DEIM Forum 2014 P2-1

ラフ集合を用いた感性のモデル化に基づく推薦手法の提案
西澤 健吾†

荻野 晃大†

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
E-mail: †{g1145000,ogino,nakajima}@cse.kyoto-su.ac.jp
あらまし 本研究の目的は, 各個人の好みに適する洋服や雑貨など (以後, 対象) をデータベース内から検索する個人適応型の情報検索システムを開発し, そのシステムを利用した個人適応型 Web サイトを構築することである. 本論文では, 個人適応型の情報検索システムを実現するために, 対象に関する人の好みを決定する過程をシステム上で模倣するためのモデル (以後, 嗜好モデル) を生成する方法を提案する. 本提案手法は, 対象に関する個人の好み (好き・嫌い) の情報から, 人の好みの決定に関連する対象の特徴を抽出し, かつ, その特徴と人の好みとの関係の度合いを推定する. 本
提案手法により, 各個人が好みの判断するときに重要視する対象の特徴とその関連の度合いを導出できる. 本論文では,嗜好モデルの生成方法と嗜好モデルの推定能力の評価実験結果について示し, その嗜好モデルの有効性について述べる.
キーワード

ラフ集合,洋服推薦システム

1. は じ め に記述し, 信頼性を検証することが目的である. 評価を左右する形
態要素の組み合わせを明示的に記述することについては, 本研

近年, インターネット通販サイトでは, 商品の閲覧履歴から究と異なる. 杉原らは, ラフ集合を用いてコンジョイント分析をユーザの好みに合致した商品を推定し, 推薦を行っている. イ行う手法を提案している [?]. この研究では, ラフ集合をデータンターネット通販サイトの例として,Amazon [?] が挙げられの特徴を IF-Then ルールで表現し, 意思決定者にとってデータる.Amazon では,「この商品を買った人はこんな商品を買って構造からの知識がより明確になっていると記述している. しかいます」という表現を用いて, ユーザの商品閲覧履歴や購入履し, ラフ集合だけでは, 意思決定者の知識を正確に分析できると歴からユーザの嗜好を読み取り, 好みに沿った商品を推薦してはいえない.

いる. しかし, 商品閲覧履歴や購入履歴からではユーザ間の好み

2. 3 感性工学におけるラフ集合を用いた研究が類似しているとは限らず, 商品を推薦されたユーザとしては感性工学におけるラフ集合の応用例についていくつか例を理解できない推薦となる. そこで, 本研究では各ユーザの好みに挙げる. 原田らは, サンプルを既存のクルマとし, 分類をクルマ適する対象をデータベース内から検索する個人適応型の情報検の顔の動物イメージとし, 属性をクルマのフロントグリルの形索システムを開発し, そのシステムを利用した個人適応型 Web態要素をして縮約を計算し, 新しいクルマの顔が目的の動物イサイトを構築し, ユーザが理解できる推薦を行うことが目的でメージになるには最低どの属性がどのカテゴリーであればいいある. 本論文では, 個人適応型の情報検索システムを実現するたかを求めている [?]. 井上らは, サンプルをチョコレートのパッめに, 対象に関する人の好みを決定する過程をシステム上で模ケージとし, 分類を買いたい・おいしそうなどとして, そういっ倣するための嗜好モデルを提案し, その嗜好モデルの有効性にた感性をもたらすパッケージデザインのための知識を縮約によついて検証する. 以降, 本論文は次のように構成される.2 章でって求めている [?].

は, 本研究の関連研究を紹介する.3 章では, 本研究の提案手法について説明する.4 章では, 評価実験時に使用するシステムについて触れ, 評価実験内容を説明する.5 章では, 実験結果について考察し, 有効性を検証する. 最後に,6 章でまとめとする.

2. 関 連 研 究
2. 1 インターネット通販サイト

3. 提 案 手 法
本章では, 嗜好モデルを個人の好みに起因する対象の属性とその属性値を抽出する. この属性と属性値の抽出には, ラフ集
合 [?], [?] の縮約を用いる. ラフ集合の縮約とは, ある分類 (例:好き) に属する対象を確実に他の分類 (例:嫌い) の対象から識別するのに十分な極小の属性の集合のことである.

