決定木を用いた
内容に基づく音楽情報フィルタリング
土方 嘉徳 † ， 岩濱 数宏 † ， 西田 正吾 ††大阪大学大学院 基礎工学研究科

インターネット上で流通する情報の中から，ユーザの好みに適合するものを推薦するサービ スとして情報フィルタリングがある．近年は，テキストで記述された情報だけでなく音楽など のマルチメディアデータに対しても，その必要性が高まりつつある．情報フィルタリングの一方式とし て，ユーザの興味に関する情報を表すユーザプロファイルと対象情報 (コンテンツ) の内容をモデル化したコンテンツモデルを比較する内容に基づくフィルタリングある．音楽データを対象とした内容に基づくフィルタリングに関する既存の研究として，コンテンツモデルとユーザプロファイルの両方を音楽の特徴量のベクトルで表し ，ベクトル間距離を用いて推薦する手法に関する研究や，それらの特徴量に任意の評価関数を用いるフレ ームワークに関する研究などが存在する．本
研究はこれらの方法とは性質が異なるアルゴ リズムである決定木を用いた内容に基づく音楽情報フィルタリングシステムを提案する．決定木は，ユーザによって重視する音楽の特徴が違っても，うまくそれを表現できると思われる．実際の音楽データとユーザを用いて実験を行い，他の手法に比較しての本システムの有効性を検証する．

Content-based Music Filtering System
by Decision Tree
Yoshinori HIJIKATA ††Kazuhiro IWAHAMA †Shogo NISHIDA †Graduate School of Engineering Science, Osaka University

Information ﬁltering systems, which recommend appropriate information to users from enormous
amount of information on the Internet, are becoming popular. One method of information ﬁltering is contentbased ﬁltering that compares a user proﬁle with a content model. Many systems using the content-based ﬁltering
deal with text data, and few systems deal with music data. We propose a content-based ﬁletering system formusic data by using decision tree. And we conduct an experiment by using real music data and users, andvalidate the eﬀectiveness of our system compared with other ﬁltering methods.

1

はじめにの流通が広まってきている．音楽を対象とした内容に基づく情報フィルタリングの研究も，まだ数は少ないなが従来から，ユーザの情報獲得を支援する目的で，情報らも研究が行われ始めている．一般に，音楽を対象とフィルタリングシステム (または情報推薦システム) のした内容に基づくフィルタリングでは，音楽データから研究が行われてきた 1) ．情報フィルタリングシステム

曲の特徴を表す特徴量を抽出し ，それらを用いて推薦とは，膨大な情報の中からユーザの好みや興味に合致対象の音楽コンテンツのモデル (以降，コンテンツモデする情報をユーザに提供するシステムである．情報フィル ) を作成する．また，ユーザの嗜好を表すユーザプロルタリングシステムを実現する方式には，内容に基づファイルも，コンテンツモデルと同様の特徴量を用いてくフィルタリングと協調フィルタリングの二種類がある
2)表現する．そして，コンテンツモデルとユーザプロファ．両手法とも始めはテキ ストデータを対象とし て研イルを比較することで推薦する音楽を決定する．

究が行われてきたが，特に前者の内容に基づくフィルタリングについては，フィルタリングに用いる特徴量をマ

コンテンツモデルとユーザプロファイルをどのようにルチメディアデータから抽出する困難さもあり，依然とモデル化するかや，それらの比較方法にはいくつかの方してテキストデータを対象とした研究が多く，マルチメ法が考えられる．我々が調査したところ，コンテンツモディアデータを対象とした研究は少ない．

デルとユーザプロファ イルの両方を特徴量のベクトル

一方，実際のインターネット上では，近年音楽データで表し，ベクトル間距離を用いて推薦する手法に関する1

研究や，それらの特徴量に任意の評価関数を用いるフレ ームワークに関する研究などが存在する．ベクトル間距離を用いる方法は，すべての特徴量を均等に扱うことに等しくなる．しかし，ユーザの嗜好は人によって重視する特徴が違っていると考えられ，必ずしも上記の比較手法が有効とは限らない．なぜなら，興味の分類に関係のない軸では，その方向に 1 つのクラスタが広がってしまい，距離の計算に大きな影響を与えてしまうからである．評価関数を用いた場合は，個々の特徴量の重みをユーザの好みとの相関係数などにより変化させるこ
図 1: 本研究におけるフィルタリングの概要とができるため，ユーザの音楽の好みに影響を与えない特徴量による外乱を回避することができる．しかし，評価関数を用いた場合は 1 つの超平面でしか分類できそれとユーザプロファイルを比較する．比較した結果かないため，嗜好がいくつかの塊 (クラスタ) に分散する

