DEIM Forum 2019 G3-2

レビューの有用性データを考慮した説明生成可能な推薦手法
坂本 竜二†

有次 正義††† 熊本大学大学院自然科学研究科 〒 860–8555 熊本県熊本市中央区黒髪 2 丁目 39 番 1 号†† 熊本大学大学院先端科学研究部 〒 860–8555 熊本県熊本市中央区黒髪 2 丁目 39 番 1 号
E-mail: †ryuji@st.cs.kumamoto-u.ac.jp, ††aritsugi@cs.kuamoto-u.ac.jp
あらまし近年，レビューデータや画像データの普及に伴い，アイテムの推薦だけでなくそれに関連する説明を生成する研究が注目されている．特に，レビューデータにはユーザがアイテムを評価した原因や，ユーザの嗜好を表現した内容が含まれているため注目されている．しかし，ユーザごとで記載するレビューの量や質にばらつきがあるといった問題が発生する．本研究では，従来研究で使用されるユーザが記載したレビューデータだけでなく，レビューの有用性に関するデータを追加することでアイテムの推薦精度向上を目指す．この目的のためにモデルを提案し，有効性を評価する．
キーワード 推薦システム，協調フィルタリング，感情分析，レビューの有用性
タが少ないためにコールドスタート問題が生じる．これは予測

1 はじめに推薦システムの分野において，協調フィルタリング手法の性能が向上している．協調フィルタリングとはユーザがアイテムの評価，レビューの記載などから得られる嗜好データを蓄積し，あるユーザと嗜好の類似した他のユーザの嗜好データを用いて推薦を行う手法である．
従来の協調フィルタリング手法はアイテムを推薦するだけであった．しかし近年，推薦だけでなくアイテムの推薦に関連する説明を生成することが重要視されている．推薦システムによる説明とはユーザに対してシステムがお勧めのアイテムを提示する際に，推薦した経緯や推薦する理由などである．推薦シス
テムが説明を提示することで，ユーザがどのアイテムに価値があるのか特定することを助ける役割を持つ．ユーザを助ける役
割として主にシステムの間違いに気づく (scrutability), ユーザの信頼度 (confidence) を高め，ユーザが効果的 (eﬀectively) で迅速 (eﬃciency) な決定を下す，ユーザに使用または購入を説得する (persuasiveness)，ユーザの満足度 (satisfaction) を高めるなどがある [1]．
近年では特に，評価値データだけでなく，レビューデータを用いた推薦と説明生成を同時に行う研究が注目されている [3], [5]．
これらの手法は説明生成を実現するだけでなく，さらに推薦精度も向上させた．しかし，これらの手法で扱うレビューデータ
は 2 つの問題点がある．1 点目はレビューデータの疎性 (量)の問題である．ユーザが記載したレビューの数が少ない場合，
レビューから得られる嗜好データが少ないため精度に影響す
る．EFM [3] の実験で使用された Yelp データセットは全体のするための潜在的特徴が十分に学習されないことで精度が減少する．同様に [7] で使用された Epinion データセットでも多数のユーザが数件のレビュー記載で，多数のレビューを記載しているユーザはごく少数である．2 点目はレビューデータの質である．多くのレビューサイトは自由形式であるため，文章の長さ，内容などにばらつきがある．ばらつきによって生じる質の低いレビューからユーザの嗜好データを抽出することは困難な場合がある．
そこで，上記の問題点を改善する方法としてレビューの有用性データを考慮する．レビューの有用性データとはユーザが他人のレビューを参照したときどのくらい役に立つのか評価したデータである．レビューの有用性データはユーザの嗜好データとして役に立つと考えられる．なぜなら，ユーザはレビューに依存して意思決定を行う傾向があるからである．実際に全体の86%のユーザが他人のレビューを参照し，27%のユーザが定期的に参照している [11]．本研究ではレビューの有用性データを考慮し，適用させるためのモデルを提案し，推薦精度の向上を目指す．
本論文は以下のように構成する．まず第 2 章では本研究と関連のある既存研究について述べる．第 3 章では既存手法のモデ
ルとレビューの有用性データを考慮したモデルを説明する．第4 章では提案手法の有効性を評価するための実験内容と実験結果を述べる．最後に第 5 章で本論文のまとめと将来研究について述べる．