既存のインターネット通販サイトの代表的なものとして,Ama-zon [?], 楽天市場 [?] が挙げられる. また, インターネットファッ

3. 1 好みに起因する属性・属性値の抽出

ション通販サイトとしては,ZOZOTOWN [?] などのサイトが挙ラフ集合では, 対象を識別する条件となる対象の属性 (条件属げられる.

性) の集合と, 識別の目的となる属性 (決定属性) の集合により

2. 2 ラフ集合に用いた研究表現した表を決定表と呼ぶ. また, 決定属性の属性値に基づいて齋藤らは, ラフ集合を用いた組み合わせ推論について提案し分類される対象の集合を決定クラスと呼ぶ. 表??は, 洋服を対象ている [?]. この研究では, 感性評価実験の結果をラフ集合の縮とし, 対象の色 (Color) などの 6 つの条件属性とその属性値, 決約を用いて, 評価を左右する形態要素の組み合わせを明示的に定属性の個人 P の好み (Preference) に関する評価とその値をD2 と属性:Color(Co) の属性値:Dark-Brown(DBr), または属示した決定表の例である.
表 1 対象の属性・属性値と対象に関する個人 P の好みの関係を示した決定表
対象

条件属性

決定属性

Clothes

Color(Co)

Texure(T)Category(Ca)Neck(N)

Sleeve(S) Chest(Ch) Preference

ID1

Dark-Brown(DBr)Point(Po)

Hood(Ho)

Crew(Cr)Long(L)

Zip-up(Z)

Like

ID2

Bule(Blu)

Point(Po)

Hood(Ho)

Crew(Cr)Long(L)Line(Li)

Like

ID3
ID4

Black(Bla)

ID5
ID6

Pink(Pi)している.
表 3 好きに起因する決定ルール ：F(D1)

Fi(D1)

属性＝属性値Fi(D1)

F1(D1)

Co ＝ DBr

F4(D1)

Ch ＝ Z

Co ＝ DBr

F5(D1)

Ch ＝ LiCo ＝ DBr

F6(D1)Ne ＝ He

Non(No)Like

F2(D1)

Crew(Cr)Long(L)

Non(No)Dislike

F3(D1)

Long(L)

Uniform(U) Cut Sewn(CS) Henley(He) Long(L)Deep-Green(DGr) Uniform(U) Cut Sewn(CS)性:Chest(Ch) の属性値:Zip-up(Z) により識別できることを示

Point(Po)

Hood(Ho)

Crew(Cr)Mark(M)

Dislike

Deep-Green(DGr) Uniform(U)Shirts(S)Collar(Col) Long(L) Button(Bu)Dislike

属性＝属性値

決定行列 M(D1) に内在する極小決定ルール F(D1) は, 以下表??の対象 ID1 ID6 は, 決定属性の属性値 (好きと嫌い) により 2 つの決定クラス D1(好き) と D2(嫌い) に分類される. ラフ集合には, 条件属性により対象を同値類に分類の仕方に上近似と下近似の 2 つの方法がある. 上近似とは, ある属性の集合をとったときに, ある分類に帰属するか識別できない対象を含めた可能性集合を表す. 一方下近似は, ある分類に確実に帰属する対象を含めた確実性集合を表す. 本論文では, 好きと嫌いを確実に識別する下近似を表現する上で最小限必要な属性の集合を縮約と呼ぶ. 本研究では, 決定表から決定クラス D1 と D2 に属する対象を確実に類別する縮約を抽出する. 例えば,ID1 ∈ D1と ID5 ∈ D2 は, 属性 Color, または属性 Chest により確実に区別できる. このとき, 属性 Color, または属性 Chest を, 決定ク
ラス D1 を識別するための縮約と呼ぶ. この縮約を用いると, 決定クラス Dk を識別する最小限の属性とその属性値の組み合わせを抽出できる. その組み合わせは, 決定クラス Dk を導き出す