ら，システムはユーザが気に入りそうな音楽データをような複雑な分類を行うことができない．

選択する．そして，選択した音楽データをユーザに提示する．

また，一般的に情報フィルタリングにおいては，ユーザプロファイルのカスタマイズの容易性が重要視される

3

ことがある 3) ．これは，機械学習したユーザプロファ

関連研究
コンテンツに基づくフィルタリングは，これまでテキイルには誤って学習された部分が避けられず，それらをストデータを対象に多くの研究が行われてきた 1) ．多微修正する必要があるためである．そこで本研究は，決定木 4, 5) を用いた内容に基づく音楽情報フィルタリン

くの研究で用いられている手法は，ベクトル空間モデル

グシステムを提案する．ユーザごとにユーザプロファイに基づき，閲覧文書を用いて適合性フィードバックを行ルとなる決定木を構築することにより，そのユーザにうものである 6) ．ここでのユーザプロファ イルのモデとって重要な特徴量のみ用いて分類することが可能にな

ル化は，単語の生起確率に基づいており，長期間ユーザる．さらに，決定木の分類ルールは人にとって可読であが文書閲覧していると，もともと興味のある単語だけるため，誤って学習された箇所を修正することが可能でが高頻度なベクトル要素として残ることを利用していある．実際の音楽データとユーザを用いて実験することる．音楽を対象としたコンテンツに基づくフィルタリンで，距離に基づく方法に比較しての有効性を検証する．

グでは，テキストにおける単語のように，曲によって有本論文では，2 章で本研究のアプローチについて述べ

無がはっきりと出る特徴量がなく，音楽には音楽に適しる．3 章で関連研究について述べ，本研究との違いを明たフィルタリング方法を考える必要がある．音楽情報処

確にする．4 章で本研究で使用する特徴量について説明

理の分野では，音楽を対象とし た情報検索は数多く研し ，この特徴量に基づくフィルタリング方式を提案す究が行われている 7) ．これらの研究は，用いるデータる．また，5 章でシステムの実装と動作例を示す．そしがモノフォニック（ 単音）であるかポリフォニック（複て，6 章で評価実験を行い，本研究で提案する推薦手法数音）であるかや，パラメータ形式であるか時系列形式の有効性を検証する．最後に，7 章でまとめを述べる．

であるかなど ，多くの観点から研究が進められている．
これまで，音楽から多くの特徴量を取得することに成功

2

フィルタリングの概要

しているが，これらをフィルタリングに応用した研究はまだ少ないと言える．

本研究では，音楽データの形式とし て MIDI を用いる．また, 対象とする音楽のジャンルとしてポップス (歌音楽データを対象とした推薦システムに関する研究謡曲) を選択する．推薦する音楽のジャンルを限定するとして，Uitdenbogerd ら 8) の研究がある．この研究でのは，音楽のジャンルによりパートや曲の構成が大きくは，音楽推薦システムの成否に影響する社会的要素と音異なるため，推薦に使う特徴量も大きく異なってしまう

