できるユー
ザ投稿型のクチコミサイトが多く存在しており，多くのユーザがその商品レビューを参考にして商品の購入を行っている．その中でもコスメアイテムにおいては，直接肌に使用するもので以下，2 章では関連研究との比較を述べる．3 章ではコスメレビュー共有システムの構築について述べると共に，4 章で類似ユーザ判定手法について述べる．最後に 5 章でまとめと今後の課題を述べる．

2. 関 連 研 究あるためユーザが自分の肌に合わないアイテムの購入を避けたレビュー情報を扱うサイトがインターネット上に多く存在しいという傾向が他の商品に比べてより顕著であると考えられる．ている．Amazon.com [3] や価格.com [4] などさまざまな商品をコスメアイテムに関するレビューサイトとしては，@cosme [1]取り扱うサイトや，レストラン情報を提供する食べログ [5] なや MAQUIA [2] 等が存在し，若い女性を中心に広く利用されどが有名である．また，近年では美容系のレビュー情報を扱うている．しかし，これらのサイトを利用しても，本当に自分にサイトも多く存在しており，美容院やサロンなどの情報を取りあったコスメを見つけることは安易でない．なぜなら，他の投扱うホットペーパービューティー [6] やコスメ・美容情報を取稿ユーザがあるコスメアイテムに対するレビュー情報として，り扱う@cosme などが有名である．@cosme の運営会社による「肌に合う」と記述していたとしても，肌質などの違いによりと，2016 年 10 月の時点で月間 2.8 億ページビュー，メンバー自分の肌に合うという保証はないからである．コスメアイテム数が 3,900,000 人，総クチコミ件数が約 13,000,000 件と報告さと肌の相性は各個人でそれぞれ異なるため，好みだけでなくコれており [7]，多くのユーザに利用されていることがわかる．

スメアイテムの使用感についても類似するユーザを探し，そのレビュー情報を扱うサイトが広く普及したことで，レビューユーザのレビューを参考にしていくという手順が必要になる．

を分析する研究が多く行なわれている．我々の先行研究でも，

すなわち，好みだけでなく，使用感の似たユーザを価値観の共@cosme から収集した化粧水に関するレビューを分析し，コス有可能な類似ユーザとして見つけ出し，各ユーザにとって真にメアイテムに対する評価表現辞書の作成を行い，それを用いた有用なレビューを推薦することが可能なレビュー推薦システム

評価項目別レビューの自動スコアリング方式の開発を行っていを実現する意義は非常に高いと考える．

る [8]．

このようなシステムを実現するためには，各投稿者のコス中辻らは，アイテムの内容をアイテムに与えられているメタメアイテムに対するレビューから好みおよび使用感を推定し，データをもとに表現している．さらに，ユーザの記述したレユーザ間の類似度を算出する必要がある．しかし，既存のレビューを用い，アイテムのメタデータの属性値に対して senti-ビュー提供サービスでは，各アイテムに対して総合的な評価をmental analysis を行っている．アイテムだけでなく与えられ行うものが多く，細かい価値観を抽出し，類似度を算出するこたメタデータに対し形容表現が関連付けられたか否かの分析をとが困難である．そこで，我々は，先行研究でユーザによるレ行うことで，ユーザがアイテムに対しどのような感性を持ってビュー情報を分析し，複数の評価項目に対して得点付けする手評価を下しているかを解析している [9]．アイテムに対する評価法を開発している [8]．本研究では，この評価項目別の得点を用のみでなく，アイテムに対し与えた形容表現も共通するユーザいて，ユーザ間の類似度を算出する手法を提案する．

を類似ユーザとして取り扱えるため，多様なクラスに所属するアイテムを精度よくユーザに推薦できると述べている．本研究述べる．

では，コスメアイテムを対象としており，アイテムそのものの3. 1 コスメレビュー共有システムの概要

評価により好みに合うか否かを推定するのみでなく，アイテム

図 1 は，将来的に構築を目指すコスメレビュー共有システムの使用感がユーザ自身にとって適切か否かについても推定したの概要図である．このような推薦システムを実現することにうえで，類似ユーザの判定を行う.