IF-THEN ルールとして捉えることができる.
表 2 決定クラス D1（好き）に関する決定行列
ID4ID5

ID1 {(Co, DBr), (T, Po), (Ca, Ho), {(Co, DBr), (Ch, Z)}(Ch, Z)}
ID2 {(Co, Blu), (T, Po), (Ca, Ho),{(Co, Blu), (Ch, Li)}

(Ch, Li)}
ID3 {(Co, Bla), (Ne, He)}

ID6

∨ (Ch, Li)) ∨ ((Co, Bla) ∨ (Ne, He)) 上 記の論理式より,好きに起因するそれぞれの属性・属性値の組み合わせは, 表 3にまとめられる. 同様に嫌いに起因する属性・属性値ついて求めることができる. 属性値の組み合わせを使用するという点で探索木を用いた手法と類似しているが, ラフ集合を用いた手法
ではこの決定ルールを最小の長さまで短くすることができるという点で異なる.

4. 評 価 実 験
本章では, 本システムの有用性の確認を行う.

4. 1 データセット
3 章で抽出した好きと嫌いに起因する極小決定ルールを構成する属性とその属性値から，個人の好きと嫌いの各属性・属性値への決定ルールを算出する．算出した決定ルールを用いて洋服の各属性から被験者の嗜好を推測する. クロスバリエーシ
ョンを用い 100 着のサンプルから得た被験者のランダムで 20着選んで検証した後 80 着の中から 20 着入れ替えて合計 5 セット分検証する. 極小決定ルールの属性を a としたとき，その{(Co, DBr), (T, Po), (Ca, Ho)取りうる属性値 va とする．決定クラス Dk に属する全ての対(Ne, Cr), (Ch, Z)}

象 O(Dk) の内において，決定ルール F(iDk) を含む対象の割合{(Co, Blu), (T, Po), (Ca, Ho),(Ne, Cr), (Ch, Li)}{(Co, Bla), (T, U), (Ca, CS), {Co, Bla), (Ca, CS), (Ne, He),(Ne, He), (Ch, No)}の通りとなる.F(D1) = ((Co, DBr) ∨ (Ch, Z)) ∨ ((Co, Blu)(Ch, No)}（被覆度）CI(Fi(Dk)) を式 (3.1) として定義する.

4. 2 実 験 手 順
提案する手法の有効性を確認するために, 被験者実験を通じ上記の例では, 決定クラス D1 を導き出す属性とその属性値は,「 IF Color=Dark Brown THEN D1 」という IF-THENルールで記述できる. ラフ集合では, 決定クラス Dk を識別する
最小限の属性と属性値の組み合わせを極小決定ルールと呼ぶ.
縮約に基づく決定表内の全ての対象を確実に好きと嫌いに識別する極小決定ルールは複数存在する. そのため本研究では, 決定行列を用いる方法 [10] を用いて, 全ての極小決定ルールを抽出する. ここで, 決定クラス Dk の決定行列を M(Dk) とし, その成分 (i,j) を Mij(Dk) とする. 決定行列 M(Dk) から抽出する決定クラス Dk を識別する極小決定ルールの集合を F(Dk)とする. 表 2 は表 1 から作成した決定クラス D1(好き) に関する決定行列 M(D1) である. M(D1) の各成分は,D1(好き) をD2(嫌い) と識別するために最小限必要な属性・属性値の組み合わせを示している. 例えば, 表 2 に示した決定行列 M(D1)の成分 M12(D1):(Co, DBr), (Ch, Z) は,ID1 ∈ D1 は ID5 ∈て以下の検証を行った.
（ 1 ） 男性用上着 100 着をサンプルとして用意し, 被験者に順に提示する．
（ 2 ） 被験者が洋服に対して嗜好の評価, 嗜好決定に関与した特徴の順位をシステム上で入力，そのときの洋服のデータを属性値とともに保存する． (図??)（ 3 ） 保存されたデータから 80 着分の決定ルールを算出し,残りの 20 着分のユーザの嗜好 (好き/嫌い) を推測する. 終わると 20 セットを 100 セットの中から入れ替える.(図??)（ 4 ） 1 から 3 の手順を 5 回 (5 セット分) 繰り返す．
（ 5 ） 評価データと実験により保存された 20 着分のデータの嗜好が合致していれば, 好みを推定できたとする.

