DEIM Forum 2023 3b-1-1

内容情報を活用した推薦システムのためのメタ学習
三角 周平†

田中 佑典††

岩田具治††† 奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 〒 630–0192 奈良県生駒市高山町 8916-5†† NTT コミュニケーション科学基礎研究所 〒 619-0237 京都府相楽郡精華町光台 2-4 NTT 京阪奈ビル
E-mail: †misumi.shuhei.mr4@is.naist.jp, ††{yusuke.tanaka.rh,tomoharu.iwata.gy}@hco.ntt.co.jp
あらまし推薦システムにおけるメタ学習の活用は，ユーザーや商品の評価値が少ないデータに対する機械学習手法のアプローチの一つとして注目されており，ユーザーや商品の評価値の少ないデータを持つサービスでの推薦予測精度向上が期待できる．しかし商品の評価値のみのデータでは，欠損値が非常に多い場合に大幅に精度が落ちてしまう
ことが懸念されている．そこで本研究ではユーザーによる商品の評価に，年齢，職業，性別といったユーザーの内容
情報や，ジャンル，リリース日といった商品の内容情報を埋め込み，ユーザーと商品の相互関係を活用できるメタ学習を用いた推薦手法を提案する．提案手法は評価値のみ入力する手法と比べて，評価値予測精度が高いことを示す．
キーワード 推薦システム，ハイブリッド型推薦システム，メタ学習，深層学習，行列分解
つ未知のタスクにおける評価値の予測精度向上に寄与している．

1 はじめに「推薦システム（recommender system）」とは，ユーザーの行動にまつわる情報（商品の購買履歴等）に基づいて，ユー
ザーにとって有用であると思われる対象（商品，情報等）を選出し，それらをユーザーの目的に沿った形で提供するシステムを指す [15] [16]．推薦システムは現在ネットショッピングを代表とする e コマース事業やソーシャルメディア，広告といった様々な場面で必要不可欠な技術となっている．その背景として，情報化技術の進展に伴い，個人や団体が容易かつ低コストで発信可能になったことで，大量の情報の蓄積や流通が我々の生活にとって身近になっていることが挙げられる [15] [16]．
今日の推薦システムでは，ビッグデータの活用によって，ユー

しかし，こうした学習アルゴリズムでもデータ内の評価が極端に少なければ，評価値の予測が困難になる．
そこで，本研究ではユーザーによる商品の評価に，年齢，職業，性別といったユーザーの内容情報や，ジャンル，リリース
日といった商品の内容情報を埋め込み，ユーザーと商品の相互関係を活用できるメタ学習を用いた推薦手法を提案する．評価が極端に少ないデータであっても，ユーザーと商品の相互関係
を補助情報として活用することができるため，未知のタスクにおける評価値の予測精度の向上が見込まれる．

2 関連研究2. 1 ハイブリッド型推薦システム

ザーの属性情報や他の商品の概要等の豊富な情報を充分に用い

内容ベースフィルタリングと協調フィルタリングを組み合わての商品の推薦及び未知の商品の評価値予測が可能となっていせ，これらの短所を補うことを可能としたハイブリッド型推る [12]．その一方で，新規に設立されたばかりのサービスでは，

薦システムが提案されている [13] [18]．協調フィルタリングでユーザーや商品の評価値のデータが少なく，ユーザーと関連すは，新しいユーザーや商品に関するレーティングが弱点であっる商品の傾向を掴みにくいといった問題がある．

た [11] [13] [18]．一方で内容ベースフィルタリングではユーザー

こうした少ないデータに対応できる機械学習手法として，メや商品の特徴を用いることができるため，新しい商品のレーティ

タ学習 [4] [7] [3] に着目する．メタ学習とは，「学習することをングに役立てることができる [13] [17]．協調フィルタリングに学習する（learning-to-learn）」プロセスを指し，少数データ

内容ベースフィルタリングを組み込むことにより，ユーザーにであっても新しいタスクに適応するように学習の仕方を学習す

とって意外な商品の推薦を行いつつ，新しい未知の商品のレーることができる [4] [7] [3]．メタ学習を推薦システムに応用すれティングが可能となるので，ユーザーにとって推薦出来る商品