2 関連研究49%のユーザが記載したレビュー数は 1 つだけであるため，そ従来の推薦システムではユーザがどのアイテムを購入するかれらのデータはランキング予測を評価する実験では用いられて予測するための研究が盛んに行われてきた．特に協調フィルタ

いない．EFM はランキング予測のために，レビューから得ら

リング手法の一つである Matrix Factorization [6] が高精度をれるデータから行列を構築し，行列分解手法によって欠損値を実現した．近年では高精度な推薦だけでなく，ユーザにとって予測する．しかし，レビュー数が一つだけである場合嗜好デー

有益である説明も同時に提示することが重要視されている．しかし，アイテム推薦の高精度を実現する Matrix Factorization

ユーザに有益な未参照のレビューを推薦する研究が行われてき手法では説明を生成する点において問題点が存在する．まず第た．[10] ではレビューを評価する要因，特にレビューの質の観

一に，Matrix Factorization のような行列分解手法はユーザの点を考慮した複数の特徴を基にモデルを構築した．また，[7] で決定した評価値を構成するさまざまな要因を知ることが困難では従来のレビュー推薦のようにレビュー要約，全ユーザに対すあるため，ユーザに特定のニーズに応じた推薦を行うことが困るレビュー推薦ではなく，個人ごとに最適なレビューの推薦手難である．第二に，ユーザに推薦した理由を直感的に説明する法を提案した．

ことが困難であり，他の選択肢が与えられた場合に他の選択肢

しかしこれらの研究では，アイテムを購入，参照する過程にが推薦されない理由を説明することも困難である．そのため，は共通のユーザに関する嗜好の情報が含まれているにも関わら評価値予測で適用される Matrix Factorization に加えて，ユー

ず，双方のデータを活用してない．特に，アイテムを購入する

ザの嗜好を明示的に表現したデータを考慮した手法を提案す際にユーザのレビューを参照することが意思決定において重要ることで上記の問題を解決した研究が行われている [3]，[5]，[4]．

な役割であり，多くのデータがあるため参照データは有益であ

これらの手法では説明を生成するためにレビューデータを使用ると考えられる．

する．レビューデータにはユーザがアイテムを評価した原因や，ユーザの嗜好を表現した明示的な内容が含まれている．この明
示的な内容を学習データとして使用し，予測することで説明生成を実現する．[5] はジャンルの特定や有益なレビューを検討できるような解釈のしやすいトピックを提示する手法 Hidden

Factors as Topics(HFT) を提案した．HFT はアイテムの潜在

3 提案手法レビューの有用性データを考慮する方法として既存手法である EFM [3] を基にモデルの提案を行う．

3. 1 Explicit Factor Model(EFM)

因子はユーザの嗜好だけでなく，レビューのトピックを構成す

入力はグランドトゥルースである評価値行列 A と明示的なるパラメータであるという考えに基づいている．共通する潜在特徴から構築される注目行列 X と品質行列 Y である．明示的因子をもつ 2 つのモデルを統合することで高い推薦精度と説明な特徴はレビューから抽出される [8] [9]．例えば，ユーザがレ生成を実現した．また，アイテムの潜在トピックはレビューに

ビュー’This screen is good and OS is perfect’ を記載したとき含まれる情報が豊富であるため潜在因子が学習できない場合，

は’screen’ と’OS’ が明示的な特徴として得られる．出力は行列

つまり新しいアイテムのような評価データが疎である場合に生

H1 ，U1 ，V ，U2 ，H2 である．U1 ，U2 と V は明示的な特徴にじるコールドスタート問題に対処できる．

関する潜在因子行列と呼ばれ，H1 と H2 は暗黙的な特徴に関[3] は各ユーザが意思決定を行うために注目するアイテム

する潜在因子行列と呼ばれる．

の側面とその品質 (感情極性) を提示する手法 Explicit Fac-

tor Model(EFM) を提案した．レビューからユーザの嗜好を

3. 2 注目行列 X と品質行列 Y の構築

示すアイテムの側面 (特徴) を抽出する．側面とは携帯の場

レビューから抽出された明示的な特徴からユーザごとの特合’OS’，’screen’ などである．HFT のトピックと比較してより徴に関する注目行列 X を構築する．ユーザは気にかけていアイテムを構成する明示的な特徴を扱える．アイテムの側面る特徴をレビューに記載する傾向があり，ユーザごとに気に(特徴) に関するユーザの嗜好データを行列で表現し，評価値かけている特徴は異なると仮定する．この仮定のもとで X のデータと共通する潜在因子をもつため同時に行列分解を行う

