DEIM Forum 2023 3b-7-1

Twitter データを活用したラジオ番組推薦システムの検討
丸山

司†

岡本

一志†

柴田

淳司††

† 電気通信大学情報理工学研究科 〒 182–8585 東京都調布市調布ケ丘 1–5–1†† 東京都立産業技術大学院大学 〒 140–0011 東京都品川区東大井 1–10–40
E-mail: †{tsukasa.maruyama,kazushi}@uec.ac.jp, ††shibata-atsushi@aiit.ac.jp
あらまし

ラジオ番組では，リスナーに対し放送の感想ツイートを促す番組も多く，推薦システムへの活用に期待できるデータが豊富であるが，ラジオ番組推薦にソーシャルメディアを活用した研究は十分になされていない． 本研究では，既存研究で提案されているソーシャルメディアを用いた推薦手法を Twitter データを用いたラジオ番組推薦に適用し，有効な推薦手法を明らかにする．ユーザのフォロー関係やツイートのテキスト，ツイートから抽出したユー
ザの関心を活用した手法の推薦精度を評価し比較する． 実験では，ニッポン放送と TBS ラジオの 113 番組を対象に，2020 年 4 月から 2022 年 3 月のツイートを活用して評価実験を行う．
キーワード 推薦システム, ソーシャルメディア, ラジオ番組, ソーシャル推薦, 協調フィルタリング
し，各手法を評価することで，ラジオ番組推薦に適した手法を1 はじめに新型コロナウイルスの流行に伴う在宅勤務をはじめとした生
活環境の変化から，ラジオ番組の聴取人数が増加している [1,2]．
また，パソコンやスマートフォンでラジオ視聴ができる radiko 1が登場した時期から，ラジオを聴く時間や機会が増えた人が増加している [3]．従来のリアルタイム放送の番組から選択する以外に，radiko では 1 週間以内に放送された番組から選択し，好きなときに視聴できるタイムフリー機能により，番組選択の明らかにする．また，推薦結果やデータセットの分析から，ラジオ番組と Twitter データの関係性について考察する．評価実験では，ニッポン放送と TBS ラジオで 2021 年度に放送された 113 番組についてデータセットを作成し，各推薦手法についてランキング評価や多様性評価の指標を用いて推薦結果を評価する．

2 関連研究自由度が向上している．以上のような聴取者の増加と自由な番

本節では，ソーシャルメディアを活用した推薦手法について

組選択を背景に，パーソナライズされたラジオ番組推薦のニー説明した後，ラジオ番組と類似メディアの推薦システムに関すズが高まっているといえる．

る研究について述べる．

10 代・20 代を中心にソーシャルメディアにラジオ番組の感想を投稿するユーザが増えている [3]．また，多くの番組が番2. 1 ユーザ関係を活用した推薦

組ウェブページや公式 Twitter アカウントで番組公式ハッシュソーシャルネットワークのユーザ間の信頼は親密度や興味・タグを指定し，感想ツイートの投稿を促している．我々の調査

関心の類似により生み出されるとされている [5]．ユーザ間のでは，2021 年の TBS ラジオとニッポン放送で放送されている

親密度や信頼が高い場合は興味や関心の類似度も高いという仮番組のうち，120 番組が公式 Twitter アカウントや公式 HP，説に基づき，ソーシャルメディア上のユーザ間の友人関係や信radiko の再生ページで公式ハッシュタグを指定している．

頼関係のユーザネットワークを活用した推薦研究が多く行われ

番組公式ハッシュタグを含むツイートをユーザの番組視聴とている [6–8]．このようなアプローチは，評価履歴からユーザ見なすことで評価ラベルを含めたデータセットを構築し，ユーの類似度計算が困難なコールドスタート問題に対して有効とさ

ザのツイートやフォロー関係から推薦モデルを構築して，ラジれている．

オ番組推薦の評価実験を行えると考える．一方で，ラジオ番組

Jeong らは，FaceBook 2 の親密な友人のアイテム評価値を集で放送される音楽などの情報からラジオ番組を推薦する研究 [4]計するソーシャル推薦手法を提案し，従来の協調フィルタリン

があるが，ソーシャルメディアを活用したラジオ番組推薦に関

グ手法におけるコールドスタート問題を改善している [6]．一する研究は十分になされていない．

般にユーザベース協調フィルタリングでは，推薦対象ユーザと本研究では，ラジオ番組に関するツイートやその投稿ユーザ

他ユーザの類似度を計算し，興味・関心が近い他ユーザの評価の過去のツイート，フォロー関係で構成されるデータセットを値から推薦アイテムを決定する．Zarei らはソーシャルメディ

