DEIM Forum 2017 F2-1

相互再帰的クラスタリングによる場所と来訪者のベクトル表現
理緒†

三浦

加藤

大受††

遠藤

雅樹†††,††††

石川廣田 雅春†††††

莊司 慶行†

博†††† 首都大学東京 システムデザイン学部 〒 191–0065 東京都日野市旭が丘 6–6††† 首都大学東京大学院 システムデザイン研究科 〒 191–0065 東京都日野市旭が丘 6–6†† ウイングアーク１ｓｔ株式会社 〒 150–0031 東京都渋谷区桜丘町 20-1 渋谷インフォスタワー
†††† 職業能力開発総合大学校 基盤ものづくり系 〒 187–0035 東京都小平市小川西町 2–32–1††††† 大分工業高等専門学校 情報工学科 〒 870–0152 大分県大分市大字牧 1666
E-mail: †miura-rio@ed.tmu.ac.jp, ††kato.d@wingarc.com, †††endou@uitec.ac.jp, ††††m-hirota@oita-ct.ac.jp,†,†††{y shoji, ishikawa-hiroshi}@tmu.ac.jp
あらまし

本稿では，類似した場所や訪問客をまとめ，任意の長さのベクトルとして表現する手法を提案する．場所

や人の特徴を表現する際，「渋谷は若者の街である」，「彼は秋葉原に行くようなオタクだ」というように，場所を人で，人を場所で表現する場合がある．本手法ではこれに倣い，1) ある場所の性質はその場所を訪れた人たちによって決まる，2) ある人の性質はその人が訪問したことのある場所によって決まる，という 2 つの仮定に基づき，相互再帰的にクラスタリングを行なう手法を提案した．Twitter のデータを用いた被験者実験により，同じ性質を持った場所同士が正しくクラスタリングされるかを評価した．
キーワード

ジオタグ，ベクトル，相互再帰，クラスタリング
る．また，得られるデータ量も大規模であり，同等の量のデー

1. は じ め にタをアンケート調査によって収集するのに比べてコストが低い．

近年，わが国の景気の低迷や，人々の消費活動の停滞を受けて，マーケティングの重要性が高まっている（注 1）

一方で，ソーシャルメディアの情報は，プロフィール，テキス．人々の消費トの有無など，サービスによって得られるデータが異なる．そ活動を促進するような出店やマーケティングなどを実現するたのため，データ量が多くても，それらを統合的に扱うことは現めに，場所や人の特徴を分析することが重要であると考えられ時点ではできていない．豊富な情報源を用いた分析を実現するる．たとえば，「高円寺はどんな街であるか」など場所に合わせためには，様々なサービスから得られる情報を統合的に扱うこた新規出店であったり，「新宿の東側と西側は違うのか」といっとができる，地域と人の特徴化の手法が必要である．また，日た地域性の分析であったり，場所の性質は様々な場面で必要と本におけるインバウンドの増加や，2020 年の東京オリンピッ

される．また，「古着好きな学生にはこのジャケットがおすすめ」

ク開催に向けて，外国人向けのマーケティングがの重要性が増といったアイテム推薦や，「主婦が多いので日用雑貨を店頭に置しつつあり，外国人ユーザのデータを対象とした分析も必要にく」といった購買促進において，人の性質を分析することは必なっている．しかし，外国人ユーザのデータでは，プロフィー

要不可欠である．近年では，こういった目的の分析のために，

ルやテキストのほとんどは外国語で記述されており，言語の種

サポートベクターマシンなどの機械学習手法や，情報推薦技術類も多いので，それらの複数の言語を同時に解析するコストはが用いられている．これらの手法では，オブジェクトを任意長高く，実現が困難である．そのため，外国人ユーザのデータをの特徴ベクトルとして表現し，分類や類似度計算を行なう．人対象とした場合においても適用可能である，言語依存性の低いや地域を適切に特徴量化することは，マーケティングや地域分分析手法が必要である．

析を行なううえで，大きな課題の一つになりつつある．

場所や人を表現する際，様々な要素に基づく，様々な表現が場所や個人を分析する上で，有用な情報源の一つとして，ソー存在しうる．たとえば，場所をランドマークや用途などに基づ