より，対象ユーザは評価項目別のスコアを見ることができ，好古澤らは，サービス選定に QoS（Quality of Service）に加み度および使用感が類似するユーザに基づいた真に有益なレえて過去に使用したサービスの評価値を用いることで，主観的，ビュー情報のみを効率的に得ることができる．本稿では，図 1

客観的両方の品質を考慮した Web サービスの推薦を行うことをの赤字 ((a)〜(e)) で示した部分について述べる．レビュー推薦目的とし，ユーザの嗜好に合わせた推薦システムを提案，検証システムは，以下の手順で動作する．

している [10]．この取り組みでは，類似ユーザの抽出に UDDI(a) あるアイテムに関するレビューについてユーザが問合せ．

リボジトリに蓄えられたサービスデータ（QoS） と評判リボジ(b) (a) にて問合せを行った対象ユーザとの類似ユーザを類似トリに蓄積された評判データから，協調フィルタリングによりユーザ抽出モジュールに問合せ．

処理を行い，推薦対象とする Web サービス群を作成している．

(c) 評価値付きレビュー DB から，レビューデータおよびレ本研究では，コスメアイテムに対する評価項目別の評価値を用

ビュー投稿ユーザ情報を取得し，対象ユーザとの類似ユーいることで，ユーザの嗜好にあったアイテムの提案のみでなく，ザを特定．

アイテムの使用感の似た類似ユーザの判定を行う．
中辻らは，被推薦ユーザがまだ評価した事の無いドメインのアイテムを精度良く推薦可能とする手法を提案している [11]．

(d) (c) にて特定されたに類似ユーザによるレビューを，レビュー推薦モジュールへ抽出．

(e) 対象ユーザへ類似ユーザに絞ったレビューを推薦．

ユーザのアイテムへの評価値をそのアイテムを含むクラスへの評価値として反映させることにより，アイテムのみでなくクラスへの評価の一致性も用いてユーザ間の類似度を計算できる．
それにより，ユーザの所持するアイテム数が少ない場合においてもユーザ間の類似度を適切に計算できると述べている．また，ドメイン特化ユーザグラフ（Domain-specific-user graph:DSUG）を構築する際のユーザ類似度計算法として，アイテムの一致性のみに基づく手法よりも，タクソノミに基づく手法の方が，精度が大きく向上することも確認している．本研究では，評価項目別スコアの平均値によるコスメアイテムのクラスタ分
図 1 レビュー推薦システムの概要類を行い，同一アイテム群のあるアイテムに対して似た評価をするユーザ同士を類似ユーザと判定することでデータが少ないという問題を解決する．
伊藤らは，全ユーザの嗜好傾向から書くユーザの相対的な嗜好を把握する手法を用い，推薦制度の向上を試みている [12]．
主成分分析を行うデータについて，推薦対象ユーザのアイテムに対する評価データだけでなく，全ユーザの全アイテム評価を用いることで，全員の評価傾向の中での対象ユーザの特徴を推測することにより精度の向上を図っている．
伊藤らは，アソシエーションルールを用いた協調フィルタリングについて，ユーザベースとアイテムベースの推薦システムに対する比較・検討を行っている [13]．基本的には，アイテムベースが精度が高いこと，データが密な場合には，すべての指標においてユーザベースが優れていることを確認している．

3. コスメレビュー共有システムの構築
本研究の最終的な目標は，好みおよび使用感において真に有益なレビュー情報を効率的に推薦することが可能なレビュー推薦システムの構築である．本稿では，その一部として，好みおよび使用感において類似するユーザを判定する手法について提案する．本章では，3. 1 節でコスメレビュー共有システムの概要を述べ，3. 2 節で評価項目別自動スコアリング手法について

3. 2 評価項目別自動スコアリング
本研究の目的である類似ユーザの判定手法では，アイテムに対する評価項目別スコアが必要となるが，従来のレビューサイトでは，各アイテムに対する総合評価としてスコアが付与されていることが多い．そこで，本研究では先行研究 [8] で取り組んでいる評価項目別の得点を用いる．本節では，評価項目別自動スコアリングの概要を述べる．
図 1 における，青字 ((1)〜(4)) で記載した処理がレビューの評価項目別自動スコアリングの処理内容である．以下に処理の手順を示す．
（ 1 ） レビュー DB から抽出したレビューデータを分析し，評価表現辞書を作成．
（ 2 ） レビュー DB から評価値を算出するためのレビューを抽出．
（ 3 ） (1) にて作成した評価表現辞書を用いて，(2) で収集したレビューの評価値を算出（自動スコアリング）．
（ 4 ） (3) にて評価値が付与されたレビューを評価値付きレビュー

DB に格納．
(3) の自動スコアリングでは，抽出したレビューに対してコスメアイテムの評価軸を表すキーワードの有無を調べ，存在した

場合に同一文中に共起する特徴語及び程度を表す語の有無を確

4. 2 コスメアイテムの分類

認する．その後，キーワードの共起に基づく評価表現辞書に問

本節では，コスメアイテムの分類について述べる．一般的に，合せ，該当するスコアを取得する．上記のことを各評価項目別

類似ユーザとは，同一アイテムに対して似た評価をするユーザに集計し，自動スコアリングを実現する．

同士のことであると考える．しかし，コスメアイテムには膨大

4. 類似ユーザ判定手法な数が存在するため，共通のコスメを使用し，似た評価を行っているユーザを見つけ出すことは非常に困難である．そこで，本章では，類似ユーザ判定手法に関して述べる．まず，4. 1