楽的要素を数種類挙げているが，実際のフィルタリングためである．本研究におけるフィルタリングの概要を図方式を考案し，推薦システムを構築・評価するには至っ

1 に示す．ユーザはいくつかの音楽データを自分の好みに合うか合わないかの観点から評価付けを行う．評価
付けされた音楽データからシステムは曲の特徴量 (属性とその値から成る) を抽出し，ユーザの好みを表すユーザプロファイル (実際には，決定木) を作成する．次に，システムは推薦対象の音楽データから特徴量を抽出し，ていない．また，実際に音楽推薦システムを構築した例
として，Chen ら 9) と黒瀬ら 10) の研究がある．Chenらのシステムでは，音楽データから曲の特徴量を抽出し，音楽データを特徴量のベクトルで表現する．そのベクトル間距離に基づき音楽データを推薦する．黒瀬らのシステムは特徴量からなる多次元ベクトル空間にお2(K-means 法 12) , 凝集法 12) など ) と，特徴量の 1 つ 1つに注目して閾値による条件分岐を行うことで分類する方法 (ID34) や C4.55) などの決定木) の 2 種類が考えられる．本研究では，後者の手法，すなわち決定木を用いることとする．その理由は 1 章で述べたとおりであるが，ユーザの嗜好は人によって重視する特徴が違っていると思われるためと，ユーザプロファイルのカスタマイズを可能にするためである．本方式では，ユーザごとにユーザプロファイルとなる決定木を構築する．決定木のアルゴリズムとしては，パラメータとして連続値とカテゴ リ変数を扱うことのできる C4.55) を採用することとする．

表 1: フィルタリングに用いる特徴量
拍子 (曲全体)
調性 (曲全体)
平均テンポ (曲全体)
リズム (曲全体)
メジャ−コード の割合 (曲全体)
マイナーコード の割合 (曲全体)

sus4 コード の割合 (曲全体)キー (曲全体)
音色 ( メロデ ィCH)
平均音高差 (M-CH, B-CH, C-CH)

ユーザプロファイルは次のようにして作成する．ユー

平均音長 (M-CH, B-CH, C-CH, D-CH)

ザは ，シ ステムが 提示する音楽デ ータに対し て，”好平均音長差 (M-CH, B-CH, C-CH, D-CH)き”，”嫌い”または ”ど ちらでもない”の 3 段階で評価付

M-CH：メロデ ィCH，B-CH：ベース CH
C-CH：コード CH，D-CH：ド ラム CH

けを行う．ここで，評価付けの方法として，5 段階評価や 7 段階評価といった任意の離散値でユーザに評価付けをさせることも考えられる．しかし，決定木では等級いて，任意の評価関数を用いて推薦する音楽データをを扱えないので，等級なしでユーザの好みを表すこと決定する．Chen らの方法では，すべての特徴量を均等とした．そして，ユーザの評価をもとにして，学習を行に扱うことに等し くなる．そのため，ユーザごとに異い，決定木を作成する．ここで，決定木のノード は曲のなる特徴量を用いて推薦曲を決定することはできない．

特徴量についての条件を持ち，葉ノード は”好き”，”嫌黒瀬らの方法では，重みを変化させることでユーザごとい”及び ”ど ちらでもない”というクラスを持つ．クラスに重要な特徴量を選択できるが，1 つの超平面で 2 分割はその葉ノード に属する事例の最頻出クラスとする．

することになるので，複雑な分類平面は構築できない．

本研究では, コンテンツモデルを音楽データごとに作本研究では，ユーザごとにユーザプロファイルとなる決成する．システムが音楽データから自動的に抽出した定木を構築し，そのユーザにとって重要な特徴量のみを特徴量がコンテンツモデルになる. フィルタリングを行用いて推薦曲を決定することにより，細かな識別能力をう時は，各音楽データのコンテンツモデルを使って決定
木の根ノード から探索する．順に探索を行い，葉ノードもつ推薦方式を提案する．

4に達した時にその音楽データが ”好き”というクラスに特徴量とフィルタリング方式

なれば，システムはその音楽データをユーザに推薦す

我々は先行研究 11) において，フィルタリングに用いる．”嫌い”または ”ど ちらでもない”というクラスになる特徴量について調査を行った．具体的には，はじめにれば推薦を行わない．また，ユーザはシステムが推薦し従来研究で用いられている特徴量や音楽の代表的な特た音楽データに対して評価を行う．システムは，この評徴量を列挙して，それらを本システムの特徴量の候補価をもとに決定木を再学習させることでユーザプロファとした．次に，それらの特徴量を抽出するプログラムをイルの更新を行う．