シャルメディアが挙げられる．スマートフォンや IoT（Internet

いて表現したり，人をその趣味や見た目に基づいて表現したり

of Things）の普及により，位置情報が付与されたソーシャルメ

する．その様々な要素に基づく表現のなかで，次のような 2 つディアの情報が著しく増加している．これらの情報は，従来の，の表現に注目する．
「渋谷は若者の街である」や，「新橋はサラ

政府や企業が行なうアンケート調査による情報に比べ，より，

リーマンの街である」などと言うように，その場所によく訪れ人々の意見や感情を直接的に，かつリアルタイムに反映している人に基づいて，場所を表現することがある．逆に，人の説明をする際，「彼は秋葉原に通うようなオタクである」や，「彼女は（注 1）：日 本 銀 行

消 費 活 動 指 数：https://www.boj.or.jp/research/

research_data/cai/index.htm/

丸の内系のオフィスレディだ」などと言うように，特徴的な場
所を挙げて表現することもある．このような場所と人の相互表

場所
㼍

訪 㼎
問 㼏
㼐
者 㼑
㼒

㻭
㻝
㻜
㻝
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㻜
㻜
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㻜
㻜
㻜

理に分かれているため，その都度手法に工夫を行うことが容易
㻱
㻜
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㻝
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㻝
㻜

㻲
㻜
㻝
㻜
㻝
㻝
㻜

である．例えば投稿頻度による重み付けの方法を変えたり，人と場所でそれぞれ異なるクラスタリング手法を適用するなどの拡張手法が作成しやすい．
本論文の構成は次の通りである．まず 2. 章で関連研究について述べる．次に，3. 章で，本研究で提案する手法を述べ，そ

㼍
㼎
㼏
㼐
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㻭㻮
㻝
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㼍㼎㼏
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㻜

㻰㻱㻲
㻜
㻝
㻜

図 1 相互再起クラスタリング

現を，ソーシャルメディアから得られるデータに応用すること
で，地域と人を相互再帰的に特徴化することができると考えられる．つまり，•ある場所の性質はその場所を訪れた人たちによって決まる，•

ある人の性質はその人が訪問したことのある場所によって決まるという仮定を置くことができる．このような仮定を置くことで，相互再起処理によって人を場所，場所を人で表せる．
このような場所と人物の相互再帰的な表現手法の検証のために，ソーシャルメディアの一つである Twitter（注 2） のデータを用いて，場所を分析する実験を行った．まず，東京都 23 区内
で投稿された位置情報付きツイートを用いて，人がいつ，どこに行ったかを表すベクトルを生成する．次に，そのベクトルをクラスタリングによって似た場所に行っている人のベクトル同士をまとめる．まとめたベクトルから，場所クラスタをそこに来た人で表したベクトルを生成する．そして，クラスタリングにより似た人が来ている場所のベクトルをまとめる．これらを
図 1 に示すように，相互再帰的に繰り返すことで，似た人が来た場所のクラスタリングを行なう．
このような相互再帰による手法には，いくつかの利点が挙げられる．第一に，位置情報しか必要としないため，多くのサービスを統合的に取り扱うことができる．地理情報サービスには，
写真共有ソーシャルメディアやレストランへのチェックインな
ど様々なものがある．サービスの種類によって使える情報には差があるが，地理情報サービスであれば位置情報は必ず含まれる．そのためサービスの種類を問わず，横断的に情報を使うことができる．また，使う情報が位置情報と時間情報のみである
ため，言語依存性が低いことが挙げられる．地理情報サービス
は国際的な利用のされ方が多く，海外旅行などのデータを多く含む．言語に依らない手法にすることで，それらのデータの分析を容易にする．最後に，手法が単純で場所と人それぞれの処して 4. 章では，実際のデータを用いて提案手法の性能を評価する実験を行い，結果を示し 5. 章で考察を述べる．最後に，6.
章で，本研究のまとめと今後の課題を述べる．

