DEIM Forum 2019 G4-4

コスメアイテムに関する評価項目別スコアを用いた類似ユーザ判定手法
松波友稀†

奥田 麻美†

上田 真由美††Panote Siriaraya†††

中島

伸介†††

† 京都産業大学大学院 先端情報学研究科 〒 603–8047 京都府京都市北区上賀茂本山†† 流通科学大学 経済学部 〒 651–2188 兵庫県神戸市西区学園西町 3-1††† 京都産業大学情報理工学部 〒 603–8047 京都府京都市 北区上賀茂本山
E-mail: †{i1788223,i1888033}@cc.kyoto-su.ac.jp, ††Mayumi Ueda@red.umds.ac.jp,† † †{k6180,nakajima}@cc.kyoto-su.ac.jp
あらまし

我々は，評価項目別レビュー自動スコアリング方式に基づく，コスメレビュー推薦システムの開発を進めてきた．これまでに，化粧水に関する評価表現辞書を構築し，評価項目別自動スコアリングシステムを開発した．今後は評価項目別スコアを活用することで，任意のユーザに対する類似ユーザ判定を実現し，個々のユーザに対する有益なレビューを推薦可能なシステムの構築を目指している．そこで本稿では，精度の良い類似ユーザ判定を実現するために，適切な特徴ベクトルの抽出方法について検討した．具体的には，複数の手法により抽出された特徴ベクトル
を用いて類似ユーザ判定の比較実験を行い，各特徴ベクトルの妥当性に関して議論したので報告する．
キーワード コスメ，レビュー，評判情報，レビュー分析，情報推薦，ユーザ間類似度

1. は じ め に(2) を実現するため，[4] では，数多く存在するコスメアイテムを効果的に推薦することを目指し，[3] による評価項目別スコア

近年，@cosme [1] や MAQUIA [2] といった購入者によるレを用いて，類似したコスメアイテムの判定および嗜好の類似しビュー情報が閲覧可能なレビューサイトが数多く運営されておたユーザの判定に取り組んだ．また，既存のレビュー投稿サイり，商品購入の参考としてレビューを閲覧するということが盛トでは，レビュー投稿時に各アイテムの効果に関するタグを付んに行われている．特にコスメアイテムは，直接肌に使用する

与することで，レビュー閲覧時に絞り込みを可能としている．

ものであり，自分の肌に合わない商品を使用すると肌トラブル

我々は，このタグ付与において，ユーザの負担を軽減することを起こすことがあるため，レビューサイトを利用することの意と，適切なタグを付与させることを目指し，[3] で行った自動ス

義は大きいといえる．しかし，既存のコスメアイテムに対するコアリング結果を用いた効果機能タグ推薦手法の提案および開レビューサイトでは，各コスメアイテムに対する総合的な評価発を行った [5]．更に，(3) の “化粧水” 以外の全コスメアイテ

値が付与されているが，投稿者の嗜好および使用感に関する評

ムに対する評価表現辞書の構築に向け，“化粧水” と評価表現が価がわからず，価値観を共有しうるユーザによる投稿か否か判類似していると想定したスキンケアアイテム，および類似して断することは困難である．更に個人によって肌質や嗜好が異ないないと想定したメイクアップアイテムのレビューに出現するることから，参考となるレビューは異なり，膨大なレビューの

評価表現の傾向を確認し，各コスメアイテム分類に対応する評中から個々のユーザにあったレビューを見つけ出すことは容易

価表現辞書の構築についての検討を行った [6]．

ではない．

本稿では，精度の良い類似ユーザ判定を実現するために，適以上を踏まえ，我々は，使用感が類似しているユーザの特定

切な特徴ベクトルの抽出方法について検討する．具体的には，を実現することで，個々のユーザにとって有益なレビューを

自動スコアリング手法により得た評価項目別スコアとユーザに優先的に提示することが可能なシステムの構築を目指していよって付与された総合評価値の中から，取り入れる項目の組み

る [3] [4] [5] [6]．このようなシステムの実現を目指し，以下の項

合わせを切り替えることで複数パターンの特徴ベクトルを作成

目について取り組んできた．

する．作成した特徴ベクトルを用いて，ユーザ間の類似度を算（ 1 ） 評価表現辞書を用いた自動スコアリングシステムの出し，推薦アイテムに対する総合評価を分析することにより，構築