実装した．そして，実際の MIDI データにおける候補と5した特徴量の分布を調べ，ばらつきの大きいものをフィプロト タイプシステム

ルタリングに用いる特徴量とした．決定した特徴量を表

上述のフィルタリング方式を持つプ ロトタイプシス

1 に示す．ここで，特徴量はチャンネル (以下 CH) ごとに抽出するものと，曲全体で抽出するものの 2 種類がある．ポップスは主にメロディ，コード，ベース及びドラムの 4 つのパートから構成されるため，これらの CHを対象としている．また，特徴量のうち，音高差とはある音符とその次の音符の音高の差のことである．音長差とはある音符とその次の音符の音長の差のことである．

テムを Java と Java サーブレットで実装した．このシステムを”C-base MR (Content-based Music Recom-mender)”と呼んでいる 13) ．プロトタイプシステムの構成を図 2-(a) に示し，処理の流れを以下に示す．まず，メニューページでユーザがユーザ名を入力し，メニュー(アンケートを行うか，推薦を行うか) を選択する．そしてサーブレットのリクエストマネージャがユーザ名とユーザが選択したメニューを受け取る．ユーザが ”アンケート ”を選択した場合は，アンケートページ作成モジュールがアンケートページ用の HTML ファイルを作次いで，決定した特徴量を用いたフィルタリング方式を考案する．分類アルゴ リズムには，特徴量をベクトルで表現し，そのベクトル間距離に基づき分類する方法

3

図 2: プロトタイプシステムの構成と画面例
成し，Web ブラウザに送信する．そして，ユーザが音イルをクリックすることで，確認することができる（図楽データに評価付けを行った後，システムはユーザの評

2(c) ）．決定木中のノード とリンクには編集ページへの価値をレ イティングデータベースに保存する．ここで，アンカーが 埋め込まれており，これをクリックするこ

レ イティングデータベースとは音楽データに対するユーとで，該当箇所のユーザプロファイル変更用の画面 (図ザ評価値を保存するものである．

較モジュールが推薦対象の音楽データを用いて決定木を2(d)) が表れる．この画面では，中間ノード であれば特徴量の変更，特徴値の変更，葉ノード 化が行える．葉
ノード であれば，クラス変更，中間ノード 化が行える．
リンクであれば特徴値の変更が行える．また，選択している特徴量が連続値の場合は，その特徴量の最大値，最小値，平均と標準偏差を表示している．

探索し，推薦すべきか否かを決定する．推薦ページ作成

6

ユーザが ”推薦”を選択した場合は，レ イティングデー
タベースのユーザ評価値と特徴量データベースの対象音楽データの特徴量を用いて，決定木作成モジュールがユーザプロファイルとなる決定木を構築する．次に，比システムの評価モジュールが，推薦する音楽データを表示する推薦ペー

本章では，プロトタイプシステムの評価を行い，決定ジ (図 2(b)) 用の HTML ファイルを作成し，Web ブラ

木を用いた推薦方法が有効であるかど うかを定量的にウザに送信する．また，特徴量の抽出は特徴量抽出モ検証する．6.1 節で実験方法について説明する．6.2 節

ジュールが MIDI データベース中の MIDI データを用でランダムに推薦する方法との比較を行う．これは，全いて，オフラインで行う．

く推薦に妥当性のない方法に比べてど の程度推薦の程また，決定木は図 2(b) のメニュー中のユーザプロファ度が良くなるのかを見るためと，学習用データとして最4表 2: ランダム推薦との精度比較
学習精度

改善率

データ数

ランダム

決定木

25

0.399

0.433

1.0950

0.399

0.448

1.1275

0.399

0.568

1.42

100

0.399

0.543

1.36

図 3: ユーザ A の決定木（ 学習用データ 50 曲）

低どの程度の数が必要かを確かめるためである．6.3 節と 6.4 節でベクトル距離に基づき分類する方法の代表的なアルゴ リズムである K-means 法と凝集法を用いて推薦した場合との比較を行う．6.5 節でユーザプロファイ
ルの編集機能がどの程度有効に働くかを検証する．最後に 6.6 節では，推薦対象の音楽データが少ない場合と大図 4: ユーザ A の決定木（ 学習用データ 75 曲）