2. 関 連 研 究
Web 上の情報を用いて，地域特徴やユーザ属性を抽出する研究は，近年盛んに行われている．ソーシャルメディアのデータを用いて地域特徴を抽出する研究 [1], [2], [3] や，観光スポットに着目しその特徴を抽出する研究 [4], [5]，ユーザ属性を抽出する研究 [6], [7], [8] などがある．
李ら [1] は，Twitter から収集したジオタグ付きツイートから，ユーザ ID，位置情報，時間情報を用いて地域ごとに群集行動をモデリングし，特定の時間帯ごとに集約した群衆行動特徴をベクトルで表現した．また，そのベクトルに NMF（非負値行列因子分解：non-Negative Matrix Factorization）を適用し分析することで，特徴的な行動パターンを抽出し，都市の特徴付けを行なう手法を提案している．この研究では，地域ごとの群衆行動をベクトルで表現して都市の特徴付けを行なっているが，本研究では位置情報と時間情報からユーザが訪れた場所と時間をベクトルで表現するという点で異なる．
上野ら [2] は，ジオタグと時間情報が付与されたツイートに着目し，実世界上のスポットと関連付けることで，スポットの
時間帯別の特徴を抽出する手法を提案している．Tezuka ら [3]は，ウェブ上のテキストにおける場所の説明文を解析し，場所の特徴を抽出する手法を提案している．中島ら [4] は，観光ツイートからカテゴリごとに観光地を分類し，分類別のスポットの人気度を算出することで観光ルートを推薦する手法を提案している．新井ら [5] は，リアルタイムに投稿された観光体験に関わるツイートの時間帯分布，観光ルート内における観光スポットの共起頻度を用いて，観光スポットのスコア付けを行っている．これらの研究では，特定のスポットのみに着目し，その周辺でユーザが発信したジオタグ付きコンテンツを用いた地域特徴化の手法を行っている．しかし，観光地以外でのジオタグ付
きコンテンツの少ない地域の特徴抽出という点では，これらの手法は実用的ではない．そこで，本研究ではユーザが訪れたすべての地域を考慮した地域特徴化の手法を提案する．
榊ら [7] は，ソーシャルメディアユーザの投稿やプロフィー
ル文から各ユーザの特徴量を生成し，サポートベクターマシン
により分類することで職業推定を行なう手法を提案している．

Burger ら [9] は，ブログの本文やメタデータからユーザの年齢を予測する手法を提案した．田中ら [10] は，マイクロブログの投稿内容と投稿時間との関係から抽出したライフスタイルに基づきユーザを類型化し，職業推定を行なう手法を提案している．

（注 2）：https://twitter.com/

これらの研究ではウェブ上のテキストを解析し，場所や人の特場所 pをユーザで表したベクトル場 所 ｐ1 を 訪 問 し た こ と の あ る ユ ー ザ の 一 覧

四方の大きさのグリッドになるように，緯度と経度の範囲を設p= ( 1 , 1 , 0 , 1 , 0 , . . . , t(u ,p ) )定する．Tuser (un ) をあるユーザ un によるすべてのツイート，p= ( 0 , 0 , 1 , 1 , 0 , . . . , t(u ,p ) )Tplace (pm ) をある緯度経度の範囲で表せる場所 pm 内で投稿さp= ( 1 , 1 , 1 , 0 , 0 , . . . , t(u ,p ) )れたすべてのツイートとおく．あるユーザ un を，そのユーザがp= ( 1 , 1 , 0 , 0 , 1 , . . . , t(u ,p ) )どこでツイートしたかによって表した初期ベクトル vuser (un )

1t1

1t2

2t1

2t2

n

n

n

n

1t1

1t1

1t1

1t1

...
p

mtk

= (t(u ,p ), t(u ,p ), t(u ,p ), t(u ,p ) , t(u ,p ) , . . . , t(u ,p ) )
1

mtk

2

mtk

3

mtk

4

mtk

5

mtk

n

mtk

ユ ー ザ u1 が 訪 れ た 場 所 の 一 覧

転置行列の関係
ユーザ uを場所で表したベクトル2= ( 1, 0, 1, 1, 0 ...,

)

u

3

= ( 0, 1, 1, 0, 1 ...,

)

u

4

= ( 1, 1, 0, 0, 1 ...,

)

u

n

は 1 となる:1t(un , pm ) =0(|Tuser (un ) ∩ Tplace (pm )| > 0)(otherwise)．

このユーザを表す初期ベクトルは，各次元がそれぞれ場所 pm

...
u

(1)

でもツイートを投稿したことがあるかを表し，その値は 0 また

ユ ー ザ u1 が 訪 れ た 場 所 の 一 覧)

