DEIM Forum 2023 3b-6-1

反復性のある日常行動の影響を考慮した POI 推薦システムの一評価法
梛木 佑真†

岡本 一志†† 電気通信大学 〒 182–0021 東京都調布市調布ケ丘 1-5-1
E-mail: †{y.nagi,kazushi}@uec.ac.jp
あらまし POI 推薦システムの研究では，POI へのチェックイン（C/I: Check-ins）ログが評価に用いられる．C/I ロ
グには反復性のある日常行動が多く含まれており，先行研究ではシステムの性能を公平に比較できていない可能性がある．本研究では，反復性のある日常行動を C/I ログから除外する手法を提案し，それらの行動の除外が推薦精度・
多様性・新規性に与える影響を検証する．実験結果として，反復性のある日常行動を一定数除外した際に多くの POI
推薦システムで精度が低下する一方，GRU4Rec は精度を比較的維持できる傾向があり，反復性のある日常行動がシ
ステムの精度比較に影響を与えていることを確認している．
キーワード 情報推薦，観光，評価・データセット，Point of Interest，Location-based Social Network
システムにおいては，観光スポットなどの POI が反復的に C/I

1 はじめに
近年の観光トレンドの変化により，少人数での旅行割合の増加や分散型旅行の推進など [1]，有名観光地への物見遊山に限らない観光行動の多様化が進んでおり，観光行動の意思決定支援の重要性が高まっていると考える．観光行動の意思決定の例としては，“次にどのスポットに行くか”，“どのようなルートで周遊するか” などが挙げられる．

POI（Point of Interest）推薦システムは，ユーザの嗜好や位置情報などに基づき，観光施設や飲食店などの地理空間上のスポット（POI）をユーザに推薦するアプリケーションであり，観光行動の意思決定支援に貢献できる．また，POI へのチェックイン（C/I: Check-In）行動を共有できるサービスとして Location-based Social Network（LBSN）があり，ユーザが新しい POI を発見し探索するための手段にもなっている [2], [3]．

C/I は明示的フィードバックの一種であり，LBSN ではユーザが特定の POI に訪問したことを意味する．POI 推薦システム
は LBSN との親和性が高く，LBSN の出現は POI 推薦システ
ムの改善を後押ししている [3]．

Swarm (Foursquare) 1 をはじめとする LBSN では，各ユー
ザがいつ・どの POI に C/I したか記録されており，POI 推薦
システムの研究ではこの C/I ログが評価に主に用いられていされないことを踏まえると，従来の単純な前処理によるデータ
セットの適用ではシステムの性能を公平に比較できていないと考える．
本研究では C/I ログから反復性のある日常行動を抽出する手法を提案し，そのような行動を除外することで観光行動と類似した特性の行動のみで C/I ログを再構成し，観光行動の意思決
定支援を目的とした POI 推薦システムの公平な性能比較のための評価用データセットの適切な利用方法について検討する．
反復性のある日常行動を除外するため，ツアー（各ユーザの 1
日の C/I 系列）に含まれる POI の特徴類似性を考慮し，それら行動をツアー単位で抽出する方法を適用する．次にこの C/I
ログを用いて複数の代表的な POI 推薦システムの推薦精度・多様性・新規性の各指標を評価し，反復性のある日常行動の除外
がこれら指標に与える影響を検証する．
本研究は我々の先行研究 [7] をベースとし，行動抽出性能の検証方法，POI 推薦システムの評価指標，評価用データセット（エリア）を拡張させたものである．

2 関連研究2. 1 POI 推薦システム
POI 推薦の研究では，例えばユーザの地域に対する嗜好を決る [2], [4], [5], [6]．先行研究では C/I ログを評価用データセット

定する問題など様々な種類の問題が扱われている [3]．本研究とする際，不人気 POI の削除といった単純な前処理のみを行っ

では，ユーザのある瞬間での次の訪問（C/I）POI を予測するている．しかし，C/I ログには観光行動と特性が異なる，非観

Next-POI 問題 [3] を扱う POI 推薦システムに焦点を当てる．

光行動の一種である通勤・通学など “反復性のある日常行動”