ば，各ユーザーによる商品の評価値が少ないデータであっても，の幅を広げることができる [18]．本研究では，各ユーザーによ

ユーザーに関連した商品の傾向を掴む方法を学習することで，る各商品の評価値行列に基づいて行列分解されたユーザーと商よりユーザーの嗜好に沿った推薦や評価値の予測を行うことが品のベクトルに各ユーザーや商品の内容情報を埋め込んだハイできると考えられている．

ブリッド型推薦システムを具現化している．

メタ学習を用いた推薦システムの先行研究 [8] では，各ユー
ザーによる各商品の評価のデータを複数用いて，複数の推薦シ

2. 2 メタ学習を用いた推薦システム

ステムのタスクを作り出し，タスクごとにモデルの学習やテス商品の大半が未知の新しいものであった時，すなわち評価値

トをシミュレートすることで，各タスクにおける学習プロセスの欠損が大半を占めるスパースデータに対する推薦システムに通じてモデルを学習している．これにより，少数のデータを持ついても研究が進められている．本項目では本研究の趣旨と同多様な行列に対して適切にパラメータ調整できるようにするため，入力層，中間層，出力層にそれぞれ Exchangeable Matrix

Layer [6] を用いている（図 1 参照）．Exchangeable Matrix
Layer では式 (1) のような処理を行う．
M
(l) N
(l) X
w2 X (l)w(l)
zn ′ m + 3
znm′
N ′
M ′
n =1
m =1
!
N
M
(l) X
X (l)
w
(l)
+ 4
zn ′ m ′ + w 5
NM ′
′

(l+1)
=σ
znm

図 1 Exchangeable Matrix Layer を用いた予測モデル及び予測モデ
ルから出力された潜在表現からユーザーベクトルの初期値と商

(l)

(l)
w1 znm+n =1 m =1

品ベクトルの初期値の算出(1)

じく，スパースデータに対処する意図でメタ学習を用いた推薦システム [14] [2] について主に注目する．メタ学習を用いること(l)znm ∈ R は l 層目 (n, m) に位置する表現ベクトルの要素を表す．
(l)wi ∈ R は l 層目の重み付けパラメータである．そして，σ(·)
N ×Mは活性化関数である．最初の層では，N × M 行列 X ∈ R

で，既存の推薦システムのタスクでメタ学習されたパラメータが入力として与えられた時の (n, m) 番目の要素 xnm ∈ R が与を用いてスパースデータの予測精度向上に貢献できるとされる．

えられる，すなわち znm = xnm が与えられる．最後の層では特に少数の勾配更新を駆使して，新規ユーザーに対する商品の活性化関数 σ(·) は導入されない．

(0)

レーティングの汎用性を高めたメタ学習アーキテクチャ [2] や3. 2. 2 内容情報の埋め込みに使用するモデル

毎回更新される新しい商品に対する推薦の推薦システムに対す潜在変数 znm から各商品，各ユーザーの平均を求め，各るアプローチ [14] 等が提案されている．本研究のベースとなっ

Feed-forward Neural Network fU ，fV 用いてユーザーベクト

たメタ学習手法 [8] では，ユーザーや商品の数が互いに異なる

ルの初期値 un と商品ベクトルの初期値 vm を算出する（式タスクを入力することが可能であり，ユーザーや商品の関係性

2，3，図 1 参照）．

(0)

(0)

の使用や異なる数のユーザー及び商品データ間での行列分解u(0)n = fU

1 X
znm
M m=1

(0)
vm
= fV

1 X
znm
N n=1

M

を実現している．なお本研究では，行列分解して得られたユー
ザー及び商品の特徴ベクトルにそれぞれユーザーと商品の内容
情報を埋め込むことによって，データ内の評価が極端に少ないN

スパースデータにも対応できるようにしている．

!
(2)

!
(3)

その後ユーザーの内容情報ベクトル auser
を Feed-forward Neun

3 提案手法ral Network hAu : RLU → RLU ，商品の内容情報ベクトル
aitem
を Feed-forward Neural Network hAv : RLV → RLV にm

3. 1 問 題 設 定
はじめに提案手法の説明に用いる変数について定義する．

入力し，ユーザーの内容情報ベクトルの潜在表現 zAu ,n と商品

meta-training の段階で用いる D 個のタスクのうち，タスク dの内容情報ベクトルの潜在表現 zAv ,m を出力する（式 (4)，(5)において，Nd 人のユーザーによる Md 個の商品のレーティング