1vuser (un ) = (t(un , p1 ), t(un , p2 ), · · · , t(un , pm ))と表せる．ここで，t(un , pm ) は，ユーザ un が場所 pm で一度= ( 1, 0, 1, 1, 0 ...,uは，

= (t(u ,p ) , t(u ,p ), t(u ,p ), t(u ,p ) , t(u ,p ) , . . ., t(u ,p ) )
n

1t1

n

1t2

n

2t1

n

2t2

n

3t1

n

mtk

場 所 ｐ1 を 訪 問 し た こ と の あ る ユ ー ザ の 一 覧

図 2 場所ベクトルと人ベクトルに基づく．そのため，ある場所 pm をベクトル vplace (pm ) で表した

vplace (pm ) = (t(u1 , pm ), t(u2 , pm ), ...t(un , pm ))(2)

徴を抽出する手法を行っているが，テキストに用いられているに対して，並びを固定した場合に，2 次元行列の転置行列の関言語ごとに異なる言語処理を行なう必要があり，言語依存度が係になる．

高い．そこで，本研究では言語依存度の低い情報として，ソー

また，場所について考慮する際，「この場所は昼は若者の街だ

シャルメディアの投稿に付与されたジオタグと時間情報を用いが，夜はサラリーマンの街である」というように，ある場所がて，地域を特徴化する手法を提案する．

その時間帯によって性質が異なる場合がある．そこで，本手法

3. 提 案 手 法
本章では，場所を人で，人を場所で表したベクトルを相互再帰的にクラスタリングを行い，同じ性質を持った場所同士を同では，場所を時間ごとに分割して取り扱う．ある時間帯の，あるグリッドで区切った場所を pm t と置くと，式 (2) と同様に，

vplace (pm t) = (t(u1 , pm t), t(u2 , pm t), ...t(un , pm t))(3)

一のクラスタにまとめる手法について述べる．3. 1 節ではベクと表わせ，t(u, p) は，ある時間にある場所でツイートを一度でトル生成を，3. 2 節で相互再起的にクラスタリングを行なう手もしたかどうかを表す．pmt で，ある時間帯のその場所を表し法について述べる．

た時，0:00 から 5:59 までを pm1 ，6:00 から 11:59 までを pm2

3. 1 人と場所の訪問関係を表す初期ベクトルの生成というように 1 日を 6 時間間隔で分割することにより，一つの本節では，Tweet に付与された位置情報を用いて，場所を人，場所につき 4 つの時間帯にあたるベクトルを生成する．

人を場所でベクトルで表現する方法について述べる．また，こ3. 2 相互再帰クラスタリングの際，同じ場所であっても時間帯によってその特徴が変化する

本節では，3. 1 節で生成したベクトルを，相互再帰的にクラことを考慮し，「ある時間帯のある場所」というように，1 つのスタリングを行なう手法について述べる．

場所を時間帯によって複数に分けて計算を行なう．ここである

まず，同じユーザが訪問した場所同士を一つのクラスタにま

時間帯にある場所に訪れた人を表す初期ベクトルを図 2 に図示

とめる．そして，それぞれのクラスタ cpk に含まれる各ベクト

する．

ルの平均によって，場所クラスタのベクトル vpcluster (cpk ) をはじめに，クラスタリングに用いる初期ベクトルを作成す

求める：る．この際，人をその訪問場所で表したベクトルと，場所をその訪問者で表したベクトルは，並びを固定して行列を作成した際，転置行列の関係にある．そのため，場所ごとに訪問者がvpcluster (cpk ) =a∑1
vplace (pa ).
|cpk | p ∈c
a

(4)

pk

来たかどうかを集計して，場所を表す初期ベクトルとして扱

ここで，このある場所クラスタを表すベクトル vpcluster (cpk )う．ツイートに付与されている位置情報に基づいて，対象となは場所を人で表したベクトルと同様に並びを固定して行列を作るエリアで投稿されたツイートを抽出し，ツイートの発言者成した場合，人を場所で表したベクトルと転置行列の関係になのユーザ ID に基いて，重複しないようにユーザ un を決定す