作成し，Twitter ユーザに対して番組を推薦するパーソナライ

ア上で推薦対象ユーザが信頼しているユーザと他ユーザの類似

ズド推薦を想定する．既存研究で提案されているソーシャルメ

度計算を行うことで，特に評価アイテムが少ないユーザ（コーディア上のデータを活用した推薦手法をラジオ番組推薦に適用

ルドスタートユーザ）に対する推薦精度の向上に成功してい1：https://radiko.jp

2：https://www.facebook.com/

る [7]．Seo らは，ユーザ間の友好度をインタラクションによる
親密度，ソーシャルネットワーク上の友人の類似度，投稿内容

表 1: 検証手法の一覧
手法名

使用データ

モデル

User-based CF

視聴履歴のみCF

Friend-based CF

フォロイー

コサイン類似度

Trust-friend-based CF

フォロイー

CF

Friend-based Graph

フォロイー

RWR

Friend-group based CF

フォロイー

CF

研究がある [10–13]．Lee らは，ユーザのツイート集合とニュー

Tweet-based CBF

ツイートテキスト

TF-IDFスのテキストをそれぞれ文書とし，Term Frequency-Inverse

Tweet-based CF

ツイートテキスト

TF-IDF，CF

Document Frequency（TF-IDF）を用いて文書ベクトルを作

Tweet-topic based CFから取得する興味・関心の類似度により定義し，推薦に活用す
る協調フィルタリングモデルを提案している [9]．

2. 2 ユーザ生成コンテンツを活用した推薦
ユーザのコメントやツイートのユーザ投稿を用いた推薦手法のハッシュタグ
人物名成，ユーザとニュース類似度計算を行うコンテンツベースフィ
ルタリング（CBF）手法を提案している [10]．Abel らは，ユー

Tweet-topic based Graph

ハッシュタグ
人物名

CF, Jaccard 係数
RWR

ザのツイート中にあるハッシュタグやトピック，固有名詞の情報を用いてユーザモデリングを行い，ニュース推薦に最も適している情報源を明らかにしている [12]．林らは，レビューテキス
ト中のキーワードを肯定語・否定語に分割して抽出し，TF-IDF
を用いて類似レビューを提示する映画推薦システムを構築している [13]．
ユーザが生成するタグを用いた推薦が提案されている [14–16].

Konstas らは，Last.fm 3 の音楽推薦タスクについて，楽曲とタグ，ユーザをノードとする無向グラフを用いたグラフベース推薦を提案している [16]．ユーザが付与したタグや楽曲に付与されたタグ，ユーザが視聴した楽曲などに無向エッジを張り，Random Walk with Restart（RWR）を用いて，ユーザと楽曲のリンク予測を行うことで楽曲を推薦する．

2. 3 ラジオ番組推薦とテレビ番組推薦に関する研究
テレビ番組推薦にソーシャルメディアを用いる研究がされている [17–20]．澤井らは，NHK の番組について Twitter データを活用したテレビ番組推薦システムを構築している [17]．ハッシュタグ #NHK がついたツイートから，その投稿時間と同時
刻の放送番組を視聴番組と想定し，投稿ユーザのフォロー情報と併せてデータセットを構築している．このデータセットを用いてカリスマユーザを中心に興味の伝播を考慮した協調フィル
タリングによる番組推薦手法を提案している．
ラジオ番組推薦では，主に放送された音楽をもとにした推薦手法が提案されている [4, 21]．Ignatov らは，ラジオ番組で放送される音楽とユーザの音楽の好みからラジオ番組を推薦するており，ラジオ番組分野でも Twitter データの活用が注目され始めている．しかし，推薦システムに Twitter データを活用した研究は十分になされていない．

Twitter データでは，ユーザの投稿から番組視聴や関心のあるトピック，テキスト全体，ユーザネットワークから関心の近いユーザの情報をユーザへの負担やラベル付コストなしで取得できる．本研究ではこれらのデータに対して，ソーシャルメ
ディアを使った既存の推薦手法をラジオ番組推薦に応用する．

3 検証する推薦手法
ユーザ u が視聴した番組の集合を Pu ，フォロイー集合を Fu ，
ツイートの集合を Tu ，関心語を Iu とする．番組 p ∈ P が公式にしているハッシュタグを hp ，番組に関する口コミツイー
トの集合を Tp とする．本研究のタスクは，ユーザ u に対して，
ユーザと番組に関する情報から，未来に視聴する番組集合 Pu′を予測することである．予測対象の Pu′ は既に視聴済みの番組を除いた番組集合であり，Pu ∩ Pu′ = ϕ, Pu′ ⊂ P \ Pu である．
推薦では，推薦時点で未視聴の番組 p ∈ P \ Pu に対し，推薦ス
コア su,p を計算し，推薦スコア順に並び替えた推薦番組リスト（順序集合）Zu′ を作成する．評価では，Pu′ と Zu′ を比較し，ランキング評価を行うことで推薦精度を評価する．検証する推薦手法の一覧を表 1 にまとめる．

3. 1 ユーザベース協調フィルタリング

手法を提案している [4]．しかし，日本のラジオ番組では番組のユーザ番組評価値行列 V を音楽に占める割合は小さく，適用は厳しいと考える．Jesús ら1Vi,j =
0は，放送される音楽に加え，出演者の話し方や番組のトークと音楽の割合，ユーザの好みのトピックや番組のトピックなどのユーザ i が番組 j を視聴(1)

ユーザ i が番組 j を未視聴，複合的な補助情報を活用したラジオ番組推薦システムを構築している [21]．この研究では，ラジオ番組のトピックを人手でラベル付けしていたり，事前のアンケートにユーザが好みを入力していたりとデータ取得のコストとユーザへの負担が大きいシとする．ユーザ番組評価値行列 V に対して，アイテムベース