量に存在する場合を考え，提案する推薦方式の実用性について議論する．

6.1

めた値と評価用データに含まれるユーザが好きな音楽実験方法データの数から再現率を計算する．

システムの評価にあたり，MIDI データ 200 曲を使

表 2 に精度とその改善率を示す（ 再現率に関しては，用した．使用した曲の内訳は，RWC 研究用音楽データ目立った変化は見られなかったので省略する）．精度のベース 14) と，インターネット上で公開しているオリジ改善率は，学習データ数が少ない時は 1.1 程度であるのナルの音楽データで作者に実験での利用許可をとったもに対し，学習データ数が多くなると 1.4 程度になっていの，JASRAC15) が著作権を持つ音楽を第 3 者が MIDIる．これは，学習データ数が少ないときは決定木を構築データ化したもので JASRAC と MIDI データの作者双するために十分な学習を行うことができなかったからだ

方に利用許可をとったものを利用した．次に，ユーザと考えられる．

10 人にこれらの 200 曲を試聴してもらい，すべての曲に対して好き，嫌いまたはどちらでもないの 3 段階で評価付けを行ってもらった．そして，MIDI データ 200 曲を評価値のばらつきが均等になるように 2 分割し，100曲を決定木を構築するための学習用データ，残り 100 曲を決定木の評価用データとした．最後に，ユーザに自分のユーザプロファイルを見てもらい，ユーザプロファイ
ル編集ページから編集を行ってもらう．ここで，ユーザがユーザプロファ イルを上手く編集できそうにないと思った場合は編集を行わなくてもよいことにした．評価
指標には，精度と再現率 16) を用いる．
6.2

図 3 に，学習用データが 50 曲のときのあるユーザ (6.3節の表 4 のアンケート例におけるユーザ A) の決定木を示す．アンケートでは，このユーザはテンポが遅く，メロディがしっかりしている曲を好む傾向があった．図 3
では，1 つ目の分類属性はテンポであるが，2 つ目の分類属性はコード CH の平均音長差となっている．したがって，この決定木はテンポが遅いという評価基準は反映しているが，メロディラインがしっかりしているという評価基準は全く反映していないと言える．
図 4 に，学習用データが 75 曲のときの上記ユーザの決定木を示す．1 つ目の分類属性はテンポであり，2 つランダムに推薦する方法との比較

目の分類属性はコード CH でなくメロディCH の平均音

ここでは，決定木を構築するための学習用データを，長差となっている．この決定木から，テンポが遅いとい25，50，75 及び 100 と変化させ，各ケースにおいて提案手法とランダムに推薦する方法の比較を行う．ランダ
ムに推薦する方法における精度は，評価用データに含まれるユーザが好きな音楽データの割合とする．また再現率は，次のようにして計算する．提案手法を用いて推薦した場合と同数の音楽データを推薦すると仮定し，それに精度を掛けることにより推薦する音楽データに含まれるユーザが好きなデータ数を求める．そして，求う評価基準とメロディラインがしっかりしているという評価基準が反映されていることが分かる．

75 曲（ 及び 100 曲）の学習データを用いた場合に提案手法とランダムに推薦する方法の精度に有意差があるかど うかを調べるために t-検定 (片側) を行った．その結果，有意水準 α = 0.05 で提案手法の精度とランダム推薦の精度で有意差が見られた．このことから，学習データ数が 75 曲以上の場合は提案手法の方がランダム
5表 3: 各手法を用いた場合の推薦データ数

表 4: アンケート結果の例
ユーザ A

図 5: 提案手法 (決定木) とベクトル距離に基づく推薦・テンポが速いと感じた曲やロック (低音が多い)やパンク色の強い曲には嫌いという評価を付けた．

方法 (K-means 法と凝集法) の比較・どちらにも該当しないものに，どちらでもないという評価を付けた．に推薦する方法よりも有効であるといえる．すなわち，本研究で提案する推薦手法が有効に働くには最低 75 曲