る．このことから，場所クラスタからなる行列を転置させて人る．また，場所ごとに来訪者を集計するために，対象となる領ベクトル vuser (un ) を生成する．

域全体を任意の大きさのグリッド pm に区切る．今回は，1km

同様に，同じ場所に行っている人同士を一つのクラスタにまとめる．ここで，それぞれのクラスタ cul に含まれる各ベクトルの平均によって，b∑1vucluster (cul ) =vuser (ub )|cul | u ∈cb

4. 評 価 実 験
本章では，実際に Twitter から収集したツイートを用いて，(5)

3. 章で提案した手法により相互再帰的にクラスタリングを行ない，性能を評価する．

ulのようにクラスタから新たなベクトルを求める．このベクトル

4. 1 データセット

も，並びを固定して行列を作成した場合，場所クラスタを人ク

実験のために，Twitter Streaming API（注 3） を用いてジオタ

ラスタで表した行列と転置の関係にある. 転地した行列の各行

グ付きツイートを収集した．収集期間は 2015 年 1 月 1 日からを場所クラスタを表すベクトルとして用いる. このように，場2015 年 12 月 31 日の全 365 日間であり，この期間に東京 23 区所ベクトルと人ベクトルのクラスタリングを，相互再帰的に繰

内で投稿されたツイートを用いた．これらの位置情報付きツり返す．ここで，1 回のクラスタリングでのクラスタ数と，相イートには，海外の利用者のツイートが多く含まれた．日本で互再帰計算の繰り返し数は，最終的に生成する特徴ベクトルのツイートをする外国人利用者には，多くの旅行客が含まれる．

長さに応じて設定する．そして，最終的にできた場所クラスタ

そのため，これらのツイートをデータに含めた場合，一部の有をクラスタリング結果とする．

名観光スポットにデータが集中する可能性がある．本実験では本手法は場所と人のそれぞれをクラスタリングする際に，既単純化のため言語設定が日本語以外に設定されたツイートを存の多くのクラスタリング手法と距離の計算方法を用いること

データセットから取り除き，ユーザ数 297,422 名，ツイート数ができる．最終的に生成されるベクトルは用いたクラスタリン

8,053,130 件を対象とした．

グ手法，距離によって異なる．本稿における実験では，Ward

作成したデータセットに含まれる全てのツイートを用いて初法，k-means 法，k-medoids 法の 3 つのクラスタリング手法を期ベクトル生成を行った結果，場所の数は 3,960 個であった．

用いた．

これらの場所を表すベクトルは疎なベクトルが多く，ある時間

Ward 法は一般的な凝集型階層クラスタリング手法の一つで帯に一人もユーザが訪れていない場所も含まれた．このようなある．対象データとなる 2 つのベクトル x1 と x2 の間の距離

場所を表すベクトルは，零ベクトルとなるため取り除いた．まd(x1 , x2 ) からクラスタ間の距離 d(C1 , C2 ) をた，位置情報付きで定期的に発信する BOT などの，様々な場

d(C1 , C2 ) =∑ ∑1
d(x1 , x2 )|C1 ||C2 | x ∈C x ∈C
1

1

2

所でツイートしているがユーザによるものではないツイート(6)2も含まれる．そこで，訪れた場所が 150 箇所以上だったユーザを取り除いた．また，計算量の削減のため訪れた場所が 50 箇と計算し，最もこの距離の近い二つのクラスタを逐次的に併合

所以下だったユーザを取り除いた．これらの前処理を行った結する．

果，場所の数は 2,719 個，ユーザの数は 6,359 人となった．こk-means 法は代表的な非階層型クラスタリング手法のひとつであり，それぞれのクラスタに属す各ノードとクラスタ重心との距離の総和を最小化することでクラスタ分割を行なう：c∗ = arg min d(x, ci )．

(7)

ci

ここで，d(x, ci ) は，要素となるベクトル x と ci の距離を表す．
クラスタリングに用いる距離は任意であるが，ここではユーク
リッド距離とコサイン距離の 2 つを用いた．最も一般的に用いられる距離のひとつであり，k-means でのクラスタリングにもよく用いられるユークリッド距離 dEuclidian (xi , xj ) は以下のよの 2719 個の場所を表すベクトルについて，クラスタリングを行なう．