4. 2. 1 従来の手法の再現
従来の手法ではユーザの洗濯した洋服の属性値を数値, 例えば色の数 (赤色を 7 回選択選択したなら赤色が好き等) で推薦を行う手法のことを指しており, 本論文では, 色や首の形等 10図3

従来手法の再現

4. 3 実 験 結 果
実 験 を 行った 結 果 を 記 す.

4.2 節 の 80 着 分 の 主 観 評

価データからラフ集合を用いて決定ルールを算出した
状 態 を 表 4 に 示 す. こ の 決 定 ル ー ル を 使って 20 着 の 主
観 評 価 デ ー タ を 推 測 し た. 推 測 を 5 セット 行 い,4.2.1 節 の従 来 手 法 に よ り 推 測 さ れ た も の と 比 較 し, 評 価 を 行った.

表 4 算出した決定ルールの例

図 1 被験者から見たシステムの例

Decision Rule of Group:0

Decision Rule of Group:1

color = Navy and outline = Loose

texture = Wide-Stripes

outline = Loose and color = Purple

cuﬀs = Ribcolor = Yellow and sleeves = Halfbreast = Logo

color = DarkGreen and types = Shirts

color = Red and outline = Slimcolor = DarkGreen and texture = Vertical-Stripes

color = Red and types = Shirts

color = DarkGreen and neckline = ButtonDownCollar

color = Red and texture = Vertical-Stripes

color = DarkGreen and cuﬀs = adjustable

color = Red and neckline = ButtonDownCollar

color = DarkGreen and breast = Pocket

color = Red and cuﬀs = adjustable

color = DarkGreen and openings = Buttoncolor = Red and breast = Pocket

color = DarkGreen and sleeves = Halfcolor = Red and openings = Buttoncolor = Khaki and sleeves = Halfcolor = DarkGreen and outline = Slimcolor = White and types = Shirts

outline = Normal and color = Purple

被験者 A の場合の従来手法との比較を行った結果の図を, 表6-10 で示す. ○ [マル] がついている項目は推測が正解であった
図2

評価実験の流れもの, × [バツ] がついている項目は推測に失敗した項目である.
従来手法との比較が行いやすいように, 横の列の個数は,20 個中種類の属性を使い, 従来の手法を再現し, 提案手法との比較を行で主観評価により [0] がついた洋服の数の分だけある. 今回行っった. 従来の手法の再現は洋服の属性値のスコアを仮想的に作た評価実験では被験者 5 名から得た評価データを使用した. 従成して行った. 例えば被験者が主観決定をした際にどの属性値

来手法による主観評価の正解率は評価対象 185 個中 74 個正解が多く出現したのか把握するために,[好き] という選択のとき出したので 40.0%, そして提案手法による正解率は評価対象 185

現した属性値は正,[嫌い] という選択のとき出現した属性値には個中 116 個正解して 62.7%であった. 結果から, 従来手法と提案負の数字を割り当てて, 好きと嫌い両選択での合計を洋服の持手法の正解率を比較したとき, 提案手法の正解率が大幅に高いつスコアとして使用した. 従来手法も, 提案手法と同じようにクことが分かる. 検証結果から, ラフ集合を用いて算出したユーザ

ロスバリエーションで洋服 80 着のデータから 20 着の主観評価の評価決定ルールを利用したユーザの主観評価推測の有用性がデータを推測した. 従来手法の再現を図 3 で示す.