提案されている多くの POI 推薦システムは協調フィルタが一定数含まれている．このような行動により，学校・オフィ

リングをベースとし，POI に関するユーザ嗜好を学習していス・駅など特定の POI に C/I が偏ることが予想される．そのる [2], [3]．因子分解・確率モデルを活用したシステムも多い [3]．

ため，反復性のある日常行動の存在を考慮せずに POI 推薦シス

Cheng らはマルコフ連鎖と行列因子分解の両手法を組み合わせ

テムを評価すると，たとえ高い推薦精度を獲得していてもユー

た FPMC（Factorizing Personalized Markov Chains） [8] に，ザが頻繁に C/I する POI の予測に成功しているに過ぎない可

ユーザ移動に関する局所領域（LR: Localized Region）制約能性がある．観光行動の意思決定支援を目的とした POI 推薦を組み込んだ FPMC-LR を提案している [4]．Zhao らは skip-

1：https://ja.swarmapp.com/

gram [9] による埋め込みベースシステムとして Geo-Teaser を表 1 Next-POI 問題を扱うことができる推薦システムの先行研究

ログから観光行動を抽出する方法として，ユーザ単位で抽出す

システム

アプローチ

地理 / 時間る 2 つの手法が提案されている．Ferreira らは Foursquare のFPMC-LR [4]マルコフ連鎖・行列因子分解✓/-

Skip-gram w/ Neg. Sampling [9]✓/✓各ユーザをユーザプロファイルを利用して観光客と居住者に分

Geo-Teaser [2]
POI2Vec [5]Word2Vec を改良✓/✓

ATST-LSTM [6] LSTM ネットワーク [10]✓/✓類し，両クラスのユーザ行動を分析・比較している [15]．Järv
は Maeda らが提案している観光地の抽出手法 [16] を応用し，FPMC [8]マルコフ連鎖・行列因子分解-/-

各ユーザが頻繁に C/I する重要な POI（自宅周辺・オフィスな

GRU4Rec [14]Gated Recurrent Unit [14]-/-ど）をクラスタリングによって発見することで，非居住者である観光客の行動抽出に活用している [17]．

提案しており，POI に関するユーザ嗜好に加えて C/I の時間
的・地理的特性も併せて考慮している [2]．Feng らは Next-POI
問題だけでなく将来訪問ユーザの予測問題にも焦点を当て，POI の地理的影響を組み込む潜在表現ベースの POI2Vec を提案している [5]．深層学習の技術を適用したシステムの研究も確認されており，Huang らは再帰型ニューラルネットワークの一種である LSTM ネットワーク [10] に基づくシステムとしてATST-LSTM を提案している [6]．
C/I ログはユーザインタラクションの連続的なログの一種で上記研究は観光行動の抽出に留まり，抽出した観光行動がPOI 推薦システムの性能比較に与える影響までは検証されていない．本研究はユーザプロファイルが不要で，ツアーに含まれる POI の特徴類似性に基づくツアー単位での非観光行動，特に反復性のある日常行動の抽出法を提案する．そして，この抽出法を POI 推薦システムの評価へ応用し，非観光行動が推薦精度などの各指標に与える影響を確認する．

3 反復性のある日常行動の抽出あるため，そのような入力に依存する Sequence-aware Recom-

C/I ログはユーザと POI の集合 U, P で構成される．ここmender System（RS） [11], [12] も Next-POI 問題に適用可能

では各ユーザの 1 日の C/I 系列を “ツアー” と呼び，ユーザである．この手法ファミリーには Session-{based/aware} RSu ∈ U はツアー集合 Tu を持つ．ツアー T ∈ Tu は，T で i 番が含まれ，代表的なシステムとして FPMC-LR のベースであ