CF を適用し，推薦スコアを計算する．ユーザの類似度計算には，コサイン類似度

ステムとなっている．
太田らは [22]，ラジオ番組の感想ツイートが多い時間を盛り上がっている箇所とし番組の放送音声を圧縮する手法を提案し3：https://www.last.fm

sim(ua , ub ) = cossim(Va , Vb )(2)を使用する．本研究では，この手法を User-based CF と呼ぶ．

図 1: Friend-based Graph の構造の概形

図 2: Tweet-topic based Graph の構造の概形

3. 2 友人の評価値を利用した協調フィルタリング推薦

を計算し，ユーザベース協調フィルタリングにより推薦スコア

Jeong らの手法 [6] と Zarei らの手法 [7] を検証し，本研究では，それぞれ Friend-based CF, Trust-friend based CF として説明する．Friend-based CF では，友人 f ∈ Fu の評価値の平均を計算し，番組の推薦スコア∑

su,pj =

3. 5 ツイートテキストを利用したコンテンツベース推薦
Lee らの手法 [10] を本研究では，Tweet-based CBF と呼ぶ．

f ∈Fu Vf,j|Fu |ユーザ u のツイート集合 Tu を 1 つの文書と見なし，番組 p につ(3)とする．Trust-friend based CF では，推薦対象ユーザ u の信頼しているユーザ（本研究では友人）Fu との類似度計算∑
simt (u, ut ) =su,p を計算する．

いてのツイート集合 Tp も同様に 1 つの文書と見なす．TF-IDF
を用いて，文書ベクトル vu , vp を作成する．文書ベクトルのコサイン類似度 cossim(vu , vp ) を推薦スコア su,p とする．

3. 6 ツイートテキストを利用した協調フィルタリング推薦
f ∈Fu sim(f, ut )

|Fu |

(4)

により，ユーザ類似度を定義し，ユーザベース協調フィルタリ

Tweet-based CBF と同様に，ユーザ u のツイート集合 Tu
に対し，TF-IDF により文書ベクトル vu を作成する．ユー
ザ 間 の 類 似 度 計 算 を 文 書 ベ ク ト ル の 類 似 度 sim(ua , ub ) =ングを行う．

cossim(vua , vub ) により定義し，ユーザベース協調フィルタリ
3. 3 友人ネットワークを利用したグラフ推薦

ングにより推薦スコア su,p を計算する．本研究では，Tweet-

本手法を本研究で Friend-based Graph と呼ぶ．この手法は，Konstas らのタグとユーザ，アイテムのグラフを用いる推薦手法 [16] からタグを除いた簡易的なグラフベース手法である．
ユーザと番組をノードとし，ユーザが視聴した番組との間に重み 1 のエッジ，ユーザとフォロイーに重み 1 のエッジを持つ無向グラフ G を構築する．グラフ G の構造を図 1 に示す．本来

Twitter のフォロー関係は一方向の関係であり，有向エッジにするべきだが，データ収集の都合からフォロワーの収集が困難

based CF と呼ぶ．
3. 7 ツイートの関心語を利用した協調フィルタリング推薦
Seo ら [9] が検証している手法のうち，ユーザ投稿内のトピッ
クを用いた協調フィルタリングを Tweet-topic based CF として適用する．トピックの抽出には，Abel ら [9, 12] の検証に従い，ツイートの固有名詞，ハッシュタグの 2 種類について比較する．ユーザ u のツイート集合 Tu から，固有名詞とハッシュタ
グをユーザの関心語 Iu として抽出する．固有名詞には人物名をなため無向エッジとしている．
グラフ G で各ノードからのエッジの重みの合計が 1 になる
ように正規化を行い，隣接行列 A を作成する．リスタート率 cとしてユーザ u を始点，ru をノードの定常確率ベクトル，quを u に対応するノードを 1，それ以外を 0 とする one-hot ベク
トルとする．RWR によりノードの定常確率使用する．関心語 Iu の出現回数による Bag of Words（BoW）
から特徴ベクトル vIu を作成する．特徴ベクトルのコサイン類
似度によりユーザ類似度計算を定義し，ユーザベース協調フィ
ルタリングにより，推薦スコア su,p を計算する．

3. 8 ツイートの関心語を利用したグラフ推薦
Konstas らの手法 [16] を，本研究では，Tweet-topic based

ru = (1 − c)Aru + cqu(5)Graph と呼ぶ．Tweet-topic based CF と同様に固有名詞とハッを計算する．番組 p に該当するノードの定常確率を推薦スコア

シュタグを用いて関心語 Iu を考える．ユーザと番組，関心語

su,p とする．

をノードとし，ユーザが視聴した番組との間に重み 1 のエッジ，
ユーザと関心語に重み 1 のエッジを持つ無向グラフ G を構築

3. 4 友好度を計算し利用する協調フィルタリング推薦

する．グラフ G の構造を図 2 に示す．

Seo ら [9] の検証する手法のうち，ユーザコミュニティの類似

グラフ G から，各ノードからのエッジの重みの合計が 1 に度計算を用いた協調フィルタリングを Friend-group based CF

なるように正規化を行い，隣接行列を作成する．各ユーザ u をとする．ユーザの友人集合を Jaccard 係数によりユーザ類似度を始点とした RWR を行い，番組 p ∈ P の定常確率を計算し，|Fua ∩ Fub |sim(ua , ub ) =|Fua ∪ Fub |(6)

