DEIM Forum 2019 P1-130

コスメ推薦におけるレビュー無記述評価項目のスコア推定方式の提案
谷口祐奈†

松波友稀††

奥田 麻美††

上田 真由美†††中島 伸介††††† 京都産業大学 コンピュータ理工学部 〒 603–8555 京都府京都市北区上賀茂本山†† 京都産業大学大学院 先端情報学研究科 〒 603–8555 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 〒 603–8555 京都府京都市 北区上賀茂本山
E-mail: †g1644763@cc.kyoto-su.ac.jp,††{i1888033,i1788223}@cc.kyoto-su.ac.jp,† † †Mayumi Ueda@red.umds.ac.jp, † † ††nakajima@cc.kyoto-su.ac.jp
あらまし近年，インターネットを介して膨大な量の情報が手に入るようになった．そのため，膨大な量の情報から必要な情報を効率的に提供するため，情報推薦に関する研究が盛んに行われている．我々は，コスメアイテムに着目し，個々の利用者の肌質や使用感を考慮した情報推薦を実現するため，評価項目別スコアの算出と，これを用いた類似ユーザ判定によるレビュー推薦手法の開発に取り組んでいる．我々は，投稿されたレビュー文から評価項目別スコアの算出を行っているが，レビュー文に十分な記載がない場合はスコア算出できない評価項目が存在することになり，ユーザの好みを高精度に推定することが困難であった．そこで，本稿ではレビュー文書内の無記述評価項目に対し，自動でスコアを推定する手法を提案する．さらに，利用者の評価傾向を分析することで，個々の利用者にとって重要となる評価項目の推定し，個々の利用者の価値観を重視したコスメレビュー推薦手法を提案する．
キーワード コスメアイテム，レビュー分析，クチコミ分析，レビュー推薦，スコア自動推定

1. は じ め に個々の利用者にとって重要となる評価項目の推定し，個々の利用者の価値観を重視したコスメレビュー推薦手法を提案する．

近年，化粧品市場は拡大傾向にあり，今後も順調に拡大され

以下，2 章では関連研究との比較を述べ，3 章ではコスメアるとみられている．また，スマートフォンの普及によってネッイテムに関するレビュー推薦システムについて説明する．更にトショッピングの利用者，支出総額も年々増えており，化粧品

4 章で無記述評価項目に対するスコア推定の評価実験についてをネットショッピングで購入する人も増加傾向にある [1]．その述べ，最後に 5 章でまとめと今後の課題を述べる．

際多くの人がレビューサイトを参考に化粧品についての情報を収集している．しかしながら，既存のレビューサイトでは各ア

2. 関 連 研 究イテムに対するスコアである総合評価値が付与されてのみで，様々な商品を取り扱うオンライン通販サイトである Ama-

肌質・使用感・こだわりなどの価値観を共有するレビューかど

zon.com [5] や PricePrice [6]，またレストラン情報を提供する

うかはレビュー文を確認するまでわからない．レビュー文の数食べログなどレビュー情報を扱うサイトが有名である．更に近も膨大であるため直感的に価値観を共有するレビュー文かどう

年では，アルゴリズムに着目した研究に加えてレビューデーかの判断は容易ではない．

タの提示方法に関する研究についても研究者達は注目してい以上を踏まえ，我々は，既存のコス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効果を表現する項目を参る [8]．
また，コスメ・美容に特化したサイトである @cosme が有名考にして，“化粧水” に対する評価項目を設定し，レビュー文である．@cosme の運営会社によると，2018 年 6 月時点で月から “うるおい効果”，“美白効果”，“毛穴・角質ケア効果” と間 3.1 億ページビュー，メンバー数が 500 万人，総レビュー数

いった各評価項目に対する評価値を算出する自動スコアリングが 1400 万件と報告されており [7]，多くの女性がコスメ・美容方式の開発に取り組んでいる．[3]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．

レビュー文から自動で評価項目別スコアを算出することは，@cosme では，様々なブランドのコスメアイテムが掲載さ膨大なレビューの中から価値観の共有が可能なユーザを見つけれており，コスメアイテム別のブランド比較が容易にできる．

