DEIM Forum 2019 P2-110

類似関係データに基づく関連アイテムの可視化手法の提案
黒田 脩平†

奥健太†† 龍谷大学理工学部 〒 520-2194 滋賀県大津市瀬田大江町横谷 1-5
E-mail: †t150482@mail.ryukoku.ac.jp, ††okukenta@rins.ryukoku.ac.jp
あらましクラウドソーシングから得られたアイテム間の類似関係データに基づき，アイテムを 2 次元空間に可視化する手法を提案する．本研究では，アイテムのドメインとして映画をとりあげる．クラウドソーシングにより映画の世界設定の観点から類似関係データを収集する．得られた類似関係データに基づき 2 次元のアイテム空間を構築する．
構築されたアイテム空間において，ユーザが興味のあるアイテムに関連するアイテムを探索することを支援する．実験結果より，人の主観により挙げられた類似関係データを基にすることで，互いに関連のあるアイテム同士が近くに配置されるように，類似関係マップを適切に生成できることを確認した．
キーワード 類似関係データ, クラウドソーシング, 推薦システム，可視化

1. は じ め にり，時代や舞台，登場人物の種族，世界の法則などに関する設定を指すが，類似性の最終的な判断はワーカの主観に委ねてい映画や音楽，小説，漫画など，世の中には膨大なコンテンツる．こうして得られたアイテム間の類似関係データに基づき，で溢れかえっている．例えば，IMDB（注 1）には 400 万件もの映アイテム間の類似度を算出する．また，アイテム間の類似性の画情報が登録されている．推薦システムは，このような膨大な関係を 2 次元特徴空間上にマッピングすることで可視化したイコンテンツ群の中から，ユーザの嗜好に合ったコンテンツを提ンタフェースを設計する．ユーザはこのインタフェース上で興示する．推薦システムの基本方式として，大きく次の三つの方味アイテムとの類似性を閲覧しながら批評することができる．

式がある；(a) 協調ベース推薦 [1]，(b) 内容ベース推薦 [2]，(c)
知識ベース推薦 [3] [4]．(a) および (b) の方式には，大量の履歴データが必要となる．また，(a) では新規ユーザおよび新規ア

2. 関 連 研 究
2. 1 映画推薦システムイテムのコールドスタート問題がある．(b) では，新規アイテ内容に基づく映画推薦システムにおいては，映画の特徴表

ムのコールドスタート問題については解消されるものの，新規現が重要となる [5]．高次の映画特徴としては，ジャンルや監ユーザのコールドスタート問題は依然として残る．これらに対督，俳優などが用いられる．これらは，コンテンツ作成者にし，(c) は履歴データは必要とせず，新規ユーザに対しても推よって登録されたり，Web を介してタグによって与えられた薦可能である．

りする．低次な映画特徴としては，映画コンテンツの映像の本研究では，履歴データをもたない新規ユーザにも推薦可能

色や動作，明るさなどが挙げられる．これらは，ミザンセーなシステムを目指し，知識ベースのアイテム推薦システムを提ヌ（mise-en-scène）[6] 特徴とよばれ，動画ファイルから抽出さ案する．知識ベース推薦には，制約ベース推薦方式と事例ベーれる．

ス推薦方式がある．制約ベース推薦は，ユーザが提示した制約

本研究では，人の主観的な印象による映画間の類似性尺度にを満たすアイテムを推薦する．事例ベース推薦は，ユーザが例着目する．具体的にはクラウドソーシングにより，ワーカに主示したアイテムや属性に類似するアイテムを推薦する．推薦さ観的に類似すると思う映画同士を選んでもらう．ここで，映画れたアイテムを参考にしながら，ユーザが条件を修正（批評）の類似性の判断基準として世界設定に着目している．ただし，していくことで，ユーザのアイテム探索を支援する．事例ベー

世界設定とは，ジャンルとは異なり，時代や舞台，登場人物のス推薦方式により推薦システムを実装する際には，アイテム間種族，世界の法則などに関する設定を指すが，類似性の最終的の類似性尺度の定義と批評インタフェースの設計が必要となる．