各要素 Xij はユーザがアイテムの特徴に対して気にかけていことで高い推薦精度と説明生成を実現する．またオンライン実る度合いを表す．レビューコーパスから抽出された全アイテ

験ではユーザに説得性のある説明を提示することが可能であムの特徴集合を F = {F1 , F2 , ..., Fp }, m 人のユーザ集合をることを示した．[4] はユーザが推薦した理由が理解できるよう

U = {u1 , u2 , ..., um } と定義する．ユーザ ui が特徴 Fj に関しなレビュー中に含まれる関連した単語をハイライト可能な手法て tij 回レビューに記載したときの X の要素は以下となる．

Dual Attention-Based Model(D-Attn) を提案した．ユーザごとのレビューとアイテムごとのレビューに分類し，重み付けられた単語を埋込みする. 埋込みから生成された特徴から Matrix

Factorization のような潜在因子を構成することで評価値も学習させることでアイテムの推薦と説明生成を実現した．HFTのようなレビューがトピック分布である仮定に基づくだけでな 0 (ui がレビューに Fj を記載しない)
Xij =
2

 1 + (N − 1)(− 1) (それ以外)
1 + e−tij(1)

N は評価値の最大値である．上記の式の値は Amazon や Yelp
で用いられる評価値と同じ範囲の [1, N ] に変換している．

く，各ユーザごとに対する単語の重みを考慮した．例えば，ア次に, アイテムの特徴に関する品質行列 Y を構築する．Y のイテムを 4 と 5 で評価した 2 人のユーザが記載したレビュー

各要素 Yij はアイテムの特徴の品質の度合いを表す．n 個のアに’nice’ が含まれていてもその単語の感情の度合いは異なる．

イテム集合を P = {p1 , p2 , ..., pn } と定義する．品質行列では特

人々は意思決定の際に他人の意見が重要な役割となる．近徴と感情の組 (F, S ′ ) を使用する．S ′ は感情極性である．アイ

年，レビューのデータが増加していることにより，レビューがテム pi に関して特徴 Fj を k 回記載されたとき，感情値 sij を意思決定の役割としても期待されている [2]．レビューの有用

使って Y の要素 Yij は以下となる．

性データに関しての研究ではレビューの有用性データを基に，

Yij =

 0 (pi のレビューに Fj の記載なし)
 1+

N −1
−k·sij
1+e(それ以外)

特徴に関して記載すると，注目度が高くなる．2 点目は上記の(2)

ユーザが参照した他人のレビューから得られる特徴にはノイズが含まれる可能性がある．なぜなら，記載したレビューと比べ，

上記の式の値は Amazon や Yelp で用いられる評価値と同じ範ユーザが注目するアイテムの側面はより暗黙的に示されてい囲の [1, N ] に変換している．

るためである．2 点の理由から参照したレビューから得られる特徴から式 (1) の適用は不適切であると考えられる．そこで，ユーザが参照した場合の特徴の注目度をユーザ間の類似度を基に構築する．具体的には図 1 のように追加された特徴に (0,1)
範囲での重み付けを行う．まず仮定として，嗜好が似たユーザのレビューは有用性が高いとする．ユーザ間の類似度を重みに依存した更新式を構築する．ユーザ ui が参照したレビューに特徴 fj を記載したユーザ集合 Uij とすると，重み t′ij を以下の式で求める．

t′ij =

図 1 追加される特徴と類似度による重み付け

1|Uij |∑

sim(i, l)