推薦スコア su,p とする．

表 2: テストデータセットの概要
番組数

113

ユーザ

実験ユーザ 8331 人 評価ユーザ 6486 人

実験ユーザ内の友人数

平均 1.48 人

標準偏差 3.43 人

実験ユーザ内の友人有無

有 4332 人

無 3999 人

図 3: データセット分割の略図

4 実験データセットの構築
ニッポン放送と TBS ラジオの 113 番組の視聴ユーザを収集

表 3: 推薦精度と多様性

し，各ユーザのユーザプロファイルを収集する．表 2 に収集した番組や実験ユーザ，友人に関する概要を示す．

4. 1 視聴者の収集
各番組は公式のハッシュタグを指定しており，そのハッシュタグをつけてツイートした場合そのユーザがそのツイートの投稿日時で該当番組を視聴したと見なす．また，番組公式アカウ
ントをフォローしている場合もユーザ作成時に番組視聴し始め

Precision@5 MRR@10 Recall@10 Diversity@10
User-based CF

0.0529

0.151

0.322

0.959

Tweet-based CF

0.0712

0.247

0.412

0.954

Tweet-topic based CF (person)

0.0874

0.284

0.519

0.954

Tweet-topic based CF (hashtag)

0.0896

0.290

0.539

0.955

Friend-based CF

0.0492

0.150

0.303

0.964

Trust-friend based CF

0.0661

0.195

0.402

0.958

Friend-group based CF

0.104

0.334

0.610

0.953

Friend-based Graph

0.103

0.339

0.621

0.954

Tweet-topic based Graph (person)

0.0854

0.281

0.529

0.953

Tweet-topic based Graph (hashtag)

0.0920

0.298

0.557

0.954

Tweet-based CBF

0.0317

0.118

0.201

0.977

たとする．2021 年 4 月 1 日から 2022 年 3 月 31 日に対象のいずれかの番組を視聴したユーザを収集する．このユーザのうち，視聴した番組がある場合，そのユーザを評価ユーザとし，推薦

2020 年 4 月 1 日から 2022 年 3 月 31 日のツイート件数が 2000

精度の評価に用いる．学習期間，評価期間を 1ヶ月ずつずらし

件以下のユーザの中からランダムに選択したユーザを，実験でながら，図 3 のように 12 個のデータセットを構築する．

使用する実験ユーザとして使用する．

5. 2 評 価 指 標
4. 2 ユーザプロファイルの収集・構築

推薦精度の計算には，Precision@k ，Recall@k ，MRR（Mean

各実験ユーザについて，(1) 2020 年 4 月 1 日から 2022 年 3

Reciprocal Rank）@k の 3 つのランキング評価指標を用いる．

月 31 日に投稿したツイート，(2) 収集時点でのフォロイー，を

k は推薦リストの要素数を意味する．多様性評価 Diversity@k

収集する．TwitterAPI では，ツイートテキスト中の人物名やハッシュタグを抽出して取得できる．この情報を Tweet-topicには，推薦リスト上位 k 個の類似度の逆数により∑∑based CF や Tweet-topic based Graph で用いる関心語 Iu に

Diversity(Pu,z , k) =i∈top(Pu,k ,k)使用する．

4. 3 番組プロファイルの収集・構築
各番組について，番組指定のハッシュタグを含む 2020 年 4
月 1 日から 2022 年 3 月 31 日に投稿したツイートを収集し，番組に関するコメントツイートとする．

j∈top(Pu,k ,k)\i 1/sim(i, j)k(k − 1)(7)のとおり計算する．アイテムの類似度計算には評価値ベクトルのコサイン類似度を用いる．

5. 3 推薦精度と多様性の評価結果
推薦リストサイズ毎の推薦精度および多様性の評価結果を図4，5 に示す．推薦リストのサイズ k を 3 から 10 にの範囲で評価

5 評価実験

し，図の k を横軸，各指標の評価値を縦軸としている．全手法

5. 1 実 験 設 定

における推薦リストのサイズを 10 としたときの各指標の評価値

本実験では番組が指定するハッシュタグを含むツイートがある場合，その番組を視聴したと見なす．多くのユーザが継続してラジオ番組を視聴しているため，過去に視聴した番組を再度推薦することはほとんどユーザにとって有益ではない．そのため，3 節で説明したとおり，本実験ではユーザが過去に視聴していない番組を並び替えて推薦リストを作成する．
データ収集期間の 2020 年 4 月 1 日から 2022 年 3 月 31 日
で，次のように分割してデータセットを構築する．まず，2020
年 4 月 1 日から 2021 年 3 月 31 日を学習期間，2021 年 4 月 1日から同年 4 月 30 日を評価期間とする．各実験ユーザについて，学習期間に視聴していない番組のうち，評価期間に初めてを表 3 に示す．Precision，Recall，MRR のいずれでも Friend-group based CF と Friend-based Graph で高い推薦精度となっている．関心語情報を使った手法である Tweet-topic basedCF（person, hashtag），Tweet-topic based Graph（person，
hashtag）が一定程度の推薦精度となっている，
また，Friend-based CF，Truest-friend based CF，Tweet-