効果的な類似度算出を実現する特徴ベクトルの作成方法を検証（ 2 ） 類似ユーザ判定システムの構築する．本手法の実現により，個々のユーザにとって価値観を共（ 3 ） 各コスメアイテム分類に対応する評価表現辞書の構築有することができる類似ユーザを発見し，真に有用な情報提供

そこで，(1) を実現するため，まず第一段階として，既存のコスが可能になると考える．

メに関するレビューサイトで用いられているコスメアイテムの以降，2 章では関連研究との比較を述べ，3 章では評価項目

効果を表現する項目を参考にして，“化粧水” に対する評価項目

別レビュー自動スコアリングに基づくコスメレビュー推薦シスを設定し，レビュー文から “うるおい効果”，“美白効果”，“毛テムについて説明する．4 章では評価項目別スコアを用いた類

穴・角質ケア効果” といった各評価項目に対する評価値を算出

似ユーザ判定手法について説明する．最後に 5 章でまとめと今する自動スコアリング方式の開発に取り組んできた [3]．次に，

後の課題を述べる．

2. 関 連 研 究

影響を与えていることを確認している．
レビュー情報から対象アイテムの特徴を抽出（評価項目の推定）や，評価項目別にスコアを算出また極性を判定する研究が様々な商品を取り扱うオンライン通販サイトである Ama-

盛んに行われている．Pham らは，least square method を用

zon.com [7] や PricePrice [8]，またレストラン情報を提供する

いてホテルのレビューを対象とし，評価視点毎にスコアを推測

食べログ [9] などレビュー情報を扱うサイトが有名である．更する手法と最も重要な評価視点を推測する手法を提案していに，アルゴリズムに着目した研究に加えてレビューデータの提る [17]. この手法では，レビュー内に評価視点に関する内容がな

示方法に関する研究についても研究者達は注目している [11]．

い場合でも全ての評価視点に対する評価点を常に推測している．

我々が対象とするコスメアイテムに関しては，@cosme が有Titov らは，オンラインのレビューから対応するトピックを抽名である．@cosme の運営会社によると，2018 年 6 月時点で月出し，格付けを取り出す統計モデルを提案している [18]．辻井

間 3.1 億ページビュー，メンバー数が 500 万人，総レビュー数

らは，宿泊レビュー文を用いて評価対象への肯定表現と否定表が 1400 万件と報告されており [10]，多くの女性がコスメ・美容

現の遷移に着目した評価表現抽出方法を提案している [19]．否に関した情報を@cosme 経由でやり取りしていることがわかる．

定表現を抽出することで，最終的には宿泊者施設へのサービス@cosme では，様々なブランドのコスメアイテムが掲載さ改善に向けた情報提示を目指している．Yamamoto らは，TFれており，コスメアイテム別のブランド比較が容易にできる．

及び TF-IDF を用いてレビューからサービスの特徴とその特ユーザは，レビュー投稿時に総合評価として 7 段階で評価して徴に関するユーザの意見を抽出し，抽出したユーザの意見を効おり，評価の良いレビュー・悪いレビューなど，目的に応じて率的にまとめ，直感的に結果を理解する為のグラフィカルイン

レビューを検索することが可能である．また，会員登録の際にターフェースを実装している [20]．金兵らは，楽天市場の「み年齢と肌質を記録するカルテ機能があり，自分の年齢や肌質がんなのレビュー・口コミ情報」をコーパスとし，評価軸とそれ同じユーザによるレビューを検索することが可能である．

に対応する評価表現辞書の同時構築手法を提案している [21]．

また，レビュー情報を扱うサイトが広く普及したことで，レビューを分析する研究が多く行われている．

事前に初期条件として「肯定：良い，満足」，「否定：悪い，不満」を登録し，レビュー中にこれらの評価表現が現れると，そアンケートの自由記述文などの自由回答欄で言及されているの評価表現の前後の文章の主節を評価表現候補とする．評価軸

膨大なテキストの中から評判に関する発言を抽出して，書き手に関しては，取得した評価表現から分類を行い作成している．

の意図を扱う研究 [12] や，商品レビューから語彙構文パターン

Zhang らは，ホテルのレビューを対象とし，ユーザのレビューを使って購買意図の抽出を行う研究 [13] が取り組まれている．

テキストに対して，評価視点毎にユーザの評価点を推定する手

我々の先行研究でも， @cosme から “化粧水” と “マスカラ”

法を提案している [22]．この手法では，評価視点に関する文がに関するレビューを分析し，各コスメアイテムレビュー分析にレビューテキストに存在しないときは，評価点の推測を行わな特化した “化粧水” と “マスカラ” についての形態素解析用辞