目に C/I された POI を pi ∈ P として)(
T = p1 , p2 , . . . , pi , . . . , p|T |る FPMC [8] や，Gated Recurrent Unit（GRU） [13] を適用した深層ニューラルネットワークベースの GRU4Rec [14] などが提案されている．

(1)のように C/I の時系列順に並べた順序組である．ツアー内で同

本節で取り上げた Next-POI 問題を扱うことができる推薦シ

一の POI に複数回 C/I することもあり，T では同一 POI の複

ステムの先行研究を表 1 にまとめる．各システムが地理・時間

数回の出現を許容する．全ユーザのツアー集合を T とする．

情報を利用する場合はチェックマークで示す．

3. 1 行動抽出法
2. 2 観光行動を考慮した C/I ログ活用研究
POI 推薦システムの提案研究では，LBSN から取得された
C/I ログをデータセットとして評価実験が行われることが多提案する反復性のある日常行動の抽出法は，ツアー埋め込み
構築，life スコア計算，閾値設定によるラベリングの 3 つに分かれる．

い．その一方で，C/I ログの前処理は疎な情報の削除を目的と

3. 1. 1 ツアー埋め込み構築

する処理に留まり，内包する反復性のある日常行動に関連した本研究では Word2Vec（skip-gram） [9] を用いて POI の埋処理は行われていない [7]．例えば，FPMC-LR の評価実験でめ込みを獲得する．具体的には，POI・ツアーを Word2Vec には Foursquare と Gowalla 2 の C/I ログから，C/I が 120 回未

おける単語・文に置き換え，ある POI への C/I 前後に C/I さ

満のユーザと被 C/I 数が 5 回未満の POI を削除している [4]．

れる POI を予測するように POI 埋め込み関数 fθ : P −→ Rd

Geo-Teaser と POI2Vec では C/I が 10 回未満のユーザと C/I（d: 埋め込み次元数）のパラメータ θ を T から学習する．

したユーザ数が 5 人未満の POI を削除する前処理をそれぞれ

Word2Vec のハイパーパラメータの最適値は，商品購買履歴に実施するに留まっている [2], [5]．ATST-LSTM においても，非適用してアイテムの埋め込みを獲得している Item2Vec [18] のアクティブユーザと不人気 POI といった疎な情報のフィルタリ

評価実験で採用されているジャンル（C/I ログでは POI カテゴ

ングを目的として，C/I が 20 回未満のユーザと被 C/I 数が 10リ）分類タスクを用いることで決定する．探索するハイパーパ

回未満の POI を削除している [6]．観光行動の意思決定支援をラメータとその範囲は，エポック数 ∈ [1, 30]，ベクトル次元数目的とした POI 推薦システムにおいて，推薦すべき観光スポットなどの POI が反復的に C/I されないことを踏まえると，反∈ {25, 50, 75, 100}，ウィンドウサイズ ∈ {2, 4, 6}，サブサンプ{}
リング閾値 ∈ 10−3 , 10−4 , 10−5 とする．ネガティブサンプル

復性のある日常行動がデータセットに存在することはシステム

数は Barkan らの設定に従い 15 とする [18]．

の公平な比較に悪影響を及ぼしかねない問題である．

POI 推薦システムの評価実験で非観光行動の一種である反復

次に，ツアー T の埋め込み t ∈ Rd を，そのツアー内で C/I
した POI の埋め込みの平均ベクトル

性のある日常行動を考慮した研究は見当たらない一方で，C/I

t=
2：https://www.gowalla.com/

|T |
1 ∑
fθ (pi )|T | i=1(2)