based CBF が推薦精度と同様に低い多様性の評価結果となっている．Tweet-based CF が推薦精度に反して，高い多様性の評価結果となっている．

0.08

0.96
0.30
0.95

MRR@k

0.5

Recall@k

Precision@k

0.10

User-based CF
Tweet-based CF
Tweet-topic based CF (person)
Tweet-topic based CF (hashtag)
Friend-based CF
Trust-friend based CF
Friend-group based CF

0.6

0.4

0.3

User-based CF
Tweet-based CF
Tweet-topic based CF (person)
Tweet-topic based CF (hashtag)
Friend-based CF
Trust-friend based CF
Friend-group based CF

0.25

0.20

Diversity@k

User-based CF
Tweet-based CF
Tweet-topic based CF (person)
Tweet-topic based CF (hashtag)
Friend-based CF
Trust-friend based CF
Friend-group based CF

0.12

0.06

0.94
0.93

User-based CF
Tweet-based CF
Tweet-topic based CF (person)
Tweet-topic based CF (hashtag)
Friend-based CF
Trust-friend based CF
Friend-group based CF

0.92
0.15

0.2

0.91

0.04
3

4

5

6

k

7

8

9

10

3

4

(a) Precision

5

6

k

7

8

9

10

3

4

(b) Recall

5

6

k

7

8

9

10

3

4

(c) MRR

5

6

k

7

8

9

10

(d) Diversity

図 4: 推薦精度と多様性の評価結果（CF）

0.14

Friend-based Graph
Tweet-topic based Graph (person)
Tweet-topic based Graph (hashtag)
Tweet-based CBF

0.35

Friend-based Graph
Tweet-topic based Graph (person)
Tweet-topic based Graph (hashtag)
Tweet-based CBF

0.6
0.5

0.97
0.30
0.96

0.06

0.4
0.3

0.25

Friend-based Graph
Tweet-topic based Graph (person)
Tweet-topic based Graph (hashtag)
Tweet-based CBF

0.20

Diversity@k

0.08

MRR@k

0.10

Recall@k

Precision@k

0.12

0.95
0.94
0.93

0.15

0.2

0.04
0.02
3

4

5

6

k

7

8

9

0.1

10

Friend-based Graph
Tweet-topic based Graph (person)
Tweet-topic based Graph (hashtag)
Tweet-based CBF

0.92
0.10
3

(a) Precision

4

5

6

k

7

8

9

10

(b) Recall

3

4

5

6

k

7

8

9

(c) MRR

10

0.91

3

4

5

6

k

7

8

9

10

(d) Diversity

図 5: 推薦精度と多様性の評価結果（Graph と CBF）

ルを用いた類似度を縦軸にプロットしている．用いる番組は，

6 分析・考察

実験ユーザで視聴者が 50 人以上いる 66 番組に限定し，それらの番組同士の類似度を計算している（同一番組の類似度は

6. 1 補助情報と番組視聴の関連プロットから除外している）．補助情報を用いた類似度と評価

Friend-group based CF と Tweet-topic based CF では，Jaccard 係数を用いるか BoW ベクトルのコサイン類似度を用いるかの違いはあるが，いずれも補助情報の類似度からユーザ類
似度を求める協調フィルタリングである．そこで，フォロイー（Friend-group based CF）と人物名，ハッシュタグ（Tweet-

値ベクトルを用いた類似度の相関係数は，フォロイーで 0.840，
ハッシュタグで 0.530，人物名で 0.403 となっている．
以上の結果から，補助情報のうち，フォロイーが最もラジオ番組視聴と関連が強く，視聴履歴が不十分な場合に，視聴履歴の代わりにユーザプロファイルとして有効であるといえる．

topic based CF）の補助情報が，番組視聴とどの程度関連して
6. 2 友人データを用いた推薦手法の比較

いるかを分析する．
各補助情報から番組の TF-IDF 特徴ベクトルを作成し，番Friend-based CF と Trust-friend based CF では，友人の評

組類似度 simv を計算する．評価値ベクトルによる番組類似価値を集計したり，友人の評価値と実験ユーザの評価値を比較

度 simr との相関を求め，ユーザ u 毎に補助情報を数え上げ，したりと，全ての友人アカウントを活用できるわけではない．

BoW ベクトル bu を作成する．全ユーザの BoW ベクトルによ

評価値を持つユーザ，つまり実験ユーザ内の友人に限り活用でり，TF-IDF モデルを構築する．各ユーザの TF-IDF ベクトル

きる．実験ユーザ 8331 人のうち 3999 人と，半数近くの実験を vu とし，番組 p の視聴者 u ∈ Up について集計することで，ユーザが実験ユーザ内に友人を持たない．この 2 つの手法は，番組の TF-IDF 特徴ベクトル