ユーザ B程度の学習データが必要になると考えられる．

6.3

・テンポが遅く，メロディラインがしっかりしている曲に好きという評価を付けた．

K-means 法を用いた推薦方法との比較

・ドラムが一定速度かつ速い曲に好きという評価を付けた．
・同じベース音が繰り返している曲に好きという評価を付けた．

学習用データとして 75 曲を使用して，提案手法と Kmeans 法による推薦方法の比較を行う．なお，評価用データの数は 100 曲で変わらない．本研究で扱う音楽データの特徴量を K-means 法で用いるために，以下の方法でベクトルに変換する．特徴量が連続値である場合は，そのままの値をベクトルの要素とする．カテゴ リ変数である場合は，各カテゴ リを 0-1 の間に等間隔で配置することとする．生成するクラスタ数は決定木の葉ノード の数と等し くする．また，クラスタ間の距離はクラスタの重心間の距離とし (重心法)，距離の計算はユークリッド 距離で行う．次に，各クラスタに含まれる音楽データに対するユーザの評価のうち，最も多い評価値をそのクラスタのラベルとする．
提案手法により音楽データを推薦した場合と K-means法を用いて推薦した場合の精度と再現率を図 5 に示す．
図 5 より，再現率は同等で，精度は提案手法を用いた場合の方が K-means 法を用いた場合よりも高くなったことが分かる．提案手法を用いた場合と K-means 法を用いた場合で，精度に有意差があるかを調べるために t検定 (片側) を行った．その結果，有意水準 α = 0.05 で有意差が見られた．ここで，推薦したデータの数に注目してみる．図 3 に，ユーザごとに各手法が推薦した音楽データの数と，評価データ中においてどれだけの曲を「好き」だったかを示す．図 3 より，提案手法を用いて推薦したデータ数が K-means 法を用いて推薦した場合よりも少なかったことが分かる．このことから，提案手法は K-means 法よりも，好きな曲をより絞り込んで推薦できたことが分かる．
次に，なぜ提案手法を用いて生成した分類ルールの方が精度が高くなったのかを調べるために，実験に参加したユーザ 10 人にどのような基準で曲に評価値をつけた・ミディアムテンポで普通な感じの曲に嫌いという評価を付けた．
・どちらにも該当しないものに，どちらでもないという評価を付けた．
ユーザ C

・テンポが速い曲に好きという評価を付けた．
・テンポが普通かつ明るい感じの曲に好きという評価を付けた．
・テンポが遅くかつ明るい感じの曲に好きという評価を付けた．
・テンポが普通かつ暗い感じの曲にどちらでもないという評価を付けた．
・テンポが遅くかつ暗い感じの曲に嫌いという評価を付けた．

かを尋ねるアンケートを行った．アンケート結果の例を
表 4 に示す．表 4 から，今回実験に参加したユーザは曲の全体的な雰囲気ではなく，数種類の特徴に着目して評価を付けている傾向があることが分かる (「テンポが速い曲が好き」，「 テンポの遅い曲が嫌い」など )．ユーザ

A の決定木を図 4 に示す．図 4 より，1 つ目の分類属性としてテンポ，2 番目の分類属性として平均音長差 ( メロデ ィCH) が選択されていることが分かる．アンケー
ト結果からテンポとメロディCH に関する特徴がユーザ
A の音楽の嗜好に強い影響を与える特徴量になっていることが 確認でき，このことが 決定木に強く反映されていることが分かる．それに対して K-means 法を用いて分類ルールを生成した場合は，このように数種類の特徴量が音楽の好みに強い影響を与えていると，そうでない特徴量はベクトル間距離を計算するときに外乱になる．さらに表 4 から，テンポなど 多くのユーザの音楽の嗜好に強い影響を与える特徴もあるが，メロディ6

表 5: ユーザプロファ イル編集後の精度

図 6: ユーザ B の決定木（ 学習用データ 75 曲）に関する特徴やベースに関する特徴などは，それに注目するかど うかはユーザによって異なることが分かる．
具体的には，ユーザ A はテンポやメロデ ィに関する特徴を重視しているが，ユーザ B はド ラムやベースの音を重視している (表 4 参照)．ユーザ B の決定木を図 6

ユーザ

編集の有無

精度 (編集前)

精度 (編集後)

ユーザ A○0.851

0.956

ユーザ B

×−

−

ユーザ C

×−

−

ユーザ D

○

0.522

0.500

ユーザ E

×−

−

ユーザ F

○0.617

0.700

ユーザ G

○0.426

0.444

ユーザ H

×−

−

ユーザ I

○0.426

0.596

ユーザ J

○0.5450.632に示す．図 4 と図 6 より，各決定木が使用している分類属性はユーザによって異なり，各ユーザの好みを反映した分類属性を用いていることが確認できる．これらのこ