(4)

l∈Uij

似た嗜好は，ユーザが記載した特徴の注目度の類似性，つまり3. 3 レビューの有用性データの考慮

X の各ユーザごとにおけるベクトル間の類似度で求める．類似

レビューの有用性データはユーザが他人のレビューを参照した履歴とそのレビューの評価値がある．本研究で使用したデータは参照履歴であり，EFM に適用する方法として，注目行列に着目する．
注目行列はユーザが気にかけている特徴の度合いを示す．度合いを求めるために EFM では，ユーザ自身が記載したレビューに含まれるアイテムの側面 (特徴) をユーザが気にかけている
特徴と仮定する．図 1 ではレビューから得られた’screen(感情値+1)’ と’earphone(感情値-1)’ をユーザが気にかけている特徴としている．この仮定を参考にして，ユーザが参照した他人のレビューに含まれるアイテムの側面もユーザが気にかけている特徴であると仮定する．他人のレビューに含まれるアイテムの側面はレビューの推薦問題において精度向上に最も影響する特度を求める方法はコサイン類似度を使用する．t′ij をもとに更′新式 Xijは以下の式で求める．


0 (記載なしかつ参照しない特徴)





2

}
{


− 1)
βXij + (1 − β) 1 + (N − 1)(
−6t′ij

1+e

′
(5)
Xij
=
(記載かつ参照した特徴)




2



1 + (N − 1)(′ − 1)

1 + e−6tij(記載なしで参照した特徴)
β はトレードオフパラメータである．
3. 5 注目行列 X のランキングを考慮したモデル

徴の一つとして使用された [10]．そのため，他人のレビューにX ′ はレビューを参照することで得られる特徴に注目度を明示含まれるアイテムの側面もユーザの嗜好データとして有効であ的に設計することで拡張した．しかし，ユーザがレビューに記載ると考えられる．ユーザが参照したレビューから得られた特徴

した特徴とレビューを参照することで得られる特徴の注目度は暗の集合を以下で表す．

黙的である．そのため式 (5) の最適な設計は困難である．Learn-{
G = (u, u′ , f ) | u ∈ U, u′ ∈ U, f ∈ F}
ユーザ u が ユーザ u′ の記載した特徴 f を参照

ing to Rank user Preferences based on Phrase-level sentiment(3)

追加するデータの具体例として，図 1 ではユーザが気にかけている特徴に加えて，ユーザが参照した他人のレビューから得られた’service’ と’quality’ もユーザが気にかけている特徴として追加する．追加することで，注目行列 X に関するモデルを拡張する．2 通りのモデルを 3. 4，3. 5 で詳細に述べる．

3. 4 注目行列 X のレーティングを考慮したモデル
X の拡張方法の一つとして，追加される特徴に関して X のレーティング (評価値) 更新が考えられる．更新後の X を X ′で表す．単純な更新方法として式 (1) の適用が考えられるがこの方法では 2 つの問題点がある．1 つ目は式 (1) がユーザが記載した特徴数に依存することである．ユーザが 2 回以上ある

analysis across Multiple categories(LRPPM) [12] はユーザの気にかけている特徴を暗黙的な嗜好データに対応したモデルを構築することで EFM と比較して高い精度を示した．そこで注
目行列に関して暗黙的な嗜好データに対応したモデルを構築することも一つの有用性データを考慮する方法と考えられる．

LRPPM と EFM はユーザが記載している特徴は注目している
特徴と仮定している．EFM と異なり LRPPM は BPR [13] を基に記載している特徴を気にしている特徴，非記載の特徴を気にしない特徴として 2 つの特徴の注目度の差でモデルを学習する．ユーザ ui が注目する特徴集合を Fi+ とすると，学習デー
タは以下のように表される．

}{
D = (i, fA , fB ) | fA ∈ Fi+ ∧ fB ∈ F \Fi+(6)

ユーザ ui が記載した特徴 fA と記載しない特徴 fB の予測注目{

度を X̂ifA と X̂ifB とする．2 つの注目度の差 X̂ifA fB は以下∑minimize

U1 ,U2 ,V,H1 ,H2の式で表される．
−λx

∑

∑

T

T

(aij − h1i h2j − u1i u2j )2(i,j)∈K∑∑

lnσ(X̂ifA fB fC fD )(i,j)∈K f ∈F + f ,f ∈F \(F + ∪F ′ + ) f ∈F ′ +
A
B D
C
i
i
i
i