実験ユーザ内の友人がいない場合，User-based CF と同様の推薦となるため，多くのコールドスタートユーザに補助情報が提∑vp =u∈Up vu

|Up |

(8)

供できず，推薦精度が他の手法と比べ低くなったと考える．実験ユーザ数を拡大すれば解決できるとも考えられるが，データを計算する．番組 p の TF-IDF ベクトル vp ，評価値ベクトルの収集コストは高くなる．ソーシャルメディアを活用した推薦

rp について，いずれもコサイン類似度を用いてでは，データ収集コストを考慮した効率の良い推薦モデルが求められる．

simv (pi , pj ) = cossim(vpi , vpj )(9)一方，推薦精度が優れる Friend-group based CF と Friend-simr (pi , pj ) = cossim(rpi , rpj )(10)

based Graph では，共通のフォロイーを通じて実験ユーザと接を計算する．
図 6 に，各補助情報による番組類似度を横軸，評価値ベクト

続できるモデルである．視聴履歴を持たなくてもフォロイーア
カウント単体で推薦モデルに活用でき，実験ユーザとのつなが

0.5

0.5

0.5

0.4

0.4

0.4

0.3

0.3

0.3

0.2

0.2

0.2

0.1

0.1

0.1

0.0

0.0
0.0

0.2

TF-IDF

0.4

0.6

0.8

1.0

(a) フォロイー

0.0
0.0

0.2

TF-IDF

0.4

0.6(b) ハッシュタグ（関心語）

0.8

1.0

0.0

0.2
TF-IDF

0.4

0.6

0.8

1.0

(c) 人物名（関心語）

図 6: 補助情報を用いた番組類似度と評価値ベクトル用いた番組類似度の相関りの強さを計算するノードとして役割を果たすことができる．

が誰であるかが番組を大きく特徴付けると思われる．トレンド

友人データを用いた推薦手法では，直接評価値を用いる手

総研 [3] による調査でも，アーティスト・タレントなどと密接法（Friend-based CF や Trust-friend based CF）より，フォロに関われるメディアとして考える視聴者も多い．

イーを介して実験ユーザとのつながりを計算し，その評価値を用

仮説 (2) は，共通のフォロイーを持つ実験ユーザは，友人のいることができる手法（Friend-based Graph と Friend-group

友人のように，親密度の高い潜在的な友人に近い場合である．

based CF）が友人データを効率よく活用でき，推薦精度の優

ユーザ間の親密度や信頼が高い場合，興味や関心の類似度もれる手法であると考える．

高いという仮説 [5] と同様に，コミュニティの類似度で計算し6. 3 実験ユーザサイズと推薦精度の関係
前節で Friend-group based CF と Friend-based Graph は視聴履歴がない友人を活用できる効率の良いモデルであると述べた．本節では実験ユーザが少ないデータセットで Friend-groupbase CF の推薦精度を計測し，効率の良いモデルであるという仮説を検証する．Friend-group based CF について，実験ユー
ザ数 8331（実験ユーザ全体），5000，3000，1000，500 人をランダムにサンプリングしてデータセットを作成し，推薦精度を比較する．推薦リストのアイテム数 k を 3 から 10 について推薦精度を計測し，実験ユーザサイズ毎に評価結果を図 7 に示す．
推薦精度を MRR@10 で比較すると，実験ユーザが 500 人の小規模なデータセットを用いた Friend-group based CF の推薦精度は 0.311 であり，表 3 で示した全ての実験ユーザを用いた Tweet-topic based CF や Friend-based CF の推薦精度より優れている．以上の結果から，Friend-group based CF では少ない実験ユーザでも有効な推薦ができるモデルであるといえる．小規模なデータセットでも推薦が可能であることは，Friend-group based CF の元となった Seo らの文献 [9] で主張されていない内容である．

6. 4 推薦に有効な友人層の分析・考察
Friend-group based CF では，コミュニティの類似度を用いてユーザの類似度を計算し推薦している．本節では，コミュニティの類似度計算でどのようなアカウントが推薦に有効であるかを考察する．Friend-group based CF では，有効な友人として 2 つの仮説がある．
仮説 (1) は，フォローしている有名人がそのユーザの関心
データとなっており，ラジオ番組と直接結びついている仮説である．ラジオ番組は，番組ジャンルは少なく，パーソナリティ

たユーザ類似度は潜在的な友人となる確率と近く，友人の評価値を利用して推薦ができているという仮説である．これは，Friend-group based CF のベースとなる Seo らの手法 [9] で，前提とされている考え方である．

6. 4. 1 フォロワー数による友人セグメントの精度比較
フォロワー数による友人データの 7 つのセグメント（1〜10
人，10〜100 人，100〜1K 人，1K〜10K 人，10K〜100K 人，

100K〜1M 人，1M 人〜）を作成し，セグメントの友人データ
セットによる推薦精度の差を比較する．フォロワー数の多いセグメントの精度が優れれば，仮説 (1) の有名人の関心として利用しており，少ないセグメントの精度が優れれば，仮説 (2) の友人関係を利用している可能性が高いと考える．
ここで実験ユーザのフォロイーが属するセグメントの分布を確認する．実験ユーザについて，フォロイーが 7 つの区分にどのように分布しているかを図 8 に示す．100〜1K，1K〜10K，