参照，図 2 参照）．

を行列 Xd ∈ R
タを X ∈ R

Nd ×MdN ×Mとし，Xd から作成された学習行列デーとする．meta-test の段階で用いるタスクで

zAu ,n = hAu (auser
)
n

(4)

zAv ,m = hAv (aitem
m )

(5)

の，ユーザー数 N∗ による M∗ 個の商品のレーティングを行列X∗ ∈ RN∗ ×M∗ とする．行列 X∗ は meta-training で使用しな
い．以上に加え，Xd に関連する L

user

L
ザーの内容情報ベクトル auserdn ∈ R次元の特徴を持つユー

user，Litem 次元の特徴をL持つ商品の内容情報ベクトル aitem
dm ∈ R

itemを導入する．本論

文では問題設定として，meta-test 段階で未知のタスクの行列
itemX∗ と X∗ に関連する各ユーザーや商品の内容情報 auser∗n , a∗mを入力として与え，X∗ 上の欠損値の予測精度の向上を目的とする．

3. 2 モ デ ル

3. 2. 3 内容情報との連結に使用するモデル
ユーザー及び商品ベクトルの初期値を各内容情報ベクトルの潜在表現とそれぞれ列方向に連結（concatenation）させる（図 2 参照）．式 (4) から算出されたユーザーベクトルの初期値(0)

un とユーザーの内容情報ベクトルの潜在表現 zAu ,n の con(0)catenation (un ++ zAu ,n ) を Feed-forward Neural NetworkhU : R

K+LU→ RK に入力し，内容情報を埋め込んだユーザー(0)ベクトル un を出力する（式 (6)，図 2 参照）．同様に，式 (5)(0)

3. 2. 1 評価値行列の埋め込みに使用するモデルから算出された商品ベクトルの初期値 vm と商品の内容情報ベ本研究では，あるタスクで使用されるレーティングの行列か

クトルの潜在表現 zAv ,m の concatenation (vm ++ zAv ,m ) をらサンプリングして得られた学習行列データを主に入力として，

Feed-forward Neural Network hV : RK+LV → RK に入力し，予測モデルから潜在変数 znm を出力する．予測モデルでは多種内容情報を埋め込んだ商品ベクトル vm を出力する（式 (7) 参

(0)

(0)

照）．ここで式 (6) と (7) において，concatenation を表す記号

図2

内容情報の埋め込みと連結として ++ を用いている．
(0)u(0)+ zAu ,n )n = hU (un +

(6)

(0)
(0)
vm
= hV (vm++ zAv ,m )(7)

3. 2. 4 ユーザーベクトルと商品ベクトルの更新(0)

内容情報を埋め込んだユーザーベクトル un と内容情報(0)を埋め込んだ商品ベクトル vm を用いて，ユーザーベクトル

un ∈ RN ×K と商品のベクトル vm ∈ RN ×K をそれぞれ更新
(t)

(t)

図3

(t)

する（図 3 参照）．その際，ユーザーベクトル un と商品のベ

ユーザーベクトルと商品ベクトルの更新(t)

クトル vm の内積を用いて損失を計算する．計算式は式 (8) の通りに表される．

(T )vm を構成して評価値を予測する．

L∝−

N X
M
X

(t)
bnm (u(t)⊤vm− xnm )2n

3. 3 メ タ 学 習(8)n=1 m=1

メタ学習では，モデルパラメータ Θ，すなわち，Exchangeable

加えて，先行研究では予測モデルの入力データに用いた学習行(t)列データ X の性質がユーザーベクトル un と商品のベクトル(t)vm により反映されるようにするため，式 (2) のユーザーベク
(0)

(0)

トル un と式 (3) 商品のベクトルを用いて vm 式 (9) の損失を導入する．

Lﬁt ∝ −(T )⊤T 回の更新後，評価値行列 x̂nm = un(l)Matrix Layer のパラメータ {{wi }5i=1 }L−1
l=1 ，各 Feed-forward
Neural NetworkfU ，fV ，hAu ，hAv ，hU ，hV のパラメータ，
ユーザーベクトル及び商品ベクトルの更新の際に用いられたハ
イパーパラメータ λ をそれぞれ学習する．そのために，式 (12)の損失関数を最小化するモデルパラメータ Θ を求める．