評価項目別スコアの平均値によるコスメアイテムの分類を行い，節で提案手法の概要を述べ，4. 2 節でコスメアイテムの分類，同一アイテム群に対して似た評価をするユーザを類似ユーザと

4. 3 節で類似ユーザ判定について述べる．

判定することでデータが少ないという問題を解決する．

4. 1 提案手法の概要

図 3 コスメアイテムの評価項目別スコア例

図 2 類似ユーザ判定手法を用いたコスメアイテム推薦の概要

我々は，真に有用なレビューを推薦するためには，価値観を共有しうるユーザによるレビューを発見することが重要と考える．そこで本稿では，先行研究 [8] により得点付けをした評価項目別スコアを用いて，類似ユーザを判定する手法の提案を目

図 4 コスメアイテムのクラスタ分類例的とする．
図 2 に概要図を示す．
．この図では，ユーザ 1，ユーザ 2，ユー以下の手順によってコスメアイテムの分類を行う．

ザ 3 がアイテム B に対して “Good” と評価している．また， （ 1 ） あるアイテムに対する全ユーザからの評価項目別スコア
ユーザ 1 がアイテム A に対して，ユーザ 3 がアイテム C に対して “Very Good!” と評価している．ここで，ユーザ 2 に対の平均値をそれぞれ求める．
（ 2 ） 平均値の似たアイテムを集め，クラスタを作成する．

して新規のアイテムを推薦する場合，既存の手法では，ユー各手順の詳細を以下に述べる．(1) あるアイテムのレビューに

ザ 1 が “Very Good” と判断しているアイテム A と，ユーザ 3対して，評価項目別自動スコアリングによりスコアを付与する．

が “Very Good” と判断しているアイテム C を同等に扱うこと

それら全ての評価項目別スコアの平均値を評価項目ごとに求めが考えられるが，我々の手法では，評価項目別のスコアを考慮る．つまり，アイテムに対してレビューを行った全ユーザの評し，ユーザ 1 とユーザ 2 を類似ユーザと判定し，ユーザ 1 が価項目別スコアそれぞれの平均値を得ることができる (図 3)．

“Very Good” と判断しているアイテム A を推薦することとす(2)(1) で求めた平均値を用い，似た評価のアイテムクラスタ群る．ユーザ 3 は総合評価の観点からはユーザ 2 と類似しているを作成する．例えば，図 4 では，クラスタ 1 は潤い／浸透，美が，評価項目別に見た際に評価が異なるため，価値観を共有す

白／ UV，低刺激の項目の評価が高く，毛穴・角質ケア，爽快ることができないユーザであると判断し，アイテム C は推薦対感の項目があまり高くないアイテムのクラスタになっている．

象としない．

また，クラスタ 2 は，毛穴・角質ケア，爽快感の項目の評価が高く，潤い／浸透，低刺激の項目の評価が低いアイテムのクラスタとなっている．なお，コスメアイテムのクラスタ分類には，

クラスタリング手法の 1 つである k-means 法を用いることとのユーザに対して真に有用なレビューを推薦するためには価値する．k-means 法は，全データ間の距離を計算する必要がなく観を共有可能なユーザを発見することが重要と考え，ユーザの計算量も軽く済むため，コスメアイテムの評価項目別平均スコ類似度を算出する手法を提案した．具体的には，まず，既存のアといった膨大な量のデータを分析するのに有効である．

レビューサイトから得たコスメアイテムに関するレビューを分

4. 3 類似ユーザ判定

析して，評価項目別にレビューの自動スコアリングを行ったも

本節では，類似ユーザの判定手法について述べる．前節で述のを使用した。次に，この評価項目別のスコアを用いて，類似べたコスメアイテムの分類手法によって分けられた，あるアイユーザの判定を行う手法を提案した．提案手法は一般的な協テム群に対する評価の平均値をユーザ，評価項目ごとに参照す調フィルタリング手法と異なり，各アイテムに対して単一の評る．類似ユーザの判定はピアソンの相関係数を用いて行う．

価値を持つのではなく，各アイテムに対して複数の評価値を持通常，ユーザが各アイテムに対して評価値を付与しているつ特徴がある．提案手法では，各アイテムに対して複数の評価ケースで協調フィルタリングを行う際には，ユーザ数 n，アイ項目に対する評価値を持ち，その相関をとるため，従来の方法