出す際に有用であると考える．しかし，自動スコアリング手法

ユーザは，レビュー投稿時に総合評価として 7 段階で評価してでは，投稿されたレビュー文から評価項目別スコアを算出しており，また，会員登録の際に年齢と肌質を記録するカルテ機能いるため，レビュー文に十分な記載がなく，レビュー文に記述があり，自分の年齢や肌質が同じユーザによるレビューを検索していない評価項目に関してはスコアリングできず，ユーザのするなど，目的に応じてレビューを検索することが可能である．

好みを高精度に推定することが困難である．

レビュー情報とユーザの意思決定に関する研究がいくつか行

そこで本稿では，無記述評価項目に対してスコアを推定するわれている．中邨らの研究では，化粧品サイト@cosme と，コ手法を提案する．さらに，利用者の評価傾向を分析することで，スメ・化粧品の通販サイト COSME.COM を対象とし口コミがどの程度売り上げに影響を与えるのかを分析している [11]．この研究から，口コミが多い場合は売り上げ先行型，値段が高いものは口コミ先行型の傾向にあるという結果が得られた．山田らの研究では，口コミの文章に含まれる感情情報を抽出し可視化した口コミ感情可視化システムを提案している [12]．このシステムにより，ユーザが従来のマップよりもユーザが訪問したいと思えるスポットを選択できることがわかった．いずれの研究もレビュー情報がユーザの購買意欲や意思決定に影響していることがわかる．
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．
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

図 1 コスメレビュー推薦システムの概要図の意図を扱う研究 [13] や，商品レビューから語彙構文パターンを使って購買意図の抽出を行う研究 [14] が取り組まれている．
入江らはレビュー情報をもとにレストラン利用者の評価観点に焦点を当て，共通の評価観点でレビューされることが多い店舗を，違いの類似競合店舗として推薦する推薦方法を提案している [18]．
吉田らは Paragraph Vector モデルをユーザレビューに用い，生成した特徴ベクトルとユーザの入力したキーワードを用いた主観的特徴を考慮した観光スポット検索システムの提案をして

図2

未知データに対する自動スコアリング処理の手順

いる [19]我々の先行研究でもレビュー投稿者がアイテムに対して感じた効果機能タグを推薦するために，自動スコアリング手法により算出された評価項目別スコアを用いた効果機能タグ推薦の提案や [9]，クラスタや評価項目別スコアを用いた類似ユーザ判定方式の提案をしている [4] [10]John O Donovan らは日本語圏，韓国語圏，英語圏の３つの異なる文化的背景のグループがコスメ製品レビューのための関連する５つの説明インタフェースを評価した研究結果を発表している [20]．この研究からは，韓国語圏，日本語圏は英語圏よりも複雑な UI を選び，より年齢の高い人は文化的背景に関わらず化粧品の選択に対してより多くの機能を好む．また属性ベースの説明が星の総合評価よりも好まれ，評価傾向は日本人が格段に高く評価する傾向にあり，さらに女性が男性よりも高く評価する傾向にあることが分かっている．

Pham らは，least square method を用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る [21]. この手法では，レビュー内に評価視点に関する内容がな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．
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いる，レビューに無記述の情報に焦点を当てたコスメ推薦におけるレビュー無記述評価項目のスコア推定方式に関する研究開発は行われていない．

3. コスメアイテムに関するレビュー推薦システム
3. 1 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実現を目指している (図 1)．
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)．
自動スコアリングは，図 2 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．
評価表現辞書の構築には，実際にレビュー投稿サイトに投稿されたデータから，その効果を表す特徴的な表現を収集し，スコアを付与することによって，評価表現辞書を構築した．先行研究 [3] では “化粧水” に対する評価表現辞書を構築し，自動ス

図 3 類似度算出に関する一般的な手法と評価項目別スコアを用いた手法の比較コアリング処理の妥当性を検証した．ここで構築した “化粧水”
に対する評価表現辞書には，1332 種類の評価表現を格納しており，約 81%の精度で自動スコアリングを行うことができる．
類似ユーザの抽出には，自動スコアリングシステムより得た評価項目別スコアを用いる．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，アイテム数 m となり，n × m の評価行列を用いて，類似度を算出している. しかし，評価項目別スコアを用いた手法では，各アイテムに対して複数の評価項目に対する評価値がそれぞれ付与されている. すなわち，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数 10 である