このように凝集法は，学習データのクラス分布に依存しとから，ユーザの嗜好に特定の特徴が強く影響を与え，てしまうため，適用が困難であると言える．

なおかつユーザによって重要な特徴が異なる音楽には，

6.5

K-means 法よりも提案手法の方がユーザの好みをよく表すと言える．

かど うかを調べる．ユーザプロファイルの編集結果を表

6.4

ユーザプロファイルの編集

ユーザプロファイル編集前と編集後で精度に差がある

5 に示す．10 人中 6 人が編集を行い，そのうち 5 人に関して編集後の方が精度が向上していることが分かる．
図 7 に，ユーザ A のユーザプロファ イルの編集例を示
す．ユーザ A は，テンポが速く，ロックやパンク色の強い曲を嫌う傾向がある．そこでユーザ A は，編集前のユーザプロファイルを参考にして，嫌いな曲を落としていくという戦略を採った．最初の分類属性としてテンポを使用し，次にロックやパンク色に影響を与えるベース音の音長に関する特徴量を使用して編集を行った．その結果，編集前のユーザプロファイルよりもユーザの好みを反映したプロファ イルが生成され，精度が向上した．
しかし，ユーザ D については編集前の方が精度が高く，4 人のユーザに関してはユーザプロファイルの編集を行っていない．これは，ユーザプロファイルを編集するためには，自分の曲の好みをよく理解していないと書き換えができないことや，ある程度の音楽の知識がないとど の特徴量に注目すればよいか分からないためと考えられる．これらのことから，ユーザプロファイルの編集は必ずしも容易ではなく，また下手に編集すると逆に精度が下がる危険性はあるが，うまく編集できれば，精度向上が可能であると言える．

凝集法を用いた推薦方法との比較

学習用データとして 75 曲を使用して，提案手法と凝集法による推薦方法の比較を行う．6.3 節の方法により特徴量をベクトルに変換した後，凝集法によりクラスタリングを行う．そして，クラスタリングによって生成された樹形図から，決定木の葉ノード の数と等しくなるようにクラスタを決定する．クラスタのラベル付けは 6.3
節の K-means 法の場合と同様である．距離の計算には，平方ユークリッド 距離を用いる．
凝集法は他の手法と違って，10 人中 4 人のユーザにおいて，一曲も推薦されない結果となった (図 3 参照)．
凝集法は，ボトムアップにクラスタリングを行うため，上位ノード においては，多次元空間において離れた空間に位置する 1 つまたは少数のデ ータからなるクラスタを分岐していきがちである．決定木の葉ノード の数になるように上位ノード で区切るため，ユーザの評価における最も多い評価値が ”好き”でない場合，極端なケースでは少数のデ ータからなる n − 1 個のクラスタと，多数のデータからなる 1 個の一般的なクラスタ（評価値の分布から ”好き”以外のクラスタとなる ）ができることがある．この場合は，1 つもデータが推薦されな6.6いことも有り得る．データが推薦されたユーザは，再現推薦数と実用性に関する議論率が高くなっているが（ 図 5 ），これはユーザの評価に今回の評価では，100 曲の中から音楽データを推薦すおける最も多い評価値が ”好き”の場合，上記で説明しると言う条件で実験を行った．このように少ないデータ

た 1 個の一般的なクラスタの最頻出のクラスが ”好き”

数からは，ある程度の数の音楽が推薦できた方が良いとであったためである．図 3 から分かるように，推薦さ思われる．しかし，ユーザによっては数曲しか推薦されれているユーザには非常に多くの曲が推薦されている．

ない結果となった（ 図 3 参照）．この場合，信頼性の高7

場合は，学習したユーザプロファイルを編集し，より自分にあったユーザプロファイルに書き換えられることも確認した．しかし，ユーザの学習用データによっては，推薦するデータ数が少ないケースも見られ，別の観点から推薦する代替手法が必要となる．また大量の音楽データを持つ環境では，推薦数を制限するような工夫が必要である．今後は，これらの音楽データ数が大きすぎる場合や小さすぎ る場合に対する研究を進めていく予定である．