テム数 m となり，n × m の評価行列を用いて，類似度を算出

よりも精度の高い類似ユーザの判定，さらには精度の高いレしている．しかし，提案手法では，各アイテムに対して複数のビューを推薦することが可能となると考える．

評価項目に対する評価値がそれぞれ付与されている．すなわち，今後は，複数のデータを用いて評価実験を行い，提案手法でユーザ数 n，アイテム数 m，1 つのアイテムに対する評価項目用いたクラスタリング手法の有効性および類似ユーザ判定手法

数 l である時，n × p の評価行列を用いる．ただし，p = m × lの有効性を検討をしていく．また，問題点としてユーザ同士のとする．例えば，一般的な手法において，3 人のユーザが 5 ア

評価表現が同様であっても肌質の違いによって意味が変わってイテムに対して評価を行った場合，3 行 5 列の評価行列となるくる可能性が考えられる．そのため，評価項目別スコア間でののに対し，我々の提案手法では，各アイテムに対して 10 つの相関を見るなどの手法を検討していく．

評価項目に関して評価値を付与しているため，3 行 (5 × 10) 列の評価行列となる．ただし，評価値は 0〜7 の数値尺度をとる．

謝

辞

本手法により，アイテムに対する単一の評価値の相関ではなく，本研究で用いたレビューデータは株式会社アイスタイル様よ

各アイテムの複数評価項目に対する評価値の相関を確認するこり提供いただいた．また，評価項目の検討において，多大なるとができるため，従来の方法よりも精度の高い類似ユーザの判ご助言をいただいたことを感謝します．

定が可能であると考える．

本研究の一部は，JSPS 科研費 16K00425 および 26330351による．ここに記して謝意を表す．
文
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
[7]

図 5 各ユーザのアイテム 1〜5 に対する評価項目別スコア

また，ピアソン尺度ではユーザらの評価値の平均を考慮して[8]計算を行うことによりユーザの比較が可能である．すなわち，ユーザ同士で評価値の絶対値が異なっていたとしても，その評価値に線形な相関があるかないかの確認をすることによって類[9]似ユーザの特定が可能である．そのため，各ユーザによって表現に差が生じるレビューからの評価値を用いても，多くのユー[10]ザから類似するユーザを特定することが可能であると考えられる．

[11]

図 5 は，各ユーザのアイテム 5 つそれぞれに対する評価項目別スコアの例である．アイテム数，評価項目については未定で[12]あるが，今回は「化粧品」を対象としており，先行研究 [8] に従って評価項目は 10 項目とした．また，4. 2 節のクラスタ分類の手法に基づき，化粧品を 5 個のアイテム群に分類している．

5. お わ り に
本稿では，コスメアイテムのレビューサイトにおいて，個々

[13]

献

@cosme, http://www.cosme.net
MAQUIA, https://maquia.hpplus.jp/cosme/
Amazon.com, https://www.amazon.com
価格.com, http://kakaku.com
食べログ, https://tabelog.com/
ホットペッパービューティー, https://beauty.hotpepper.jp/@cosme サイトデータ資料＜ 2016 年 10 月＞, 株式会社アイスタ
イル, http://www.istyle.co.jp/business/uploads/sitedata.pdf,(2017 年 1 月 4 日 アクセス)
松波 友稀, 上田 真由美, 中島 伸介, 階上 猛, 岩崎 素直, John
O’Donovan, Byungkyu Kang, コスメアイテム評価表現辞書を用いた評価項目別レビュー自動スコアリング方式, DEIM Forum2016 論文集, B1-1 ,2016．
中辻 真, 近藤 光正, 田中 明通, 内山 匡, アイテムに係る形容表現を用いたユーザ類似度測定, 人工知能学会全国大会論文集,
3C4-02, 2010．
古澤 悠, 杉木 優太, 菱山 玲子, 複数ユーザの評判を考慮した
Web サービス推薦エージェントの提案人工知能学会全国大会論文集, 2E2-1, 2011．
中辻 真, 藤原 靖宏, 内山 俊郎, ユーザグラフ上のランダムウォークに基づくクロスドメイン推薦, 人工知能学会全国大会論文集,
27 巻 5 号 D, 2012．
伊藤 ゆかり, 波多野 賢治, 松本 尚宏, 明示的な嗜好評価を活用した商品推薦システムの実装とその評価, 情報処理学会第 73 回
全国大会, 4M-1, 2011．
伊藤 寛明, 吉川 大弘, 古橋 武, アイテム推薦のためのアソシエー
ションルールを用いた類似ユーザの抽出に関する基礎的検討, 情報処理学会第 75 回全国大会, 2P-8, 2013．