X̂ifA fB = X̂ifA − X̂ifB(7)= uT1i vfA − uT1i vfB

∑

+λy

′

∑

T

2

(yjfQ − u2j vfQ ) + λh(i,j)∈K fQ ∈Fj

u1i は U1 のユーザ ui に関するベクトルであり，vfA ，vfB は+λv

V の特徴 fA ，fB に関するベクトルである．式 (7) の fB は

R
∑
∑
(
r

ユーザ ui が記載しない特徴全てに該当する．しかし，アイテR∑∑r ′ (i,j)∈K

∑

2
+
Ar

vf

2

2
2
+ vf r )
Br
D

(vf

+
+
fB ,fD ∈F \(F ∪F ′ )
i
i

+
fA ∈F
i

+

ムの評価と同様に未評価の特徴，つまり欠損値の特徴が存在す

2(h1ir′ + h2jr′ )

∑

2
)
Cr

vf

+
fC ∈F ′
i

ると考えられる．Multi Pairwise Ranking(MPR) [14] は評価
済みアイテムは未評価のアイテムと低い評価のアイテムよりも+λu好む，未評価のアイテムは低い評価のアイテムよりも好むこと

R
∑

∑

r

(i,j)∈K}2
2(u1ir + u2jr )I×R
J×R
s.t. U1 ∈ R+ , U2 ∈ R+ , Vを考慮して BPR と比較して高い精度を示した．そこで，参照

I×R′

H1 ∈ R +したレビューから得られた特徴の中でユーザ自身が記載してな

J×R′, H 2 ∈ R+

P ×R

∈ R+

, P = [U1 , H1 ], Q = [U2 , H2 ](12)

い特徴は気にしない特徴として扱わず，記載した特徴よりも注

ユーザ ui がアイテム pj を評価したときの集合を K ，アイ

目度が低い特徴と仮定する．ユーザ ui が参照した特徴集合を{}+
F ′ i = fC | (i, i′ , fC ) ∈ G ∧ fC ∈ F \Fi+ としたときユーザ

テム pj に関してレビューに記載された特徴 fQ の集合を Fj とが参照した特徴 fC を考慮したときの学習データは以下で表さ

する．

れる．

{
D = (i, fA , fB , fC , fD ) |++}fA ∈ Fi+ ∧ (fB , fD ) ∈ F \(Fi+ ∪ F ′ i ) ∧ fC ∈ F ′ i,

3. 7 上位 k 件のアイテム推薦′(8)

学習した行列分解のモデルから得られた H1 ，U1 ，V ，U2 ，

H2 を用いて上位 k 件の推薦を行う．まず，予測評価値行列 Ã
は，Ã = U1 U2T + H1 H2T で表される．予測注目行列 X̃ ′ と予′D から各特徴間の注目度の差 X̂ifA fB fC fD を以下の式で表す．
X̂ifA fB fC fD = (X̂ifA − X̂ifB ) − (X̂ifC − X̂ifD )= (uT1i vfA − uT1i vfB ) − (uT1i vfC − uT1i vfD )測品質行列 Ỹ はそれぞれ，X̃ ′ = U1 V T ，Ỹ = U2 V T で表される．ランキング予測では，ユーザはアイテムのいくつかの重要(9)な特徴に基づいて意思決定を行うと仮定する．この仮定を基に

Ã とユーザが最も気にかけている k 個のアイテムの特徴 (側面)

またユーザ ui がレビューを記載しない場合は fC と fD のみをを用いる．X̃ のユーザ ui に関するベクトルの中から上位 k 個，考慮する．注目度の差 X̂fC fD を以下の式で表す．

つまりユーザ ui (1 <=i<= m) の最も気にかけているアイテムの特徴 (側面) の集合を Ci = {ci1 , ci2 , ..., cik } とすると，アイテ