表 2 GSCI-JP データセットの統計情報
エリア

主要都市

TOKYO

東京・川崎・横浜 797,857 11,243 221,792 20,813

330

OSAKA

大阪・京都・神戸 241,391

5,744

64,884

6,916

274

NAGOYA

名古屋・岐阜

84,122

3,000

24,614

2,831

215

SAPPORO

札幌

23,772

1,039

7,324

1,039

152

44,8201,878

12,754

1,605

176

20,933

1,097

7,042

976

140

FUKUOKA 福岡・下関
SENDAI

仙台

#C/I

#user

#tour

#POI #categoryの計算により構築する．この計算において同じ POI への C/Il (T ) > lth を満たすツアー T を日常行動 life としてラベリンが複数回ある場合は区別する．Word2Vec により構築された埋グする．そして，life がラベリングされたツアーを選択する

め込みは加法構成性を持ち，単語（POI）の意味（特徴）や単ことで反復性のある日常行動を抽出する．

語同士の関係性の定量化を図っている．ツアー埋め込みの計算
方法は，C/I した POI の特徴の平均を計算することでツアーの特徴（コンテクスト）を定量化できる，という仮定に基づい

3. 2 行動抽出性能の検証
提案する行動抽出法により，反復性のある日常行動をはじめとする日常行動を適切に抽出できるか確認する．抽出性能の検ている．
なお，自然言語処理分野では文の埋め込みを構築できるモデルとして Paragraph2Vec [19] があるが，予備実験により式 (2)で構築した埋め込みよりもツアーのコンテクストを正確に捉えられなかった．具体的には，Paragraph2Vec で構築した埋め込
みによるツアー間類似度に対して，POI カテゴリ共通性や地理証には，あるツアーに対して trip と life のどちらのラベリングが適切であるか表す情報が必要となるが，そのような正解データは与えられていない．そこで，ヒューリスティックな指標として “Top-POI C/I ツアー率” と “POI ジャンル別 C/I

POI 数” の 2 つの指標を提案し，抽出性能の定量化を図る．
3. 2. 1 検証用データセット

的類似性との適切な相関関係を確認できなかった．

抽出性能の検証のため，Foursquare から収集された C/I

3. 1. 2 life スコア計算
ツアー埋め込みがツアーのコンテクストを定量化できるとい

ログのオープンデータセット Global-scale Check-in Dataset

う仮定に従うと，ツアー埋め込み間のコサイン類似度を計算す（GSCI）3 [20], [21] を利用する．GSCI は 2012 年 4 月〜2013

ることでツアー間の特徴類似性を見積もることができると考え

年 9 月に世界 77 カ国から収集された 3000 万件以上の C/I ロ

る．したがって，あるユーザの通勤・通学などの日常行動は，グを持ち，C/I する POI には座標（緯度・経度）やカテゴリ情

そのユーザが持つ他のツアーとの類似度が高く算出される性質

報が付加されている．
本研究では，このうち日本国内のログのみ選択し，POI 座を持つと予想する．
この性質に基づき，反復性のある日常行動を抽出するた標でクラスタリングすることで各 POI を 8 つのエリアに対応

め，各ツアーの日常行動に分類することの尤もらしさを定量付ける．さらに，C/I 数など規模の異なる 6 つのエリアを選択化する life スコアを提案する．ツアー T ∈ Tu の life スコア

することでデータセットを再構成する．このデータセットを以l : T −→ [−1, 1] をl (T ) =1|Tu | − 1∑()
cos t, t′

降 “GSCI-JP” と呼ぶ．GSCI-JP に対して，C/I したユニーク
ユーザ数が 5 人未満の不人気 POI の削除，ツアー内での同一(3)T ′ ∈Tu \{T }POI への連続 C/I の集約，1 つの C/I のみ持つツアーの削除，の順で前処理を行った後の統計情報を表 2 に示す．