N
X

M
X

(0) 2
∥u(t)
n − un ∥ +

n=1

′

(t)
(0) 2
∥vm
− vm
∥

2
EX,B,X′ ,B′ [∥bnm (xnm − u⊤n vm )∥ ]

(9)

(12)

′

m=1

X，X は学習行列データ及びテスト行列データを表し，この′′′損失 L と Lﬁt を用いて，正則化パラメータを λ，ユーザーベク

うちテスト行列データ X の要素を xnm と表している．B，B

トル及び商品ベクトルの学習率 η を η > 0 とし，ユーザーベクは学習行列データ及びテスト行列データに対応する各 Binary

(t)

(t)

トル un と商品ベクトル vm の更新を行う（式 (10)，(11) 参

Indactor Matrix を表しており，このうちテスト行列データ X′照）．各更新は T 回行われる．

′′

における Binary Indactor Matrix B の要素を bnm と表して
いる．

(t+1)

un

(t)

∂

(t)

∂un
( M
∑

= un − η= un − η

提案手法におけるメタ学習フレームワークを図 4，メタ学習(L + λLfit )
(t)
)
(t)⊤

bnm (un

(t)

(t)

(t)

アルゴリズムをアルゴリズム 1 に示す．

(0)vm − xnm )vm + λ(un − un )m=1

4 評価実験

(10)

(t+1)

vm

(t)

∂

(t)

∂vm
( N
∑

= vm − η= vm − η(t)

4. 1 データセット(L + λLfit ))(t)⊤bnm (un

(t)

(t)

(t)

(0)

本研究では従来手法で使用された，Movielens（ML100K）[5]vm − xnm )un + λ(vm − vm )のデータセットを用いた．ML100K は 943 人のユーザーによ(11)る 1682 個の商品の評価値 100,000 件を有する．なお本研究で

n=1

図4

提案手法のフレームワーク

アルゴリズム 1 提案手法のメタ学習アルゴリズム
Input: メタ学習データセット：X = {Xd }D
d=1 ，ユーザー数 N ，商品数 M ，(t)
学習行列データの割合 R，ユーザーベクトル u(t)n と商品ベクトル vm のitemD
更新回数 T ，ユーザーと商品の内容情報 {(auser
dn , adm )}d=1 ,5 条件設定本研究で使用されるモデルはノード数 32 の Exchangeable

Output: 学習後のモデルパラメータ ΘMatrix Layer が 3 層で構成される．Feed-forward Neural Net-

1: モデルパラメータ Θ の初期化

work fU ，fV は中間層と出力層のノード数 32 を持つ 3 層で構2: while 収束 do
3:
4:

無作為にタスク d の選択成される．活性化関数は ReLU 関数 ReLU(x) = max(0; x) [1]

タスク d の行列 Xd から無作為にユーザー数 N ，商品数 M の行列 X̄

を使用している．式 (10)，(11) のユーザーベクトル及び商品をサンプリングして作成

5:

サンプリングされた行列 X̄ のうち，割合 R 分を学習行列データ X，残りをテスト行列データ X′ に分割

6:

学習行列データ X を用いて予測モデルからユーザーベクトルの初期値(0)u(0)
n と商品ベクトルの初期値 vm を生成（式 (2)，(3) 参照）

7:

それぞれ Feed-forward Neural Network hAu ，hAv を介して，ユー
item
ザーの内容情報ベクトル auser
dn ，商品の内容情報ベクトル adm をユーザー(0)
ベクトルの初期値 u(0)n と商品ベクトルの初期値 vm に埋め込み，Feed-η = 10−2 ，各ベクトルの更新回数は T = 10 とした. モデルはAdam [10] を用いて最適化され，Adam の学習率は 10−4 とした．バッチサイズは 16，ドロップアウト率は 0.1，メタ学習のエポック数は 1000 と設定した．
式 (4) でユーザーの内容情報ベクトルの入力に用いられる

forward Neural NetworkhU ，hV を介してユーザーベクトルの初期値

Feed-forward Neural Network hAu ，式 (5) で商品の内容情報

(0)
u(0)
と商品ベクトルの初期値 vmを算出する（式 (4)，(5)，(6)，(7)nベクトルで用いられる Feed-forward Neural Network hAv はそ