な判断はワーカの主観に委ねている．

本研究では，人の主観的な印象によるアイテム間の類似性尺度に着目する．具体的にはクラウドソーシングにより，ワーカ3. 定義に主観的に類似すると思うアイテム同士を選んでもらう．ここ定義 1：アイテム． 映画や小説，ゲームなどの作品をアイテムで，ワーカに類似性を判断してもらう際には，一定の基準となとよび ai ∈ A と表す．本稿では，アイテム種別として映画をる観点を与える必要がある．本研究では，映画ドメインでの適扱う．

用を想定し，世界設定が類似しているかという観点でアイテム

定義 2：アイテム間共起行列． ア イ テ ム 間 共 起 行 列 を R =を選択してもらう．ただし，世界設定とは，ジャンルとは異な[rij ]|A|×|A| と表す．共起行列 R は |A| × |A| の対称行列である．
rij はアイテム i とアイテム j が共起した回数を表す．

（注 1）：https://www.imdb.com/

定義 3：アイテム間距離行列． ア イ テ ム 間 距 離 行 列 を D =図 1

システムインタフェース．検索ビューと検索結果ビュー，マップビューから構成される．
類似関係マップビューとして，選択したアイテムの近辺に世界設定が類似した作品が提示される．一方で，選択したアイテムから離れるほど類似していない作品が提示される．類似関係マップビュー上で気になるアイテムをクリックすると，選択アイテムの Wikipediaページを閲覧することができる．図では，例として，『猿の惑星・征服』を選択した結果を示している．

[dij ] と表す．距離行列 D は |A| × |A| の対称行列である．dij

覧からアイテムを一つ選択することで，選択したアイテムの類

はアイテム i とアイテム j の間の距離を表す．距離が近いほど，似関係マップビューが表示される．選択したアイテムは赤丸でアイテム同士が類似することを表す．

強調表示される．この類似関係マップビューでは選択したアイ

定義 4：アイテム間類似関係マップ． アイテム間類似関係マッ

テムの近辺に世界設定が類似した作品が提示される．図 1 では，プは，アイテム間の類似関係を 2 次元特徴空間に可視化したも例として『猿の惑星・征服』を選択した結果を示している．のである．類似しているアイテム同士は近く，類似していないアイテム同士は離れて配置される．

4. シ ス テ ム
本章では，提案システムである類似関係データに基づく関連アイテムの可視化システムついて説明する．

ユーザは類似関係マップビューにおいて，操作（移動，ズームイン，ズームアウト）を行うことができ，周辺のアイテムを探索することができる．さらに，気になるアイテムをクリックすることでダイアログを表示させ，リンクをクリックすることで選択したアイテムの Wikipedia ページを別タブで開くことができ，詳細を閲覧することができる．

4. 1 システム概要

4. 1. 2 システム構成

本節では，まず，システムのインタフェースについて説明し，図 2 にシステム構成図を示す．以下，各処理について説明すシステム構成について説明する．

4. 1. 1 インタフェース
図 1 に本システムのインタフェースを示す．インタフェース
は，検索ビュー，検索結果ビュー，類似関係マップビューから構成される．

る. 項目番号は図中の番号に対応する．

(1) クラウドソーシングによりアイテム間の類似関係データを収集する（4. 2 節）．

(2) 収集した類似関係データに基づき，アイテム間距離行列を作成する（4. 3 節）．

ユーザは検索ビューから検索キーワードを入力する．
「検索」(3) アイテム間距離行列を基に，多次元尺度構成法を用いボタンをクリックすることで，検索キーワードと部分一致するてアイテム集合を 2 次元特徴空間に写像し，アイテム間類似関アイテムが検索結果ビューに提示される．検索結果ビューの一係マップを作成する（4. 4 節）．

図4

図2

アイテム間距離行列．

システム構成．(1) クラウドソーシングを用いて，類似関係データを収集する．(2) 類似関係データに基づき，アイテム間距離行列を作成する．(3) 多次元尺度構成法によりアイテム間距離行列を 2 次元特徴空間に写像し，アイテム間類似関係マップを作成する．(4) 選択されたアイテム周辺のアイテム間類似関係マップをマップビューに提示する．