で定義する．t, t′ はツアー T, T ′ の埋め込み，cos (x1 , x2 ) は

GSCI に含まれる POI は Foursquare が定義するカテゴリ

x1 , x2 ∈ R 間のコサイン類似度である．life スコアは同じユー

情報を持ち，GSCI-JP においては計 352 種類のカテゴリが各ザが持つ他ツアーとの類似度平均を計算しており，日常行動に

POI に付与されている．POI カテゴリは POI やツアーの特徴

分類することが尤もらしいツアーはスコアが高く，観光行動をを理解するために有用な情報であるが，種類が多く細分化されはじめとする希少な行動パターンを持つツアーはスコアが低くているため解釈が複雑になりかねない．そこで，Word2Vec [9]算出されることを意図している．なお，日常行動には病院・市役を用いて POI カテゴリを埋め込み，この埋め込みを用いて POI所などの POI への C/I といった反復性のないツアーも想定さカテゴリをクラスタリングし，特徴が類似する POI カテゴリ

れるが，このようなツアーのスコアは低く算出されるため，lifeを集約する．本研究ではクラスタ数を 10 として，POI カテゴ

d

スコアは “反復性のある” 日常行動の抽出にのみ活用できる．

リを表 3 に示すクラスタに集約し，クラスタ名をそれぞれ付与

3. 1. 3 閾値設定によるラベリング

した．以後，このクラスタ名を POI カテゴリの上位概念とし反復性のある日常行動に分類できるツアー T はユーザが日て “POI ジャンル” と呼ぶ．

常的に C/I する POI を含むことが予想されるため，life スコ

3. 2. 2 Top-POI C/I ツアー率

ア l (T ) は高くなると考えられる．この性質を利用し，life ス

ユーザ u ∈ U が最も頻繁に C/I する POI を Top-POI と呼コアに対する閾値 lth を設定した上で，l (T ) <= lth を満たすツ
アー T を観光行動（ただし反復性のない日常行動も含む）trip，

3：https://sites.google.com/site/yangdingqi/home/foursquare-dataset

表 3 クラスタリングにより決定された POI ジャンル（POI カテゴリクラスタ）

Top-POI C/I tours [%] Top-POI C/I tours [%] Top-POI C/I tours [%]POI ジャンル

POI カテゴリ例（C/I 数トップ 3）

RESTAURANT Ramen / Noodle House Coﬀee Shop

Japanese Restaurant

HOBBY

Electronics Store

ArcadeBookstore

COLLEGE

University

College Academic Building

College Cafeteria

THEME PARK

Theme Park

Theme Park Ride / Attraction Resort

OUTDOORPark

Monument / Landmark

ShrineTRAFFIC

Train Station

SubwayPlatform

TRAVEL

Light RailRest Area

Bike Shop

AIRPORT

Airport Terminal

Airport

Airport Gate

STORE

Mall

Department Store

Grocery StoreBAR

Sake Bar

Bar

Pub

TOKYO

3. 2. 3 POI ジャンル別 C/I POI 数OSAKA

GSCI-JP で定義した POI ジャンル情報（表 3 参照）を利用

7550したヒューリスティック指標として，1 ツアーにおいて C/I さ

trip
life

れた POI 数を POI ジャンル別で数え上げる，POI ジャンル別

25

C/I POI 数を

NAGOYA1 ∑ ∑ ∑
χh (p)
N u∈U T ∈T p∈T

SAPPORO

(6)

u

75

のように計算する（h: 対象ジャンル）．ここで χh は指示関数で
1 (g(p) = h)(7)χh (p) =0 (g(p) =
| h)

50
25
FUKUOKASENDAIに従い計算する．g(p) は POI p ∈ P の POI ジャンルである．

75

同じ POI への複数回の C/I は 1 回としてカウントする．

50

life・trip のいずれかと関連が深い POI ジャンルの C/I25

POI 数は行動抽出法の性能の定量化に有用と考える．そこ

0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30

1 lth

1 lth

で，life・trip のそれぞれと関連が深い POI ジャンルとして，

COLLEGE と TRAVEL を選択する．この 2 つの POI ジャン
ルについて，lth ∈ {0.70, 0.72, . . . , 0.90} のように変化させた

図 1 Top-POI C/I ツアー率の閾値 lth に対する推移

際の life・trip それぞれの C/I POI 数を図 2 と図 3 に示す．
び，pu
top と表記する．Top-POI C/I ツアー率はツアー集合 Tu
において Top-POI への C/I を含むツアーの割合を表し，