図 4 無記述評価項目別スコアの推定時，n × m × 10 の評価行列を用いる (図 3 参照). ただし，評価値は 0〜7 の数値尺度をとる．評価項目別スコアを用いた手法により，アイテムに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.
しかし，レビュー文に記述されてい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．

3. 2 無記述評価項目に対するスコア推定方式
本節では無記述評価項目に対するスコア推定方式について説明する．3. 1 節にて述べた自動スコアリングシステムから得た結果は，レビュー文に記述してある評価項目に関するスコアのみであるため，ユーザの好みを十分に推定することは困難である．そこで，評価項目ベースの協調フィルタリングによって，ユーザがレビュー文に記述していない評価に対する評価項目別スコアの推定を行う．例を図 4 に示す．この図では，ユーザ A
はアイテム 1 に対して「潤い」と「香り」に関する評価をレビュー内に記述している．他のユーザ B，ユーザ C，ユーザ Dはアイテム 1 に対して「潤い」や「香り」の他に「美白」に関する評価をレビュー内に多数記述がある場合，ユーザ A はレビューに書いていない「美白」に対しても評価を持っているのではないかと考える．無記述評価項目のスコア推定には，評価項目ベースの協調フィルタリングを用いる．従来は無記述評価項目のスコアに中間値の 3.5 を与えることで対応していたが，提案するスコア推定により，より高精度な類似ユーザ判定を目指す．

3. 3 重要評価項目の重みを考慮したレビュー推薦方式
本節では重要評価項目の重みを考慮したレビュー推薦方式について説明する．多くのレビューでは複数の評価項目に対して評価を記述している．例えば，「保湿力がとても高い！刺激はあまりない．でも香りは少し苦手．
」というレビューでは「潤い」，「低刺激」，「香り」に対して評価を述べている．このようにユー
ザはレビューを記述する際にいくつかの評価項目に対して記述する傾向があるが，その中でも総合評価値を決定づける評価項目，つまり重要評価項目をユーザは持っていると考える．例を
図 5 に示す．この図では，ユーザ A がアイテム 1〜アイテム 4に対してレビューを記述している．ユーザ A はアイテム 1 に対

図 5 重要評価項目の推定して総合評価値 6 の高評価を与えている．アイテム 1 を高評価した理由は，評価項目別自動スコアリング結果から，評価項目別スコアが７と最も高い「潤い」に対する評価が影響を与えていると考えられる．つまり，ユーザ A がアイテム 1 を評価する際，「潤い」を重視したと考える．また，ユーザ A はアイテム 2ていく．

4. 無記述評価項目に対するスコア推定の評価
実験
4. 1 実 験 手 法に対して総合評価値 3 の低評価を与えている．アイテム 2 を低提案手法と従来手法の各手法による類似ユーザ判定精度の比評価した理由は，評価項目別自動スコアリング結果から，評価較により，提案手法の有用性を確認する．提案手法では，ユー項目別スコアが 2 と最も低い「潤い」に対する評価が影響を与ザがレビュー文に記述していない評価項目に対し，評価項目えていると考えられる．つまり，ユーザ A がアイテム 2 を評価ベースの協調フィルタリングによって推定した評価項目別スコする際，「潤い」を重視したと考える．このように重要視していアを特徴ベクトルとして類似ユーザ判定を行う．従来手法では，る評価項目をユーザのこだわりと推定し，その評価項目の重み

ユーザがレビュー文に記述していない評価項目に対してはスコを考慮したユーザ間の類似度を算出する．これにより，従来よア 0〜7 の中心値 3.5 とした評価項目別スコアを特徴ベクトル

りもより好みの似たユーザによるレビューを見つけ出すことがとして類似ユーザ判定を行う．

可能となる．
評価項目の重みを考慮した非類似度算出手法について説明する．あるアイテムに対するユーザ p とユーザ q の非類似度を算出する時，各評価項目別スコアを i （化粧水の場合，評価項実験データ

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．

目別スコアが 10 項目存在する為 i = 0〜9），ユーザ p の評価

評価方法

項目別スコアを pi ，ユーザ q の評価項目別スコアを qi とする．

提案手法と従来手法の 2 つの手法による評価項目別スコア

この時，通常のユークリッド距離を用いた場合，√（特徴ベクトル）を用いてユーザ間の類似度を算出し，推薦アイテムに対する総合的な評価を表す総合評価を分析することに(p1 − q1 )2 + (p2 − q2 )2 +・・・+ (pi − qi )2