参考文献
1) Resnick, P. and Varian, H.R.: Recommender Systems,Comm. of the ACM, Vol.40, No.3, pp.56–89 (1997).
2) Riecken, D.: Personalized Views of Personalization,Comm. of the ACM, Vol.43, No.8, pp.26–158 (2000).
3) Vassileva, J.: A Practical Architecture for User Modeling in a Hypermedia-Based Information Systems, InProceedings of 4th International Conference on UserModeling, pp.115–120 (1994).
4) Quinlan, J.R.:Induction of Decision Trees, Machine
Learning, vol.11, pp.81-106, (1986).
5) Quinlan, J.R.: C4.5 Programs for Machine Learning,
Morgan Kaufmann (1993).

図 7: ユーザプロファイルの編集例

6) 土方嘉徳：情報推薦・情報フィルタリングのためのユー
ザプロファイリング技術，人工知能学会学会誌，Vol.19,
No.3, pp.365–372, (2004).

い決定木による推薦に加えて，多少信頼性が落ちたとしても，好みの音楽である可能性のあるデータを試行的に

7) ISMIR: The International Conferences on Music Information Retrieval, http://www.ismir.net/

推薦することも一つの方式として考えられる．
また逆に，本実験では 100 曲中平均して 35.2 曲の音

8) Uitdenbogerd, A. and Schyndel, R.V.: A Review ofFactors Aﬀecting Music Recommender Success, In
Proceedings of International Symposium on Music Information Retrieval(ISMIR 2002), (2002).

楽データを推薦している．これは，学習用データに入っていた「好きな」音楽データをなるべく多く推薦するという目的には良いが，現実の世界では膨大な数の音楽

9) Chen, H. and Chen, A.L.P.: A music recommendation system based on music data grouping and userinterests, In Proceedings of the tenth international conference on Information and knowledge management,(2001).

データを持っている Web サイトやシステムもあり，これらを一度に推薦してし まうと，ユーザの負担となる．
今回の実験では，決定木では各葉ノードにラベル付けを行う際に，単純に葉ノード 中で最もデータの多いクラス

10) 黒瀬崇弘, 梶川嘉延, 野村康：感性情報を用いた楽曲推薦システム, 第 14 回データ工学ワークショップ (DEWS2002),
8-P-6 (2003).

を用いている．このことが多くの音楽データを推薦するに至った原因と言える．推薦データ数を少なくすること

11) 岩濱数宏, 土方嘉徳, 西田正吾：内容に基づく音楽情報フィルタリングシステム，データベースと Web 情報システムに関するシンポジウム (DBWeb2003), pp.69–76 (2003).

を考えた場合，決定木のラベル付けに葉ノード 中のデータの割合に関する閾値を設け，この閾値を高く設定すれば，推薦データ数の絞込みは可能と思われる．

712) Berry, M.J.A. and Linoﬀ, G.: Data Mining Techniques, For Marketing, Sales, and Customer Support,Wiley Computing Publishing (1997).

むすび13) インター メデ ィアフォーラム 2003, C-base MR : 内容に 基づ く 音楽 情報フィル タリング シ ス テム, 大 阪
大 学 西 田 研 究 室, 2003 年 10 月, マ イド ーム 大 阪,
http://www.jma.or.jp/imf/

本稿では，音楽情報を対象とし た決定木を用いた内容に基づくフィルタリング方式を提案し，Java と Javaサーブレットを用いてプロトタイプシステムを構築した．従来手法である，ベクトル距離に基づく方法と比較

14) RWC 研究用音楽データベース, http://staﬀ.aist.go.jp/
m.goto/RWC-MDB/index-j.html

したところ，決定木の方がユーザの重視する音楽の特徴量をうまく表現でき，ユーザの好む曲をより絞り込んで

15) 社団法人日本音楽著作権協会 JASRAC,
http://www.jasrac.or.jp/推薦することが分かった．また，決定木はユーザにとっ16) 北研二, 津田和彦, 獅々堀正幹：情報検索アルゴ リズム,共立出版, (2002).て可読であるため，ユーザが好む曲の特徴をよく理解している場合で，なおかつある程度の音楽の知識がある

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