(
)
1 ∑ ∑
χT putop
N u∈U T ∈T

COLLEGE は日常行動との関連が深い POI ジャンルの 1 つである．図 2 より，FUKUOKA を除くエリアの大半の区間でtrip の C/I POI 数が life のそれを上回っていることが確認で(4)u

き，適切な日常行動抽出に成功していると考える．FUKUOKA
では life と trip で C/I POI 数に大差なく，大学施設に関連のように計算する（N : ツアー数）．ここで χT は指示関数で( u ) 1 (putop ∈ T )χT ptop =(5)
0 (pu ∈top / T )TOKYO を除くエリアでは lth を上げると life の C/I POI 数

に従い計算する．Top-POI C/I ツアー率が低い場合，反復性のの POI へ C/I するツアーが部分的に反復性のある日常行動である日常行動との関連が深い学校・オフィスなどの各ユーザがなくなるケースが一定数存在するためと考える．

頻繁に訪問する POI がツアーに含まれにくいことになる．

する C/I 数が全体として他エリアよりも少ないためと考える．
が漸増するが，lth > 0.85 では減少していることが確認できる．
これは大学での講義後に娯楽施設に行くなどして，COLLEGETRAVEL は観光行動との関連が深い POI ジャンルの 1 つでlife スコア閾値を lth ∈ {0.70, 0.72, . . . , 0.90} のように変化ある．図 3 より，全エリアで lth を下げるにつれ trip の C/Iさせた際の life・trip それぞれの Top-POI C/I ツアー率を

POI 数が漸増しており，適切な日常行動抽出に成功していると

図 1 に示す．いずれのエリアでも，life に分類されたツアーの考える．一方，life の推移はエリアによって異なる傾向を示

Top-POI C/I ツアー率は trip のそれより常に 25 ポイント以

し，SAPPORO と FUKUOKA では lth = 0.90 において life

上高いことが確認できる．よって，life に分類されたツアーの C/I POI 数が trip より 0.03 以上多い．TRAVEL は車に関の方が trip よりも日常行動との関連が深い POI が含まれやす

連する POI カテゴリを多く含むため，日常行動での移動手段

く，適切な日常行動抽出に成功していると考える．

として車が使われやすい地域事情が影響していると考える．

OSAKA (COLLEGE)
trip
life

0.10

0.10
n_CI_POIs

n_CI_POIs

TOKYO (COLLEGE)

0.05

0.08

TOKYO (TRAVEL)
trip
life

OSAKA (TRAVEL)NAGOYA (TRAVEL)SAPPORO (TRAVEL)FUKUOKA (TRAVEL)SENDAI (TRAVEL)

0.06
0.04

SAPPORO (COLLEGE)

0.10

0.10
n_CI_POIs

n_CI_POIs

NAGOYA (COLLEGE)

0.05

0.08
0.06
0.04

SENDAI (COLLEGE)

0.10

0.10
n_CI_POIs

n_CI_POIs

FUKUOKA (COLLEGE)

0.05

0.08
0.06
0.04

0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30

1 lth

0.1

1 lth

図 2 C/I POI 数（ジャンル: COLLEGE）の閾値 lth に対する推移

0.2

1 lth

0.3 0.1

0.2

1 lth

0.3

図 3 C/I POI 数（ジャンル: TRAVEL）の閾値 lth に対する推移

GRU4Rec [14] を採用する．これに加え，単純なベースライ

4 反復性のある日常行動を考慮した
POI 推薦システムの評価実験
life スコア閾値 lth の設定により反復性のある日常行動を抽出し，それら行動を除外した trip のツアーのみで構成される