4. 2 ベクトル生成及びクラスタリング結果
4. 1 節で作成した 2,719 個のベクトルを用いて，相互再帰的にクラスタリングを行ない場所クラスタを生成した．この際，相互再帰を行う回数を 5 回とした。またそれぞれのクラスタ
リングにおける終了条件を，クラスタ数が元の要素数の半分になるまでと設定した。．そのため、最終的に場所，訪問者ともに 2−5 の大きさになる．5 回目にできた 84 個の場所のクラス
タを，最終的なクラスタリング結果と見なし，人手での評価を行った．比較のため，各クラスタリング手法，各距離計算方法

うに求められる：

dEuclidian (xi , xj ) =[K∑を用いたそれぞれの場合の場所クラスタを生成した．また，各] 21(xik − xjk )2 )

．

(8)

k=1

一方で，ベクトル同士の成す角度の近さを表現すコサイン距
離は，

dcosine (xi , xj ) =xi · xj|xi ||xj |(9)と表される．

4. 章にて，これらのクラスタリング手法と距離計算方法を用

クラスタリング手法，各計算処理方法によりクラスタごとの大きさのばらつき，同じクラスタに含まれるそれぞれの地域の類似性について考察を行った．それぞれのクラスタリング結果における，クラスタに含まれるグリッドの最大数と，含まれるグリッドが 1 個であったクラスタの数をあらわしたのものを表 1に示す．

4. 3 人手による評価
4. 2 節で行った相互再帰的なクラスタリングの結果をもとに，いた結果を評価する．
（注 3）：https://dev.twitter.com/streaming/overview

表 1 クラスタ内の要素数
クラスタリング手法
距離計算方法含まれる要素数の範囲

Wardk-means

k-medoids

Euclid Euclid cosine Euclid cosine
1〜5

77

78

27

64

20

6〜20

5

3

23

10

26

21〜50

1

1

18

5

24

51〜100

0

1

8

3

12

100 以上

1

1

8

2

2

2,530

2,524

251

1,930

619

クラスタ内の最大要素数

クラスタに含まれる地名が似た性質であるかそうでないかを人数には限りがあるからである．クラスタリング時にユークリッ手により評価した．

ド距離を用いて計算した場合，計算結果はベクトルの零部分に

まず，人手で評価を行なうために，クラスタに含まれる各グ大きく影響される．そのため疎なベクトル同士がまとめられ，

リッドに対し，「飲み屋街」，「オフィス街」，「学生街」，「住宅街」，

全体として大きなクラスタに結合されてしまったことが推測さ「商業地域」，「観光地」の 6 つのラベルを付与した．ラベル付け

れる．本手法において，ユークリッド距離を用いたこれらの手を行なう際の基準としては，あるグリッド内の地域に「住宅」

法は，本目的においては不適当であると思われる．

や「商業施設」などの建造物が存在するかに注目し，グリッド

一方，コサイン距離を用いた k-means 法と k-medoids 法で内の地域でその建造物が占める割合が多い場合，その建造物のは，クラスタに含まれるグリッドの数の最大数がそれぞれ 251

属性をラベルとして付与した．たとえば，グリッド内の地域に個，619 個であり，クラスタに含まれるグリッドの数が 1 個で「敷地面積の広い大学」が含まれていた場合，その地域は学校あったクラスタがそれぞれ 13 個，6 個と，ユークリッド距離を周辺であるので学生が多い地域とみなし，「学生街」のラベルを用いた他の 3 手法と比べ少なかった．コサイン距離はベクトル付与する．このようなラベル付けを一名の被験者が行なった．

間の角度を類似度の指標として用いているため，ユークリッド

ラベル付けを行なった後，クラスタごとに集計を行ない，各距離に比べて高次元で疎なベクトル間の距離の計算に適していクラスタに含まれるグリッドのラベルの割合を算出した．これる．そのため，この 2 手法ではクラスタに含まれるグリッドのにより，各クラスタに似た性質を持つ場所が含まれているかど

数が極端に多い，あるいは少ないクラスタが少なくなったと考うかを人手により評価を行なった．

えられる．また，k-medoids 法でのクラスタリング結果は，ク

5. 考

察

本節では，4. 2 節と 4. 3 節で得られたクラスタリング結果と，ラスタに含まれるグリッドの数が極端に多い，あるいは少ない
クラスタを除いたクラスタの数が一番多かった．k-medoids 法
ではクラスタの代表点として重心そのものではなく，重心に最人手によるラベル付けを行った結果について考察を行なう．