X̂ifC fD = (X̂ifC − X̂ifD )(10)= (uT1i vfC − uT1i vfD )∑従来の注目行列 X のモデルから式 (9) と式 (10) に変更することで有用性データを暗黙的な嗜好データとして考慮する．

c∈Ci X̃ic · Ỹjc

kN

+ (1 − α)Ãij(13)を考慮したモデルの場合は X̃ と Ỹ を [0,1] の範囲に正規化し評価値行列 A を [U1 , H1 ] と [U2 , H2 ] に，注目行列 X を U1と V に，品質行列 Y を U2 と V に同時に行列分解を行う．行
列分解での学習モデルは式 (11) で示される．

minimize {||P QT − A||2F + λx ||U1 V T − X||2F

U1 ,U2 ,V,H1 ,H2+λy ||U2 V

Rij = α ·α はトレードオフパラメータである．注目行列のランキング

3. 6 最 適 化Tム pj (1 <=j<= n) のランキングスコア Rij を式 (13) で表す．

− Y ||2F + λh (||H1 ||2F + ||H2 ||2F ) + λv ||V ||2F }
′

p×r
m×r
s.t. U1 ∈ Rm×r
, U2 ∈ Rn×r,+
+ , V ∈ R+ , H1 ∈ R+′
H2 ∈ Rn×r,+

た後，[1,N] の範囲に変換を行い，式 (13) を適用する．

4 実

験

EFM 手法にレビューの有用性データを追加した場合に推薦精度が向上するかを調査するために，ランキング予測のオフラ
イン実験を行う．

4. 1 実 験 設 定

P = [U1 H1 ], Q = [U2 , H2 ]本研究ではデータセットに Ciao を使用する．Yelp や Amazon(11)などのデータではユーザごとのレビューの有用性に関するデー

λh ，λv は正則化パラメータであり，λx ，λy はトレードオフパ
ラメータである．最適化手法は X の更新のみであるため，EFMと同じ最適化手法を使用した．また，注目行列 X に関してランキングを考慮した学習モデル (3. 5) は以下の式で表される．

タがないため，本稿での実験では取り扱わない．実験 1 では更新後の X ′ と更新前の X(EFM)，実験 2 では注目行列のランキ
ングモデルでレビュー参照データを考慮したモデル (式 (9),(10)を適用) と考慮しない (式 (7) のみ適用) モデルと EFM との精度比較を行う．EFM で追加するデータ (アイテムの特徴) は

表 3 気にかける特徴数 k ごとの NDCG
注目する特徴数EFM

50.11300.11070.11280.111025

0.11550.11090.11670.1205に，評価値データが疎であるため，5 つ以上のアイテムを評価

45

0.10830.10900.11010.1195したユーザと 2 つ以上の評価されたアイテムのみをデータに用

65

0.1094

0.10820.11070.1196

いた．表 1 に元の Ciao データと実験で使用する Ciao データの85

0.11250.11100.11810.1194

ユーザ ui がユーザ uj のアイテム ik に関するレビューを参照
し，かつユーザ ui がアイテム ik を購入した場合に限る．さらEFM add EFM add sim1 EFM add sim2

統計情報を示す．Ciao データのレビュー評価数はアイテム評価
数の約 30 倍である．また本研究の上記の条件下での実験デー
タではユーザのアイテム評価数のうち約 40%のアイテムに関するレビューを参照している．また表 2 では実験 2 で記載した+ <特徴数の数が 5 個以下，つまり |FAi
| = 5 を満たすユーザ i が参照したレビューから得られた特徴 fC の数を表す．どのユー
ザも 5 個以上の特徴を参照していることから参照した特徴を考慮することで学習データを増加できる．これらのことから，レビューの有用性データは嗜好データを増加する見込みがあると考えられる．全データのうち 20%をテストデータ，ハイパーパ
ラメータは 5 交差検定でグリッドサーチを用いて決定した．各
パラメータのうち α = 0.85，β = 0.8，r = 40，r′ = 60 は固定
する．最適化アルゴリズムは実験 1 では Algorithm1，実験 2
では Algorithm2 のミニバッチ学習を適用した．Algorithm2 での学習率の調整は Adaptive gradient descent [15] を適用した．
実験 1 では最も気にかけているアイテムの特徴の個数 k を変動させた場合のランキング予測を評価する．実験 2 では k = 25の場合のランキング予測を評価する．上位 10 件のランキング
予測問題として NDCG(Normalized Discounted CumulativeGain) を用いる．提案手法の有意性を確認するため Wilcoxonの符号検定を使用した．