C/I ログを用いて複数の代表的な POI 推薦システムの推薦精度・多様性・新規性を評価する．これにより，反復性のある日
常行動が各指標に与える影響を確認する．

4. 1 POI 推薦システムの評価法
4. 1. 1 評 価 方 法
ユーザのある瞬間での次の訪問（C/I）POI を予測する Next-

POI 問題 [3] により評価する．データセットとして，3. 2. 1 節
で示した C/I ログの GSCI-JP を使用する．C/I 時刻に基づき，訓練・検証・テストセットに分割する．分割日をシフトさせることで計 5 パターンの訓練・検証・テストセットを作成する．
検証・テストセットの期間はそれぞれ 2ヶ月間とし，検証セッ
トより前の期間を訓練セットとする．各セットの期間の詳細は
表 4 に示す．検証・テストセットに含まれるツアーの先頭を除くランダムな位置の POI を 1 つ選択し，ターゲット POI として予測する．

ンとして，全ユーザ・各ユーザをそれぞれ集計対象としたときの上位人気 POI を推薦する POP と U-POP を採用する．
各システムはターゲット POI を予測するため，訓練セットに含まれる POI 集合から k ヶ所の POI を選択し，それらを順位付けた推薦 POI ランキングを生成する．なお，本実験では

k = 20 で固定する．
4. 1. 3 評 価 指 標
推薦精度・多様性・新規性を評価する計 4 つの評価指標を採用する．推薦精度の評価には HR（Hit Ratio）@k と MRR（Mean Reciprocal Rank）@k を用いる．MRR は推薦 POI ラ
ンキングにおけるターゲット POI の出現順位の逆数を計算する．ハイパーパラメータの最適値の決定には MRR を基準とする．
多様性・新規性の評価には Sequence-aware RS 分野の研究で用いられている 2 つの指標を採用する．多様性指標として推薦 POI ランキングのペアの非重複率を測る DIV@k [22] を用いる．DIV が高いほど多くのターゲットに対して特定の POI が偏って推薦されにくく，バラエティに富む POI ランキングを生成できるといえる．新規性指標としてコンテクスト POI 集合と推薦 POI ランキングの非重複率を測る MCAN@k [23] をハイパーパラメータチューニングは訓練・検証セットで行い，用いる．ここでのコンテクスト POI はユーザが過去（訓練セッ各パターンでの最適値を決定する．次にその最適値を用い，訓トの期間）に C/I した POI を指し，MCAN はユーザが未訪問

練・検証セットを連結した新しい訓練セットとテストセットをの POI が推薦されるほどスコアが高くなる．

使って評価指標を計算する．各パターンで得られた評価値の平各評価指標は，life スコア閾値を lth ∈ {0.70, 0.72, . . . , 1.00}

均をとることで最終的なスコアを決定する．なお，後述の POPのように変化させ，各閾値で決定された trip のツアーのみをと U-POP はハイパーパラメータを持たない．

対象に集計する．lth = 1.00 の設定では life のラベルが付い4. 1. 2 評価対象システム
5 つ の シ ス テ ム を 評 価 対 象 と す る ．代 表 的 な POI 推 薦
シ ス テ ム と し て ，表 1 か ら FPMC-LR [4]，Geo-Teaser [2]，て除外されるツアーが存在しないため，反復性のある日常行動を考慮しない場合の評価結果となる．

表 4 5 分割交差検証法を用いる訓練・検証・テストセットの期間

Fold Train

40

32012.04.04 – 2013.01.17 2013.01.18 – 2013.03.17 2013.03.18 – 2013.05.17

4

2012.04.04 – 2013.03.17 2013.03.18 – 2013.05.17 2013.05.18 – 2013.07.17

5

2012.04.04 – 2013.05.17 2013.05.18 – 2013.07.17 2013.07.18 – 2013.09.17

OSAKA

TOKYO

Geo-Teaser
GRU4Rec

NAGOYA

40
20
FUKUOKA

40
20
0.0

0.1

1 lth

0.2

20

0.3 0.0

0.1

1 lth

0.2

0.3

図 4 HR@20 の閾値 lth に対する推移

4. 2 評価結果と考察
4. 2. 1 推薦精度の評価結果

OSAKA
Geo-Teaser
GRU4Rec

10
NAGOYASAPPOROFUKUOKASENDAI

20
10SENDAI
MRR@20 [%]