図 5 アイテム間類似関係マップの例．value1 は削減された次元の第1 軸，value2 は削減された次元の第 2 軸を表す．各点はアイテムを表す．
図3

アイテム間共起行列．のアイテムと ID136 のアイテムが 4 名のワーカにより類似し(4) 選択されたアイテム周辺のアイテム間類似関係マップをマップビューに表示する．

4. 2 アイテム間類似関係データの収集
クラウドソーシングによりアイテム間類似関係データを収集する．類似関係データの収集手順は下記のとおりである：ていると判断されたことを表しており，r873,136 = 4 となる．
ここで，他と共起するアイテムが存在しないアイテムについては削除しておく．

4. 3. 2 アイテム間距離行列の作成
アイテム間共起行列 R をアイテム間距離行列 D = [dij ]|A|×|A|(1) クラウドソーシングのワーカが，アイテムリスト A のに変換する．アイテム i とアイテム j の間の距離 dij は共起回

中から，任意のアイテム ai を一つ選択する．ここで，選択する数 rij の逆数とする．ただし，0 による除算を避けるため分母

アイテムはワーカが利用したことがある（例；映画の場合は観に 1 を加える．すなわち，距離 dij は次式により算出する：たことがある），あるいは知っているアイテムとする．

dij =(2) ワーカが，アイテムリスト A の中から，その選択したアイテム ai と類似していると思うアイテムをすべて選択する．
ここで，アイテム同士が類似しているか否かの判断は，ワーカの主観によるものとする．

(3) 他の任意のアイテムについても，(1)–(2) を繰り返す．

1rij + 1(1)ただし，対角要素はすべて dii = 0 とする．
距離行列 D の例を図 4 に示す．この例では，例えば，ID873のアイテムと ID136 のアイテムの間の距離が 0.2 であることを表しており，d873,136 = 0.2 となる．

ここで，本稿では，アイテム種別として映画を扱う．このとき，

4. 4 アイテム間類似関係マップの作成

類似アイテムを判断する際には，映画の世界設定の類似性に着多次元尺度構成法を用いて，アイテム間距離行列 D を基に，目している．ワーカには「世界設定が類似すると思う作品」をアイテム集合 A を 2 次元特徴空間に写像する．多次元尺度構選択するように指示した．

成法により，2 次元空間上において，類似したアイテム同士を4. 3 アイテム間距離行列の作成

近く，類似していないアイテム同士が遠くなるように，アイテ

4. 3. 1 アイテム間共起行列の作成

ム集合が配置され，アイテム間の関係を視覚化できる．こうし得られたアイテム間類似関係データを基に，アイテム間共起て得られた 2 次元空間をアイテム間類似関係マップとする．

行列 R = [rij ] を作成する．ここでは，アイテム i とアイテム jが類似していると回答したワーカ数が rij となる．ただし，対角要素はすべて rii = 1 とする．
共起行列 R の例を図 3 に示す．この例では，例えば，ID873

多次元尺度構成法による，アイテム集合 A の 2 次元特徴空間への写像は以下の手順で行う：

(1)
換を行う．

アイテム間距離行列 D にヤング・ハウスホルダー変(a) 1 組目の類似関係マップ：ファンタジー，スパイ，モンスター，ヒー(b) 2 組目の類似関係マップ：コメディ，ドラマ，スペース，ラブス

ロー，戦争，ドラマ，スペース，青春の 8 つのグループに分類される．

トーリ，ファンタジー，サスペンス，ホラー，スパイの 8 つのグループに分類される．

図 6 類似関係マップ．

(2)

ヤング・ハウスホルダー変換で得られた行列をスペクトル分解し，固有値と固有ベクトルを求める．

(3)

上位 2 個の固有値に対応する固有ベクトル e1 , e2 を得る．

(4)