参照）

8:

ベクトルの勾配降下ステップによる更新において，学習率は(0)
ユーザーベクトル u(0)n と商品ベクトル vm を各更新式 (10)，(11) を基に T 回更新

れぞれ 3 層で構成され，入力層のノード数が各内容情報ベクトルの特徴の長さに設定している．なお中間層のノード数 32，出9:損失関数の計算（式 (12) 参照）

力層のノード数 32 と設定している．式 (6) で内容情報を埋め込

10:確率的勾配降下法によるパラメータ Θ の更新

んだユーザーベクトルを出力するのに用いられる Feed-forward

11: end while

Neural Network hU ，式 (7) で内容情報を埋め込んだ商品ベク
トルを出力するのに用いられる Feed-forward Neural Network

は，評価値を平均 0，分散が 1 になるように正規化した．

ML100K におけるユーザーの内容情報では，年齢，2 パター

hV もそれぞれ入力層のノード数 64，中間層のノード数 32，出力層のノード数 32 の 3 層で構成される．

ンの性別（男女），21 個の職業，商品の内容情報では，19 種類のジャンルとリリース日で構成される．本研究では以上の項目のうち，性別と職業，ジャンルを 0 と 1 の One-hot vector で表し，年齢とリリース日を [0, 1] 間で正規化した．
実験に用いるデータセットのうち，70 ％を meta-training，

5. 1 比 較 対 象
提案手法の有効性を確認するために，先行研究の手法 [8] とは他に以下の比較手法を用意した．

•

MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）[4]10 ％を meta-validation，残りを meta-test の段階で用いる３モデルや損失関数にとらわれないメタ学習手法 [4] [2] であり，つのデータセットに分割して実験を行った．meta-test の段階

ニューラルネットワーク全体に対してタスク毎及び全体でモ

では，元のデータから無作為に N × M の行列データを作成し，デルを学習する [4]．本研究では予測モデルは提案手法と同じ

そのうち半分の評価値を欠損値とした状態でテストを行った．

くノード数 32 の Exchangeable Matrix Layer が３層で構成される．

•

EML（Exchangeable Matrix Layer）[8] [6] のみ

先行研究の Exchangeable Matrix Layer を用いたモデルの出力

表1

提案手法と従来手法との比較結果（RMSE と標準偏差を示す）
手法

行列サイズ 30

行列サイズ 50

表2

行列サイズ 80

行列サイズ及び使用した内容情報の特徴別の比較結果（RMSEと標準偏差を示す）

提案手法 0.960 ± 0.047 0.929 ± 0.039 0.913 ± 0.035

行列サイズ

先行研究

30

MAML
EML

0.968 ± 0.046
0.967 ± 0.043
0.969 ± 0.046

0.942 ± 0.047
0.941 ± 0.037
0.949 ± 0.040

使用した内容情報の特徴

0.973 ± 0.034

0.922 ± 0.034

性別のみ

0.943 ± 0.040

0.930 ± 0.037

職業のみ

0.962 ± 0.075

ジャンルのみ0.987 ± 0.057

リリース日のみ

0.926 ± 0.055

提案手法

0.960 ± 0.047

内容情報無し0.968 ± 0.046

年齢のみ

0.955 ± 0.037

性別のみ

0.937 ± 0.031

50

職業のみ

0.929 ± 0.049

ジャンルのみ0.954 ± 0.038

リリース日のみ

0.920 ± 0.046

提案手法

0.929 ± 0.039

内容情報無し0.942 ± 0.040

年齢のみ

0.920 ± 0.030

性別のみ

0.916 ± 0.03080

図5RMSE ±標準偏差

年齢のみ

0.922 ± 0.034

提案手法と従来手法との比較結果（RMSE と標準偏差を示す）

において，ユーザーベクトルと商品ベクトルに行列分解しない

職業のみ

0.920 ± 0.037

ジャンルのみ0.936 ± 0.028

リリース日のみ

0.910 ± 0.035

提案手法

0.913 ± 0.035

内容情報無し0.922 ± 0.034

モデルである．提案手法と同じくノード数 32 の Exchangeable

Matrix Layer が３層で構成される．
5. 2 評 価 指 標
本研究では，評価指標として RMSE（Root Mean Squared

Error，平均二乗誤差の平方根）[9] を meta-test 時におけるクエリデータに導入し，比較手法と誤差を比較することにより提′案手法の有効性を測った．RMSE を式 (13) にて示す [9]．xnm ，x̂nm は，N × M のテスト行列データ X′ ，予測行列データ X̂
の (n, m) の要素を表す．

v
u
N X
M
u 1 X
RMSE = t(x′nm − x̂nm )2
N M n=1 m=1(13)