10K〜100K，100K〜1M のセグメントでは，フォロイーの割合が同程度になっており，これらのセグメントでは，ボリュー
ム差による影響を考慮せず比較する．各セグメントの友人デー
タのみを用いて推薦を行い，推薦精度と多様性を図 9 に示す．

MRR@k により推薦精度を比較すると，10K〜100K 人のセグメントが最も優れ，次点で 1K〜10K，100K〜1M のセグメントで優れた推薦精度となっており，Recall@k や Precision@k
でもおおよそ同様の推薦精度の順位になっている．次節で各セグメントに属するフォロイーについて定性的に分析する．

6. 4. 2 フォロイーの定性的な特徴分析
佐久間宣行の ANN0 について，6.1 項と同様に TF-IDF を作成し，フォロワー数のセグメント毎に重要なアカウントを計算する．表 4–6 に，各セグメントの TF-IDF 値の上位 20 件についてリストアップしている．表では，番組公式アカウントや

5000
3000
1000
500

0.60

0.33

0.55

0.32

0.50

0.31

0.10
0.09

0.45
Friend-group based CF
Friend-group based CF
Friend-group based CF
Friend-group based CF
Friend-group based CF

0.35

0.07
3

4

5

6

k

7

8

9

10

0.30

0.94

0.93

0.29

0.40

0.08

Diversity@k

0.95

0.11

Recall@k

Precision@k

0.12

MRR@k

Friend-group based CF
Friend-group based CF
Friend-group based CF
Friend-group based CF
Friend-group based CF

0.13

3

4

(a) Precision

5

6

k

7

8

5000
3000
1000
500

9

10

Friend-group based CF
Friend-group based CF
Friend-group based CF
Friend-group based CF
Friend-group based CF

0.28
0.27
3

4

(b) Recall

5

6

k

7

8

5000
3000
1000
500

9

10

Friend-group based CF
Friend-group based CF
Friend-group based CF
Friend-group based CF
Friend-group based CF

0.92

0.91

3

(c) MRR

4

5

6

k

7

5000
3000
1000
500

8

9

10

(d) Diversity

図 7: 実験ユーザサイズを変化させたときの推薦精度と多様性の推移

表 5: 「佐久間宣行の ANN0」視聴者のフォロイー（10K-100K）
0.7

200

TF-IDF 値 表示名

フォロワー数

番組の視聴回数

0.6
150

0.5
0.4

100

0.3
0.2

50

0.1

(a) 割合

M
-10
1M

0K

K-1
M
100

10K

-1K

10K
-10

1K-

100

0

10100

0-1

M
-10
1M

0K

K-1
M
100

10K

10K
-10

-1K
100

1K-

0-1

0

0

10100

0.0

(b) 人数パーソナリティからのフォローからのフォロー0.224 佐久間宣行のオールナイトニッポン０【公式】

80307

1068

-

0.157 福田卓也

51974

37

○

○

0.143 石井 玄 (ひかる)