い点に特徴がある．Hendricks らはワイン専門家によって書か書を作成し，コスメレビューのポジティブ・ネガティブ判定をれたワインに関するレビュー文から，ワインの色，ぶどうの種行っている [14]．この取組では，書き込みユーザの特徴も考慮

類，原産国，価格といったワインの特徴を推定する研究を行っしたコスメレビューサイトの構築を目指し，課題として，広くている [23]．

ブログや SNS からデータを収集し分析するための技術の開発

また，個々のユーザにとって有益となるレビュー及びアイテに取り組むことを目的としている．本研究は最終的に一つの商ムの推薦に向けた研究についても盛んに行われている．高島ら品に対する自分と類似したユーザによるレビューを推薦可能には，「付与された Like 数が多いクチコミは有用性が高い」といすることを目的としている．

う考えのもと，「構造的な素性」，「統語的な素性」，「意味的な素O’Donovan らは，オンラインオークションにおけるレビュー

性」の３つの素性を学習させ回帰モデル作成し，未知のクチコの否定の情報を抽出し，この情報をグラフ式に示すシステムをミの Like 数を予測している [24]．安部らは，肌質，年齢，購入

構築している [15]．

場所，ブランド名をレビューにおけるユーザに関する素性とし姚らは，消費者がインターネット上に投稿されたレビューをてユーザ類似度を算出し可視化している [25]．文書中に他のブ信用する場合，どのようなレビューがより信用され，購買行動

ランドが出現している＝ブランドの比較等を考えているユーザに影響するかを検証するため，以下の 3 つの仮説を立て，調査であるとみなし，これを素性に含めた類似判定を考えている．

を行っている [16]. (1) 消費者が購入したいと考えていた商品の岩淵らは，任意の商品を入力とし，商品レビューを用いて入力

良いレビューはその商品の購買を促進し，購入を検討していな商品と併用している商品の情報を抽出し，併用商品をユーザにかった商品への悪いレビューはその商品の購買を阻害する，(2)提示するシステムの開発に取り組んでいる [26]．

詳細データを書き込んだレビューは，客観的なレビューより信上述の通り，コスメおよびその他のアイテムに対するレビュー

用出来る，(3) アドバイスを書き込んだレビューは，使い心地分析を行う研究が数多く行われているが，本研究にて実施してや個人的な感想・印象を書き込んだレビューより，信用出来る．

いるコスメアイテムに対する評価項目別スコアリングによる類

211 名の女子大生を対象にアンケート調査を行ったところ，仮似ユーザ判定に基づくレビュー推薦に関する研究開発は行われ

説検証は行えなかったが，分散分析からレビューが購買行動にていない．

3. 評価項目別レビュー自動スコアリングに基づ
くコスメレビュー推薦システム
本章ではコスメアイテム評価表現辞書を用いた評価項目別レ
ビュー自動スコアリングに基づくコスメレビュー推薦システムに関して説明する. まず，3. 1 節でレビュー推薦システムの概要について述べ，3. 2 節で評価表現辞書の構築手法，3. 3 節で評価表現辞書に基づく自動スコアリングシステムについて説明する．

3. 1 レビュー推薦システムの概要
我々は，個々のユーザにとって真に有用なレビューを推薦するコスメレビュー推薦システムの構築に取り組んでいる (図 1)．

図 1 レビュー推薦システムの概要図

赤字 (i)〜(v) がレビュー推薦処理の内容を表し，その実現に必要となるレビュー自動スコアリング処理を青字 (1)〜(4) で表す．以下に各処理の手順を示す．
レビュー推薦処理では，ユーザのレビュー要求 (i) により，システムは類似ユーザの抽出を開始する (ii)．類似ユーザ抽出
モジュールは，評価値付きレビュー DB から抽出した評価値付
きのレビューデータおよび投稿ユーザ情報を用いて類似ユーザの判定を行う (iii)．その後，類似ユーザによって投稿されたレビューを，評価項目別スコアを付与した形式でユーザに提供する (vi，v)．

3. 2 コスメアイテムに関する評価表現辞書の構築手法
図 1 中の青文字で示した自動スコアリング処理を実現するために，評価表現辞書を構築した．評価表現辞書の構築には，@cosme に投稿されたレビューデータを使用した．@cosme は，
コスメ・美容に関する代表的なサイトで，膨大な量のレビュー
データが蓄積されている．