実証されたといえる. 理由として, ラフ集合を用いて導きだした決定ルールを用いた本論文の提案手法はユーザが評価を決定する特徴に着目し, ユーザがどこをみて評価を決定しているのか考慮できるのでより精度の高い推測を行うことができる. 単純表 5 従来手法との比較

表 8 従来手法との比較実験（ 3 通り目）

ID 従来手法 提案手法 主観評価 元の ID

3 通り目

従来手法

提案手法

1205

○

171×◯2

203

○

122

◯◯

3191

×0133×◯

4

180

○

1144×

◯

5179

○

1165

◯×6

175

×0196

◯

◯

7162

×

1

187×

◯

8161

×1208×

◯

9161

×0

19××

10161

×0

1710×

◯

11160

○

1811×

◯

12160

×

1

1212×

◯

13

153

○

1913××

14

153

○

0

315

149

○

11016141

×

1

15

4 通り目

従来手法

提案手法

17140

○

051×

◯18127

×

0

42××

1950

×

0

113×

◯

20

48

○

164×◯5××6×◯

7×◯

値を足してスコアを出した従来の手法と比べて, 本論文で提案8×◯する推薦手法がより有用性を持っていることを考察することが

9◯◯

10◯×11××12◯◯13×◯

表 9 従来手法との比較実験（ 4 通り目）にユーザが主観評価に於いて好きという選択を選んだ服の属性できる.
表 6 従来手法との比較実験（ 1 通り目）
1 通り目

従来手法

提案手法

14×

◯

1×◯

15

◯

◯

2×◯

16×◯

3

◯◯

4×◯

5××6

◯

×7×◯

8××9◯◯10◯

◯

11×◯

12××

表 7 従来手法との比較実験（ 2 通り目）
2 通り目
123

従来手法×××

提案手法
◯◯◯

表 10

従来手法との比較実験（ 5 通り目）
5 通り目

従来手法

提案手法

1×◯2×◯3×◯4×◯5××6××7×◯8×◯9◯×10◯×11××12×◯13×◯

14××15××16

◯

×4×

◯5×

◯6×

◯7◯◯8

◯×9×

◯

10◯

◯

11×

◯

12××

象に関する人の好みを決定する決め手となるものをラフ集合に13×◯よって算出し, この手法の有用性について検証した. これから更14××15××16×◯

5. ま と め
本論文では個人適応型の情報推薦手法を提案するために, 対に被験者を増やしていき, 更にユーザが対象をどのくらい好きな (好きではない) のかを提示できるような手法についても検証を行っていきたい. それからより明確な結果と共にこの手法の有用性をさらに検証したい.

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[7]

[8]
[9]

[10]

献

Amazon, Amazon.com, http://www.amazon.co.jp/
楽天市場, 楽天株式会社,http://www.rakuten.co.jp/
ZOZOTOWN, ZOZOTOWN ,http://zozo.jp/
齋藤篤史，宗本順三，松下大輔， 感性評価に基づく形態要素のラフ集合を用いた組み合わせ推論の研究 ，日本建築学会計画系
論文集，第 594 号，85-91 ，2005 年 8 月
杉原一臣，石井博昭，田中英夫， ラフ集合による新しいコンジョイント分析の提案 ，知能と情報 (日本知能情報ファジィ学会誌) ，Vol.15 ，No.4 ，pp.421-428(2003)
原田利宣，森典彦， 自動車フロントマスクデザイン認知の分析，デザイン学研究 128 ，pp.11-16(1998)
井上勝雄，黒坂英里，岡田明， ラフ集合を用いたパッケージデザインの嗜好分析 ，第 17 回ファジイシステムシンポジウム講
演論文集，pp.639-642(2001)
森典彦, 田中英夫, 井上勝雄: ラフ集合と感性ーデ ータからの知識獲得と推論 , 海文堂出版,2004
Pawlak, Z.: Rough Sets , International Journal of Computer & Information Sciences, vol.11, issue 5, pp.341-356,
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Shan, N., Ziarko, W.: Data-based acquisition and incremental modification of classification rules , ComputationalIntelligence, vol.11,pp.357-370, 1995.