62862

441

○

○

0.131 三四郎・相田周二

92788

4

○

○

○

0.126 三四郎のオールナイトニッポン 0【毎週金曜深夜 27 時〜】 57054

24○0.125 あちこちオードリー【水曜よる１１：０６テレビ東京系列】 83608

0

-

○

0.119 宮嵜 守史

77312

0

-

○

0.109 デレクジーカー

47393

-

10

-

-

0.102 佐久間宣行の NOBROCKTV

18662

1

-

○

0.101 飯塚

43581

14

-

-

0.099 マヂカルラブリーのオールナイトニッポン 0【公式】

54820

2

-

-

0.0986 霜降り明星のオールナイトニッポン 金曜 25 時

82971

12

○

-

0.0985 JUNK（TBS ラジオ）

46243

0

-

0.0905 ハライチのターン!（TBS ラジオ）

50660

0

-

-

0.0905 たりないふたり−山里亮太と若林正恭−

69053

0

-

○

0.0874 アルコ&ピース D.C.GARAGE（TBS ラジオ）

図 8: 実験ユーザの友人のフォワー数の分布

公式アカウント

-

26929

0

-

-

0.0841 沈黙の金曜日

63066

0

-

-

0.0834 フワちゃんのオールナイトニッポン 0

38567

1

-

-

0.0822 『ラジオの時間』編集部

25328

68

-

-

0.0815 人気ラジオ番組完全ガイド＆サマ編集部公式

12636

75

-

-

表 4: 「佐久間宣行の ANN0」視聴者のフォロイー（1K-10K）
TF-IDF 値 表示名

フォロワー数 番組の視聴回数

公式アカウント

パーソナリティからのフォローからのフォロー

表 6: 「佐久間宣行の ANN0」視聴者のフォロイー（100K-1M）

0.121 ジャイアントあつひこ

7599

2166

-

-

0.0970 天草大王

4969

19

-

-

0.0956 金子 司

9572

73

-

-

0.0951 論より証拠の大ライス

9685

0

-

-

0.221 佐久間宣行

330405

0.0932 ポテチ食べたい、あとモテたい

6568

284

-

-

0.162 オードリーのオールナイトニッポン

2286340.0927 サクマ＆ピース【公式】

6551

0

-

○

0.153 オールナイトニッポン

1874810.0862 サハラサザンカ

3551

437

-

-

0.152 DJ 松永（Creepy Nuts）

0.0838 福田 展大

9991

0

-

-

0.145 Creepy Nuts のオールナイトニッポン【毎週月曜 25 時〜】 123008

0.0828 徳泉

3183

0

-

-

0.138 Creepy Nuts

299922275090

TF-IDF 値 表示名

フォロワー数 番組の視聴回数

300883

公式アカウント

パーソナリティからのフォローからのフォロー

○

-

16

○

○

426

○

○

23

○

○

41

○

12

-

-

0

-

○

725

-

0.0819 げすぱ

5948

0

-

-

0.132 アルコ＆ピース平子

0.0817 よもぎもち

5683

165

-

-

0.132 岩井勇気 ハライチ

5518330-○0.0816 畠山健

8620

0

-

-

0.124 さらば青春の光 森田哲矢

4177500-○0.0812 ハートマト

3908

164

-

-

0.116 佐藤満春

1023484--0.0807 さらば青春の光が Ta ダ、Ba カ、Sa ワギ... 8515

0

-

-

0.111 マヂカルラブリー 野田クリスタル

3031220-○1859455○○0.0804 それはもう白石 TENGA

2762

234

-

-

0.111 藤井健太郎

0.0789 (’-’ 鮭) зは二十歳になってから

3651

780

-

-

0.109 M-1 グランプリ--

0.0776 一蘭食ってまた一蘭

4516

179

-

-

0.108 粗品（霜降り明星）

8888800-○0.0765 アルミ缶

3150

1648

-

-

0.107 東京 03 飯塚

2923896○○

0.0763 駄作

5734

50

-

-

0.0992 霜降り明星 せいや

5023720-0.0761 マイナビニュース・ラジオ【公式】

5526

92

-

-

0.0984 日向坂 46

8258000--0.0941 お笑いナタリー

32477825-○

0.0865 乃木坂 46 のオールナイトニッポン【公式】

19337816○-0.0865 日向坂で会いましょう

4001510--5323920○パーソナリティのアカウントからフォローされているかと，該
当番組ハッシュタグの含むツイートをした回数を視聴回数としている．推薦精度の比較から，Twitter 上のユーザコミュニティて，併せて記載している．100-1K，1K-10K のセグメントでは，を活用した協調フィルタリングやグラフベース手法が最も推薦番組の視聴回数が多い（公式ハッシュタグを含めた番組のコメ精度が優れたことを明らかにしている．分析結果から，ラジオ

ントを頻繁に投稿している）アカウント（以下コアリスナーと番組推薦ではツイートから抽出する関心情報より，有名人の関呼ぶ）が多い．10K-100K，100K-1M のセグメントでは，番組

心を表現するフォロイーデータが番組視聴と類似する補助情報

パーソナリティと関連する有名人と思われるアカウントが多い．

であるといえる．これは，ラジオ番組が，他のドメイン（テレ

5 節の結果と本節の分析をふまえると，有名人のフォロー

ビや映画，音楽など）に比べ，出演者やその関連する有名人が，（10K〜のセグメント）を関心として用いた推薦手法がラジオ番

視聴行動に密接に関わっている性質があるためと考える．先行

組推薦に最も有効であり，コアリスナーのフォロー（1K-10K

研究のソーシャルメディアを用いた推薦で，フォロイーを有名

セグメント）を用いた推薦も一定程度有効なことがわかる．

人の関心として活用する提案はされておらず，これは本研究の貢献の１つである．

7 おわりに本研究は，ラジオ番組推薦に Twitter データを活用した推薦手法を適用し，推薦精度の比較とデータセットの分析を行なっ

今後は，ラジオ番組の Twitter 上のユーザコミュニティに関する更なる分析や，有名人のネットワークを用いた推薦手法の提案を考えている．

0.08
0.06

0.6

0.35

0.5

0.30

0.3

0.02

0.1

0.00

0.0
3

4

5

6

k

7

8

9

10

0 10
10 100100 1K1K 10K10K 100K
100K 1M
1M
3(a) Precision

0.95

0.25

0.4

0.2

0.04

0.96

4

5

6

k

7

0.20
0.15

0 10
10 100100 1K1K 10K10K 100K
100K 1M
1M

0.10
0.05
0.00
8

9

10

(b) Recall

Diversity@k

Precision@k

0.10

Recall@k

0 10
10 100100 1K1K 10K10K 100K
100K 1M
1M

0.12

MRR@k

0.14

3

4

5

6

k

7

0.94
0 10
10 100100 1K1K 10K10K 100K
100K 1M
1M

0.93
0.92
0.91

8

9

(c) MRR

10

3

4

5

6

k

7

8

9

10

(d) Diversity

図 9: 友人のフォロワーの数による推薦精度と多様性の推移

謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP21H03553 の助成を受けたものです．

文

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