図 2 評価表現辞書の構築手順

図 2 に評価表現辞書構築の流れを示す．まず，既存のレビュー
サイトからレビューテキストを収集し，アイテムの効果を表すフレーズを抽出する．次に抽出したフレーズから，キーワー
ド・特徴語・程度語のリストを作成し，各リストを用いて，特徴語・程度語・キーワード・否定の 4 つの語の組み合わせを評価表現として作成する．最後に作成した評価表現に対して人手によりスコアを付与する．
レビューとして投稿される文章は，自由記述形式で行われて

図 3 未知データに対する自動スコアリング処理までの手順いるため，様々な表現が存在することから，収集した評価表現
を@cosme で「効果」として扱われているタグを参考に，評価

評価表現が含まれるため，それぞれのスコアから算出した平均

項目を 10 項目に分類した．

値を評価項目「うるおい/浸透」に対するスコアとしている．

3. 3 評価表現辞書に基づく自動スコアリングシステム
類似ユーザの判定およびユーザへのレビュー推薦時に用いる
評価項目別スコアは，図 1 の青字 (1)〜(4) で記載した自動スコ

4. 評価項目別スコアを用いた類似ユーザ判定
手法

アリング処理によって算出する．自動スコアリングは，図 3 に本章では，評価項目別スコアを用いた類似ユーザ判定手法に示すように，外部から取得したレビューテキスト内に含まれる関して説明する．まずは類似ユーザ判定手法 (4. 1 節) を述べ，評価表現に対して，評価表現辞書に格納されたスコアを付与す

類似ユーザ判定手法の妥当性検証 (4. 2 節) について説明する.

ることによって実現する．この際，一つの評価項目に対して複4. 1 類似ユーザ判定手法

数の評価表現が含まれている場合，それぞれの評価表現に付与

通常，ユーザが各アイテムに対して評価値を付与しているされたスコアの平均値をその評価項目に対するスコアとする．

ケースで協調フィルタリングを行う際には，ユーザ数 n，アイ

図 3 の例では，評価項目「うるおい/浸透」に対して，二つの表 1 レビューに対する各種特徴ベクトルを用いた類似度算出手法
被推薦ユーザ

被推薦ユーザ

被推薦ユーザ

未評価項目含む

未評価項目含まず

ポジティブ評価項目のみ

総合評価値 (1 次元)

手法 A

-

-

全評価項目別スコア (10 次元)

手法 B

手法 D

手法 F

総合評価値＋評価項目別スコア (11 次元)

手法 C

手法 E

手法 G

図 6 手法 D, 手法 E：被推薦ユーザが評価していない評価項目を除く

図 4 類似度算出に関する一般的な手法と提案手法の比較

図7

手法 F, 手法 G：被推薦ユーザのポジティブな評価項目別スコア（4 以上）のみを使用

方法よりも精度の高い類似ユーザの判定が可能であると考える.

4. 2 類似ユーザ判定手法の妥当性検証
個々のユーザにとって価値観を共有することができる類似
ユーザの発見を実現するために，自動スコアリング手法により得た評価項目別スコアとユーザによって付与された総合評価
値の中から，取り入れる項目の組み合わせを切り替え，複数パ
ターンの特徴ベクトルを作成することで，適切な特徴ベクトルの抽出方法について検討した．表 1 の各類似度算出手法 (手法
図 5 評価項目別スコアを用いた類似ユーザ判定方法

A〜手法 G) を比較することで，使用する特徴ベクトルの妥当性に関して議論する．

テム数 m となり，n × m の評価行列を用いて，類似度を算出

手法 A は，総合評価値の 1 次元のみを用いた類似度算出方法

している. しかし，提案手法では，各アイテムに対して複数のであり，4. 2 節にて述べた n × m の評価行列を用いて類似度

評価項目に関する評価値がそれぞれ付与されている. すなわち，を算出する方法である．手法 B は，評価項目別スコアの 10 次

ユーザ数 n，アイテム数 m，1 つのアイテムに対する評価項目

元を用いた類似度算出方法であり，4. 2 節にて述べた n × m

数 10 である時，n × m × 10 の評価行列を用いる (図 4 参照)．

× 10 の評価行列を用いて類似度を算出する方法である．手法

例えば，図 5 は，2 人のユーザが 2 つのアイテムに対して評価

C は，総合評価値と評価項目別スコアを足し合わせた 11 次元

を行っている. この時，一般的な手法では，2 行 2 列の評価行を用いた類似度算出であり，n × m × 11 の評価行列を用い列となるのに対し，我々の提案手法では，各アイテムに対してて類似度を算出する方法である．手法 D と手法 E は，それぞ10 項目の評価項目に関して評価値を付与しているため，2 行