係マップは 1 組目の類似関係マップとなる．

5. 2 定 性 評 価
本項では，出力された類似関係マップに提示されている各アイテムの周辺に類似性のあるアイテムが提示されているか確認

2 個の固有ベクトルを基に基底行列 P = [e1 , e2 ] ををする．まず，全体を俯瞰した後，例として，a）図 6(a) の「ド得る．

ラマ」，b) 図 6(a) の「ヒーロー」，c) 図 6(b) の「ホラー」付

以上の手順により得られた基底行列 P の i 番目のベクトルがア近の類似関係マップについて定性的に分析する．

イテム ai の 2 次元削減後の特徴ベクトルとなる．

5. 2. 1 全体の俯瞰

図 5 は，アイテム間類似関係マップの例を表す．図中の value1

図 6(a) は 1 組目，図 6(b) は 2 組目の類似関係マップを示しは削減された次元の第 1 軸，value2 は削減された次元の第 2 軸ている．全体の傾向を俯瞰するために，近傍のアイテム同士のを表し，各点はアイテムを表す．

関連性を踏まえ，大まかなグループを図中に示した．各グルー

5. 結果

プのラベルは，TSUTAYA（注 2）の映画・映像（DVD・ブルーレイ）のジャンルを参考に付与している．

提案システムの有用性を検証するために評価を行った．5. 1

各グループに含まれるアイテムの内容について，著者が調べ節では，本実験で用いるデータセットについて説明する．5. 2たところ，互いに関連するアイテム同士がそのグループ内で近節では，このデータセットを用いて，システムを実行したときくに分布していることを確認した．一方で，グループ間の位置の結果について定性的に評価する．

関係は必ずしも予想どおりの結果が得られたとはいえない．例5. 1 データセット
4. 2 節で述べたとおり，クラウドソーシングによりアイテム間の類似関係データを収集した．

えば，図 6(a) では，「ドラマ」と「青春」の間に「戦争」や「スペース」が位置した．また，図 6(b) では，「ラブストーリー」が「コメディ」や「ドラマ」と離れた位置に提示された．

本実験では，映画のドメインを対象とし，Wikipedia の「映この問題が起きた理由として，本研究で使用した類似関係画作品一覧」からリンクが張られている 1, 813 件の映画作品をデータには各アイテム同士の類似データしかなかったためであ扱った．この 1, 813 件を 200 件ずつの 9 組に分割した．ただる．このことから，各アイテムと極端に類似していないアイテし，最後の 9 組目のみ 213 件とした．組ごとにクラウドソーシ

ムのデータを収集することで，距離が離れるほど類似していなングによりアイテム間の類似関係データを収集した．ここで，いアイテムが提示されるのではないかと考えられる．しかし，前処理として，自分自身のアイテムとしか類似しておらず，他今回はクラウドソーシングにより世界設定の類似性の観点からと類似するアイテムが存在しないアイテムはデータから削除し得た類似関係データに基づいて類似関係マップを作成している．

た．得られた有効データ数は，全組合計で映画 819 件となった．

そのため，グループ間の位置関係が離れて提示されたとしても，組ごとに，アイテム間類似関係マップを作成した．例えば，「猿の惑星」という映画は 1 組目に含まれるため，対応する類似関（注 2）：https://movie-tsutaya.tsite.jp/netdvd/dvd/hotrankingGenreWeekly.

do?genreID=00001&subGenreID=00086&pT=0

にはグループに類似性があることを確認した．

b ) 図 6(a) の「ヒーロー」
図 7(b) は図 6(a) の「ヒーロー」周辺を拡大したものである．
『アベンジャーズ (2012 年の映画)』はグループが「ヒーロー」であり，ニューヨークが舞台である．同様に，『スパイダーマン:ホームカミング』もグループが「ヒーロー」であり，ニューヨークが舞台である．このことから，グループ，世界設定がともに類似しているアイテムが提示されていることがわかる．また，周辺には『マン・オブ・スティール』など，世界の法則と(a) 図 6(a)「ドラマ」の拡大図．