6 実験結果図6

行列サイズ及び使用した内容情報の特徴別の比較結果（RMSEと標準偏差を示す）

容情報を使用した時が精度が低くなっている．

提案手法と従来手法との比較結果，各内容情報の各特徴間の比較結果について述べる．

7 考

察

6. 1 従来手法との比較

7. 1 従来手法との比較

図 5 と表 1 で示すように，メタ学習でランダムサンプリング

実験結果における図 5 と表 1 を踏まえて以下考察を述べる．

されたどの行列のサイズでも，提案手法が最高精度を記録した．

実験結果より，提案手法が各行列サイズでの最高精度を記録し合わせて先行研究と同様行列サイズが大きくなるにつれて，提たことについて，提案手法で予測モデルから出力されたユー

案手法の精度が高くなっている．

ザーベクトルと商品ベクトルに各内容情報を補助的に活用す

6. 2 各特徴間の比較ることは，先行研究で用いられたモデルの学習を維持し，その後のユーザーベクトルと商品ベクトルの更新に良い影響を与行列サイズ及び特徴毎の結果を図 6 及び表 2 に示す．まず全えていると言える．その上で小さい行列サイズでも先行研究を体を通して，各行列サイズで商品のリリース日のみの内容情報上回った精度を記録したことから，内容情報を用いることで，を使用した時が，提案手法（年齢＋性別＋職業＋ジャンル＋リ

ユーザーまたはユーザーによる商品のレーティングが疎らな場

リース日）より高い精度を記録した．この結果に加えて先行研合でも，ユーザーと商品の関係性を考慮した推薦の実現に貢献

究と比較して，ユーザーの性別，職業のみの内容情報を使用ししていると考えられる．

た時が精度が高く，ユーザーの年齢，商品のジャンルのみの内

7. 2 各特徴間の比較
実験結果における図 6 及び表 2 を踏まえて以下考察を述べる．
実験結果より，他の特徴と比べて，本研究で用いたユーザーの[7]

性別や職業，商品のリリース日はそれぞれユーザーの嗜好と相関性があり，未知の商品のレーティングにもその傾向が反映できていると考えられる．

[8]

一方で，ユーザーの年齢や商品のジャンルのみを内容情報として用いた時の実験結果の考察として，これらの特徴がユー[9]

ザー・商品間との相関性とミスマッチを起こしたことが考えられる．すなわち，ユーザーの年齢や商品のジャンルとユーザーの嗜好に関係性が無いことが推測できる．さらに商品のジャンル[10]において，他のユーザーの性別，職業といった One-hot vector
化して使用した特徴とは異なり，複数のジャンルを有している（ユーザーの性別は男女の２パターンでユーザーは必ずどちら[11]

か片方を有する，職業も 21 個のうち必ず１つのみを有する）ため，特徴が複雑化して精度低下に繋がったと推測できる．

[12]8 ま と め

[13]

本研究ではユーザーによる商品の評価のみの情報だけでなく，[14]

ユーザーの内容情報や，商品の内容情報を活用して，ユーザーと商品の相互関係を活用できる推薦システム手法を提案した．
先行研究では協調フィルタリングをベースとしているため，未知の商品のレーティングに課題点を含んでいたが，本研究で内容ベースフィルタリングをベースとした方法として内容情報を活用することによって，未知の商品の評価予測の精度を高められたことを確認できた．

[15]
[16]
[17]

今後の検討事項として，内容情報に多様な特徴表現を用いてそれに適応可能なモデル構築を行うことが挙げられる．例えば，ユーザーや商品について説明している文を Word2vec 等を通じて数値化して内容情報として用いるといった案や，内容情報の時系列を考慮したフレームワークを作成するといった案が考えられる．こうした研究により，提案手法がより実用的になることを期待したい．

文

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