れ評価項目別スコアの 10 次元，総合評価値と評価項目別スコ(2 × 10) 列の評価行列となる. ただし，評価値は 0〜7 の数値

アを足し合わせた 11 次元のうち，被推薦ユーザが評価してい尺度をとる. 一般的な手法により，単一の評価値を用いて類似ない評価項目を除いた評価行列を用いて類似度を算出する方法

ユーザの判定を行う場合，ユーザ A とユーザ B は，アイテムである．例を図 6 に示す．図 6 では，被推薦ユーザ (ユーザ 1)

1 とアイテム 2 の両方に対して同じ評価をしているため，類似は，アイテム X に関して「爽快感」と「エイジングケア」の項

ユーザと判定される．しかし，図 5 に示すようにユーザ A と目に対して評価していないため，この 2 つの評価項目を除いた

ユーザ B は異なる評価項目に対して評価をしており，類似ユー

評価項目（10-2=8 評価項目）を特徴ベクトルとしてユーザ間ザと判断することは望ましくない．本手法により，アイテムにの類似度を算出する手法である．手法 F と手法 G は，それぞ対する単一の評価値の相関ではなく，各アイテムの複数評価項

れ評価項目別スコアの 10 次元，総合評価値と評価項目別スコ目に対する評価値の相関を確認することができるため，従来のアを足し合わせた 11 次元のうち，ポジティブな評価項目別ス

図 10 各特徴ベクトル算出手法の妥当性の比較方法
図 8 ユーザ間の類似度算出に使用するアイテム数の場合分けに示した各種特徴ベクトルを用いてアイテム A とアイテム B
に対するレビュー類似度に基づくユーザ間の類似度と，アイテ
ム C に対する総合評価に基づくユーザ間の類似度を算出する．
算出した 2 つの類似度の相関係数が高い結果となった手法が，効果的な類似度算出を実現する特徴ベクトルだと判定する．
結果と考察
表 2 に各特徴ベクトルの相関係数の値を示す．更に類似度算出に用いるアイテム数別の各特徴ベクトルの相関係数の値の比較を表すグラフを図 11 に示す．
図 11 より，提案した各特徴ベクトルの中では「被推薦ユー
ザ未評価含まず」とした手法を用いた場合，相関係数の値が高
図 9 実験に用いたレビューデータ

い傾向があることがわかる．つまり，類似ユーザ判定を行う際には，被推薦ユーザが未評価の評価項目を除いた特徴ベクトル

コア（4 以上）のみの評価行列を用いて類似度を算出する方法と用いることで，より高精度な類似ユーザ判定が可能になるこである．例を図 7 に示す．図 7 では，被推薦ユーザ (ユーザ 1)とがわかる．また，類似度算出に用いるアイテム数が多い方がが，アイテム A に関してポジティブな評価を与えている評価項

相関係数の値が高い傾向があることもわかる．つまり，類似度

目「うるおい，サラサラトロトロ，低刺激，コスパ」を特徴ベ算出に用いるアイテム数は多い方がより高精度な類似ユーザ判クトルとしてユーザ間の類似度を算出する手法である．全ての定が可能になるということがわかる．しかし，提案手法である手法における類似度算出には，ユーグリッド距離を採用した．

評価項目別スコアを特徴ベクトルとした場合，相関係数の値が更に，今回は共通のアイテムに対するレビュー同士の類似に低い結果となった．これは各ユーザの好みの傾向をレビュー文

基づき，類似ユーザを判定していることから，ユーザ間の類似から取得することは容易でなく，ユーザは必ずしも自分の使用度を算出する際に共通のアイテム数を変化させた場合に類似

感・嗜好等をレビュー文に記述しているとは限らないことが原

ユーザ判定精度に与える影響の検証を行う．これにより，ユー因だと考える．ユーザが無意識としている評価など，レビュー

ザ間の類似度算出の際に用いるアイテム数の変化が類似ユーザ

文に記述していない評価も存在していると考えられることか判定精度に与える影響を検討する．ユーザ間の類似度算出に使ら，ユーザの未評価項目のスコアを推定することで精度向上に用するアイテム数の場合分けを図 8 に示す．