図 2 EFM add sim2 による λx の影響

4. 2 実 験 結 果
ランキング予測での実験結果を表 3 に示す．EFM add は参照から得られた特徴を式 (1) に適用，EFM add sim1 は式 (5)の記載かつ参照した特徴のみを更新，EFM add sim2 は式 (5)を全て適用したものである．EFM add は 3.4 で説明した式 (1)の問題点から EFM と比較して精度が減少している場合が多い
ことが確認できる．EFM add sim1，EFM add sim2 は全体と表 1 データセットの統計情報

して注目する特徴数が 5 個の場合を除いて EFM よりも推薦精

データセット ユーザ数 アイテム数 アイテム評価数 レビュー数 レビュー評価数

Ciao

度が向上していることが確認できる．その中でもユーザが参照

43,666

11,2804

302,232

302,232

8,894,899

Ciao(実験 1)

63

215

1095

1095

1944

したレビューでユーザが記載した特徴に含まれない特徴も考慮

Ciao(実験 2)

101

368

3109

3109

5400

した EFM add sim2 が最も高い推薦精度を示したが，統計的に有意差なしであった．

表 2 実験 2 の注目行列に関するデータ
ユーザ i 記載した特徴数 |FAi | 参照から得られた特徴数 |FCi |次に，EFM add sim2 での注目する特徴数 25 の場合の λxの影響を確認する．λx の範囲は [0.05,1.05] であり，0.1 ごとに

3

4

75

変動させる．また，λx を除く他のパラメータは固定する．実験

16

3

8

結果を図 2 に示す．実験結果から λx = 0.05，つまり最小値の

27

4

14

61

2

39

ときが最も精度が高く，λx が増加すると精度が低い結果となっ

62

5

37

た．λx はレビューの有用性データを追加した場合においても，

69

2

22

ごくわずかな精度向上の影響しか与えることができないことが

74

1

20

わかる．また，今回の実験ではレビューを参照することで得ら

78

1

18

れるユーザが記載してない特徴数は約 16 個追加された．提案

83

3

33

92

3

34

97

5

35

た理由として，追加された特徴数が少ないため精度の影響が小

98

4

26

さい原因が考えられる．

手法と既存手法 2 つの精度間に有意差なしの実験結果が得られ

実験 2 の結果を表 4 に示す．EFM BPR は fA ，fB のみから設計された式 (7) の適用である．EFM MPR は式 (9) と式(10) を適用したモデルである．レビューの有用性を考慮した
EFM MBPR が最も高い精度で統計的に有意であることを示した (p < 0.05)．このことから記載した特徴は参照した特徴より

表 4 特徴数 k = 25 における NDCG

EFM

EFM BPR EFM MPR

NDCG 0.0616

0.09330.1337図 3 EFM MPR による λx の影響も注目度が高く，参照して得られた特徴は非記載かつ未参照の
特徴よりも注目度が高いという仮説がモデルの学習に有効であるといえる．次に，EFM MPR での λx の影響を確認する．λxの範囲は [0.05,1.05] であり，0.1 ごとに変動させる．また，λxを除く他のパラメータは固定する．実験結果を図 3 に示す．図から λx = 0.15 のときが最大であることがわかる．このことか
ら，実験 1 での λx の影響と比較して注目行列に関して注目度のランキングを考慮することが精度向上に影響を与えることが確認できた．しかし，評価値行列の学習の影響がまだ強いため
注目行列 X や品質行列 Y における別のモデル構築によってさらなる改善が可能と考えられる．

5 ま と め
本論文では，レビューデータに加えて，レビューの有用性
データを考慮ししたモデルを 2 つ提案した．提案した手法はレ
ビューの参照データから特徴を抽出し，ユーザの類似度を基に注目行列 X を更新する．また，暗黙的な嗜好データを基にしたランキングモデルを提案した．実験結果としては，従来手法と比較してランキング予測の精度が向上した．今後はレビューの参照履歴だけでなく，レビューの評価を考慮したモデルを構築する必要がある．また，レビューの参照から得られる特徴は暗黙的であるため，ユーザの記載したレビュー内容を考慮したモデルを構築する必要があると考えられる．

文

献[1] Nava Tintarev and Judith Masthoﬀ, ”Eﬀective Explanations of Recommendations: User-Centered Design” In RecSys, 2007.
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