してヒーローが登場する作品が提示されている．この結果から，『アベンジャーズ (2012 年の映画)』の周辺に類似作品を提示できたといえる．

c ) 図 6(b) の「ホラー」
図 7(c) は図 6(b) の「ホラー」周辺を拡大したものである．
『ゾンビランド』は世界の法則として，ゾンビが登場する映画である．周辺には『サバイバル・オブ・ザ・デッド』，『ゾンビ特急地獄行き』といったゾンビが登場する作品が提示されている．また，『蝋人形の館 (映画)』や他の作品はゾンビが登場する作品ではないが，グループが『ホラー』であることから，『ゾ(b) 図 6(a)「ヒーロー」の拡大図．

ンビランド』の類似作品として提示されている．
一方で，『地底王国』はクラウドソーシングの類似関係データから，『ハリー・ポッターと秘密の部屋』と類似しているはずであるが，「ホラー」周辺に提示された．これは，『ハリー・ポッ
ターと秘密の部屋』と類似した他のアイテムの距離が『地底王国』の距離よりも短いため，少し離れた位置に『地底王国』が提示されてしまったと思われる．この問題を解決するには，他の類似しないアイテムとの距離を長くすることで類似していないアイテム周辺への提示を回避できると考えられる．

5. 2. 3 考察

以上の結果から，人の主観により挙げられた類似関係データを基にすることで，互いに関連のあるアイテム同士が近くに配(c) 図 6(b)「ホラー」の拡大図．

置されるように，類似関係マップを適切に生成できることを確認した．さらに，世界設定が類似しているアイテムも提示でき

図 7 図 6(a) および図 6(b) の部分拡大図．

ることがわかった．この類似関係マップを用いることにより，ユーザが興味のあるアイテムに関連するアイテムの探索を支援

必ずしも類似性がないとは限らない．

5. 2. 2 細部

ここでは，例として，a）図 6(a) の「ドラマ」b) 図 6(a) の「ヒーロー」，c) 図 6(b) の「ホラー」付近の類似関係マップにすることが可能であるといえる．一方で，今回は 1, 813 件の映画を 9 組に分割し，組ごとの独立した類似関係マップを作成するに留まった．今後は，組間の関係性も考慮し，映画全体を一つの空間で表現する方法について検討する．

ついて定性的に分析する．

6. お わ り にa ) 図 6(a) の「ドラマ」

本稿では，クラウドソーシングから得られたアイテム間の類

図 7(a) は図 6(a) の「ドラマ」周辺を拡大したものである．

似関係データに基づき, アイテムを 2 次元空間に可視化する手『ハドソン川の奇跡 (映画)』のグループは「ドラマ」であ法を提案した. 今回の実験結果より，このシステムは得られた類るが，周辺に提示されている『エアフォース・ワン (映画)』や似関係データに基づき構築されたアイテム空間において, ユー『大空港 (映画)』にはグループの類似性がみられなかった．しザが興味のあるアイテムに関連するアイテムを提示するシステ

かし，これらの映画はすべて飛行機が舞台の映画である．これ

ムとしては機能していた. しかし，アイテムとの距離が離れるは，グループではなく世界設定の観点で類似作品を提示できたほど類似していないアイテムを提示するといったことができず，といえる．また，『ハドソン川の奇跡 (映画)』と『ウォールフラ

アイテムによっては近い距離に類似しない作品が提示され，シワー (映画)』，『大空港 (映画)』と『モンスター・ハウス (映画)』

ステムとしては不完全な推薦が確認できた．今後の課題として，

クラウドソーシングによる類似関係データ数の増加や，類似アイテムだけでなく選択したアイテムと極端に類似していないアイテムのデータを適応させ，類似しているアイテム同士の距離を短く，類似していないアイテムの距離を長くすることで各ア[3][4]イテムの類似関係がより確認できるようにすることである．

謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP16H05932 の助成を受けたもので[5]す．ここに記して謝意を表します．
文

献[1] Jonathan L. Herlocker, Joseph A. Konstan, Loren G. Terveen, and John T. Riedl. Evaluating collaborative filtering
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