繋がると考える．今回の実験では，レビュー文に記述されてい実験データ

5 種類のアイテム（化粧水）全てにレビュー投稿しているユー
ザ 80 人分のレビューデータを使用した（図 9 参照）．

ない評価項目に対するスコア（スコアの付与が不可能な評価項
目）には，スコア 0〜7 の中心値 3.5 を付与しているが，アイテ
ムの特徴や類似ユーザの評価から評価項目別スコアを推定することで，より高精度な類似ユーザ判定手法の実現が可能になる評価方法と考える．また，評価項目別スコアは 0〜7 の全ての値を用い作成した特徴ベクトル（表 1）を用いて，ユーザ間の類似度

た為，類似度算出を行う際に複雑な計算結果となったことが考を算出し，推薦アイテムに対する総合評価を分析することによえられる．よって，類似度算出を行う際には高評価か低評価のり，効果的な類似度算出を実現する特徴ベクトルの作成方法を

極性のみを用いることで，今回よりもより高精度な類似ユーザ

検証した．

判定手法の実現が可能になると考える．更に，今回は各ユーザ

ユーザ間の類似度を算出する際のアイテム数 3 個（学習デーの評価値のみを特徴ベクトルとしたユーザ間類似度の算出を行

タ：2 個）を用いた場合の各特徴ベクトル算出手法の妥当性比なったが，各ユーザの肌質や年齢を考慮した類似ユーザ判定を

較方法を図 10 に示す．図 10 ではアイテム A とアイテム B を行うことで，より類似ユーザ判定の精度向上に繋がると考える．

学習データとし，アイテム C をテストデータとしている．表 1

表 2 被推薦ユーザ未評価項目含む場合の各特徴ベクトルの相関係数の値
被推薦ユーザ

被推薦ユーザ

被推薦ユーザ

未評価項目含む

未評価項目含まない

ポジティブ評価項目のみ

アイテム数

2個

3個

4個

5個

2個

3個

4個

5個

2個

3個

4個

総合評価値 (1 次元)

0.11

0.15

0.17

0.19

-

-

-

-

-

-

-

全評価項目別スコア (10 次元)-0.002 -0.005 -0.005 -0.005 0.001 -0.001 -0.002 -0.002 0.01 0.01 0.01

0.01

総合評価値＋評価項目別スコア (11 次元)

0.06

0.03

0.09

0.12

0.12

0.07

0.10

0.14

0.14

0.02 0.02 0.035個-

図 11 ユーザ間の類似度算出に用いるアイテム数別 各特徴ベクトルの相関係数の値の比較

5. ま と め
本項では，個々のユーザにとって価値観の共有が可能な類似
ユーザの発見を実現するために，自動スコアリング手法により得た評価項目別スコアとユーザによって付与された総合評価
値の中から，取り入れる項目の組み合わせを切り替え，複数パ
ターンの特徴ベクトルを作成することで，適切な特徴ベクトルの抽出方法について検討した．結果，自動スコアリングから得た評価項目別スコアを特徴ベクトルとした場合では相関係数が低く，ユーザ間類似度を算出する際の適切な特徴ベクトルの抽出方法とは言い難い結果となった．これはレビューのみを用いて各ユーザの好みの傾向を取得することは難しく，自動スコア
リング結果から得た各評価項目別スコア (0〜7) を使うことだ
けが必ずしも良いとは限らないという知見を得た．
今後は，評価項目別スコアの高評価・低評価の極性のみを用いた類似度算出，更に自動スコアリング結果から得た情報のみ
でなく，ユーザの未評価項目のスコアを推定，また個々のユー
ザが登録した肌質や年代を考慮することで，更なる類似ユーザ
判定の精度向上を目指し，レビュー推薦システムに組み込むことを予定している．
謝辞 株式会社アイスタイル様にコスメアイテムに関するレビューデータをご提供いただいた．
ま た ，本 研 究 の 一 部 は ，JSPS 科 研 費 16K00425 お よ び

17H01822 による．ここに記して謝意を表す．

文

献[1] @cosme, http://www.cosme.net[2] MAQUIA，http://hpplus.jp/maquia/cosme/search/index/[3] Yuuki Matsunami, Mayumi Ueda, Shinsuke Nakajima,
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文書の推薦，言語処理学会 第 22 回年次大会 発表論文集，2016
年 3 月．
[26] 岩淵 莉央，中島 陽子，本間 宏利，増山 繁．ユーザー評価を用いた併用商品情報抽出システムの開発，言語処理学会 第 23 回
年次大会，2017 年 3 月．