も近いノードを用いるため，外れ値に強いという特徴がある．

5. 1 クラスタリングと距離計算の手法による結果の差異

これらのことから、本目的においては，距離としてコサイン距

はじめに，クラスタリングに用いた手法と，クラスタリング離を用いた k-medoids 法が最も適していると考えられる．

時に用いた距離ごとの，結果のクラスタの大きさのばらつきに

5. 2 ラベル付け結果の考察

ついて考察する．表 1 で示したように，Ward 法を用いた場合，最も適切にクラスタ分けが行われたコサイン距離に基づく

1 つのクラスタに含まれるグリッドの数の最大数が 2,530 個と

k-medoids 法のクラスタリング結果について考察を行なう．ク

なった．これは入力した場所のほとんどが 1 つのクラスタにま

ラスタに含まれるグリッドの数が極端に多い，あるいは少ない

とめられ，逆にそれ以外の場所はほとんど結合されていないこ

クラスタを除いたクラスタのなかから 5 個を無作為に選び，4. 3とを示す．非階層クラスタリング手法である k-means 法およ節の方法により，各クラスタに含まれるグリッドに付与したラび k-medoids 法を用いた場合でも，ユークリッド距離を用いてベルの割合を算出した．この結果をもとに，同じ性質を持った

計算した場合，同様にほとんどの場所が 1 つのクラスタにまと場所がクラスタリングされているか考察を行なう．各ラベルのまってしまう傾向が見られた．また，これらの手法ではクラス割合の算出結果を表 2 に示す．

タに含まれるグリッドの数が 1 個である極端に少ないクラスタ

表 2 より，全体的に「飲み屋街」，「オフィス街」，「商業地域」，

が，k-means 法および k-medoids 法でコサイン距離を用いた結「観光地」の含まれる割合が低く，また全体的に「学生街」，「住果よりも多く含まれていた．クラスタリングの結果として，多宅街」が含まれる割合が高いことがわかった．特に「住宅街」

くの場所が性質に関わらず 1 つのクラスタにまとまり，逆にそは，クラスタ c 以外では高い割合で含まれており，クラスタ a，

れ以外の場所同士がクラスタ化されないことは好ましくない．

d では 60%近く含まれた．ラベル付けを行なう際，学校や商業

これらの手法では共通してユークリッド距離を計算に用いてい施設などのランドマークがさほど多く存在せず，マンションやる．本実験で用いた訪問者と場所からなるデータはベクトル化

アパートが多く含まれたグリッドを「住宅街」とした．このよ

した際に次元数が大きく，また疎な場合が多い．これは，対象

うなグリッドが全体的に多く，駅や商業施設周辺以外の地域はとなる場所が無数あるにも関わらず，一人の人が行ける場所のほとんどが居住区域であることから，全てのクラスタに高い割

表 2 各クラスタのラベルの割合（%）
ラベル
飲み屋街

て訪れる場所が変わる．また，一人の人が 1 つの属性しか持つとは限らない．たとえば，「オタクな学生」と「オタクなサラ

クラスタ

a

b

c

d

e

リーマン」などがいた場合，学校と職場のある地域同士がまと

0

0

13.3

0

0

められた場合が考えられる．ユーザの趣味や属性を強く反映す

8.5

8.1

6.6

2.6

7.6

るであろう訪問先に比べて，自宅などの落ち着いた場所にいる

学生街

28.5 18.9 36.6 26.3 38.4

場合や，駅や電車内など移動中に多くツイートをする可能性が

住宅街

60

32.4

20

60.5 33.3

ある．

商業街

2.8

8.1

23.3

0

観光街

0

8.1

0

10.5 2.56

オフィス街

15.3

6. お わ り に
本論文では，ツイートに付与された位置情報や，投稿時間を合で含まれたと考えられる．

用いて，「場所は人で表せる」，「人は場所で表せる」という 2「学生街」は全てのクラスタで高い割合で含まれているが，つの仮定に基づき，相互再帰的にクラスタリングを行なう手法