より，提案手法と従来手法の比較を行う．例を図 6 に示す．図6 で示した，アイテム A とアイテム B に対する提案手法と従の式でユーザ間の類似度が算出される．提案手法である，被来手法の各手法による評価項目別スコアを用いたレビュー類似

推薦ユーザが重要視している評価項目に重みをつけた場合では，度に基づくユーザ間の類似度を算出する，同様に，アイテム C

重み係数を wi とすると，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により，提案手法と従来手法の比w1 (p1 − q1 )2 + w2 (p2 − q2 )2 +・・・+ wi (pi − qi )2較を行う．

4. 2 結果と考察の式でユーザ間の類似度の算出が可能となる．これにより，

表 1 提案手法と従来手法の相関比較

従来よりもよりユーザが重要視する評価項目への重みを考慮しアイテム数

従来手法た類似度算出によるコスメレビュー推薦方式の開発が可能にな

2個-0.0335 -0.0034(+0.03)

ると考える．重み係数である wi の設定については今後検討し3個-0.0478 -0.0152(+0.03)

提案手法評価項目に対するスコア推定に関しては従来手法との比較による評価実験を行った．従来手法に比べ提案手法では高い相関係数が得られる結果となったが，全体的な相関係数が低い結果となった．今回の実験では各ユーザの評価値のみ用いているということから，今後は肌質や年齢など個々のユーザの属性を考慮することで類似ユーザ判定精度の向上に繋がると考える．また，今回は提案手法と従来手法の各手法によるユーザ間類似度と総合評価値に基づくユーザ間類似度の相関を用いて提案手法の妥当性を検証した．今後は評価項目のブランクの少ないユーザのデータを用いて，実際は付与されているスコアを欠損値と仮定し，正解データと比較することでスコア推定の精度を検証する．
さらに，重み付き非類似度算出手法に用いる重み係数となるパラメータについても今後検討していく．
謝辞
図6

提案手法と従来手法の比較方法

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．ここに記し表 1 に従来手法と提案手法の各手法にて算出した相関係数の値を示す．表 1 より，相関係数に関しては従来手法に比べ提案手法の方が若干高い値を示しているものの，全体的な相関係数が低い結果となった．したがって今回の実験では，共通のアイテムに対して似た評価項目別スコアを持つユーザ同士，別のアイテムに対しても似た評価を持つという仮説を実証する結果を得ることはできなかった．今回は評価項目別スコアを用いたユーザ間類似度を，総合評価値に基づくユーザ間類似度によって評価している．共通のアイテムに対して各評価項目に似た評価を与えていても，最終的な総合評価値の基準はユーザによって異なるため相関が出なかったのではないかと考える．例えば，

2 人のユーザ A,B があるアイテムに対して「潤い」6,「コスパ」
2 と共通の評価項目別スコアを持っていたとする．この時，総合評価値がユーザ A は 6，ユーザ B は 3 となる場合がある．これは総合評価値を決める際に，ユーザ A はコスパを意識していないのに対し，ユーザ B はコスパを意識しているのではないかと考えられる．このような総合評価値を決める時の基準はユー
ザの年齢，肌質等の属性値によって異なると考える．また，評価項目の中には肌に直接影響する刺激や潤いなどの項目と好みを表す香りなどの項目が混ざっている．これらの項目を分けて協調フィルタリングを行う必要があると考える．さらに，ユーザによって評価が厳しい傾向にある人と評価を甘くつける傾向がある人が混在していると考える．この場合も分けて推定することで推定精度向上につながるのではないかと考える．今後はユーザの属性値や評価傾向を考慮することで，判断の基準が似たユーザに絞ることができ，より高精度な類似ユーザ判定が可能となると考える．

5. まとめと今後の課題
本稿では無記述評価項目に対してスコアを推定する手法を提案した．さらに，利用者の評価傾向を分析することで，個々の利用者にとって重要となる評価項目の推定し，個々の利用者の価値観を重視したコスメレビュー推薦手法を提案した．無記述て謝意を表す．
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