他のラベルよりも多く含まれたのはクラスタ c，e であった．まを提案した．また，実際のデータを用いて提案手法を適用した

た，この二つのクラスタには「商業街」が次に多く含まれた．

実験を行った後，人手によるラベル付けを行ない，同じ性質をクラスタ c には，都立大学駅から渋谷駅周辺まで，東急電鉄東持った場所が正しくクラスタリングされているかを評価した．

横線に沿うようにグリッドが存在した．東急電鉄東横線の沿線

その結果，ほとんどのクラスタは，性質が似ている場所かどうやその周辺に学校が多く存在し，またグリッドが「若者の街」

かに関わらず，異なる時間の同じ場所や隣り合った場所がまとと呼ばれる渋谷駅周辺まで隣り合って存在しており，渋谷は学められた．このことより，本手法により訪れた人が似ている場

生向けの商業施設が多く存在していることで有名である．ま所がまとめられたことがわかった．

た，クラスタ c には他のクラスタと比べ「飲み屋街」の割合も本手法では，ユーザがある場所に来たかどうかに基いたベク

高い．クラスタ e は，玉川通り，世田谷通り沿いにグリッドがトルを生成し，それに対しクラスタリングを行なうため，性質存在し，その周辺には学校が多く存在した．玉川には商業施設が似ていない場所であるにも関わらず，来たユーザが似ていれが多く，学生が好むお洒落な洋服店が並ぶ街として有名である．

ば同じクラスタに含まれたと考えられる．今後の課題としては，

このことから，クラスタ c，e は「学生がよくいく場所」がま

居住地や職場などのよく現れる場所や，移動中やあまり訪れなとめられたクラスタであると思われる．しかし，クラスタ c はい場所などにおけるツイートの投稿数による重み付けや，平日

隣り合った場所，および異なる時間の同じ場所のみがまとめらと休日の差異などを考慮した改善をすることが挙げられる．まれ，クラスタ e にも隣り合った場所，異なる時間の同じ場所がた，東京都区部を 1km 四方のグリッドに区切りベクトルを生多く，それ以外の場所は住宅街がほとんどであった．クラスタ成したが，いくつかのグリッド内に鉄道の駅が 2 箇所以上含ま

a，b，d も「学生街」の割合が高いが，「学生街」のラベルを付れたり，グリッドの大部分が住宅街で占められているなど，地与したグリッドは，ほとんどが「住宅街」のラベルを付与した域の特徴が複数存在しており，1km 四方のグリッドでは範囲がグリッドと隣り合っており，学校が多い居住区域で，似た人が広いため，グリッドに区切る際の範囲を適切に選ぶ必要がある．

来ている場所がまとめられたと考えられる．これらの結果より，

本論文における実験では，クラスタリングの相互再帰の回数をいくつかのクラスタには似た性質を持つ場所がまとめられたも

5 回，1 回のクラスタリングでクラスタ数が半分になるようにのの，性質としては似ていない場所がほとんどであったことが設定したが，クラスタにまとめられる際のベクトル間の距離のわかった．たとえば，オタクである学生が学校に行った後飲み

閾値や，相互再帰の回数を適切に選ぶこともまた必要であると屋に行っている場合と，サラリーマンである教師が学校に行っ思われる．

たあと飲み屋に行っている場合，彼らが訪れた場所は学校と飲み屋のラベルを与えられることになるが，彼らの性質は異なる．
このように，同じラベルを付与したグリッドであっても，来た人の性質は異なる場合があり，性質が似ていない場所がまとめられた可能性があると思われる．また，5 個のクラスタ全てが隣り合った場所，および異なる時間の同じ場所が多くまとめられていたことから，本手法により似た人が来ている場所が正し
くまとめられたと考えられる．
本論文では，「似た場所に行った人は似ている」，「似た人が訪れた場所は似ている」という 2 つの仮説に基づいて手法を提案した．しかし実験を行った結果，訪れた人が似ていても，場所の性質としては似ていない地域同士がまとめられた．この結果には，いくつかの原因が考えられる．まず，人が外出する際，必ずしも同じ性質を持つ場所を訪れるわけではなく，日によっ謝辞

本論文 (の一部) は傾斜的研究費 (全学分) 学長裁量枠戦略的研究プロジェクト戦略的研究支援枠「ソーシャルビッグデータの分析・応用のための学術基盤の研究」による文

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