60

POP
U-POP
FPMC-LRSAPPORO
MRR@20 [%]HR@20 [%]

2012.04.04 – 2012.11.17 2012.11.18 – 2013.01.17 2013.01.18 – 2013.03.17

20
60

HR@20 [%]2

MRR@20 [%]HR@20 [%]

POP
U-POP
FPMC-LR

Test

2012.04.04 – 2012.09.17 2012.09.18 – 2012.11.17 2012.11.18 – 2013.01.17

TOKYO

60

Validation

1

20
10
0.0

0.1

1 lth

0.2

0.3 0.0

0.1

1 lth

0.2

0.3

図 5 MRR@20 の閾値 lth に対する推移

実際，図 4 と図 5 より，U-POP，FPMC-LR，Geo-Teaser は

lth を下げることで HR/MRR ともにほとんどのケースで単調

各 シ ス テ ム の life ス コ ア 閾 値 lth に 対 す る HR@20 と減少していることが確認できる．特に U-POP と Geo-Teaser

MRR@20 の 推 移 を そ れ ぞ れ 図 4 と 図 5 に 示 す．lth ∈の減少が著しく，表 5 より lth = 0.70 では lth = 1.00 の 25%{0.70, 1.00} での MRR@20 のスコアと，lth = 1.00 に対す

前後のスコアまで落ち込んでいる．おおよそ lth < 0.85 においる lth = 0.70 でのスコア比 r を表 5 にまとめる．表中の下線太

て，FPMC-LR は U-POP や Geo-Teaser より傾きが比較的緩

字部はエリアと lth の組み合わせにおける最高スコアを表す．

やかだが，それでも lth = 0.70 でのスコアは lth = 1.00 の 50%

lth = 1.00 において，U-POP と FPMC-LR は HR/MRR と前後かそれ以下まで低下している．

もに優れる傾向にある．MRR スコアは，C/I 数が多いなど規模

一方で，GRU4Rec と POP は HR/MRR ともに lth を下げの大きいエリアでは U-POP，小さいエリアでは FPMC-LR がていった際の減少幅が比較的小さい．GRU4Rec は MRR の最も優れている．よって，規模の大きいエリアほど各ユーザのlth = 1.00 において，U-POP よりも最大 8.0 ポイント低い

C/I は特定の POI に偏る傾向が強いと考えられる．GRU4Rec

が，lth = 0.70 では全エリアで他のシステムより 2.2–7.5 ポ

は TOKYO と OSAKA を除く規模の小さい 4 つのエリアにイント高いスコアを獲得している．表 5 より，SAPPORO と

おいて，POP の次に低い HR/MRR スコアを記録している．

FUKUOKA では MRR のスコア比が r = 0.9 前後を記録してFPMC-LR は C/I 数の最も多い TOKYO に限り，他エリアとおり，GRU4Rec は反復性のある日常行動を除外しても推薦精比べて十分に機能しなかった．

度をほとんど維持することが確認できる．GRU4Rec の lth の推life スコア閾値 lth を下げていった際の推薦精度の推移を観察

移について，HR/MRR ともに全エリアで共通する傾向として，する．lth を下げていくことは日常行動への分類がより尤もらlth ∈ [0.85, 1.00] では緩やかに減少する一方で lth ∈ [0.70, 0.85]

しいツアーが評価スコアの集計対象から除外されていくことをでは維持もしくは増加することが挙げられる．これは，他シス意味する．反復性のある日常行動は各ユーザの典型的な行動パテムと同様に，GRU4Rec も life スコアが高いツアー（反復性ターンであるため，ターゲット POI の予測は容易であると推測のある日常行動）におけるターゲット POI 予測でスコアを獲される．よって，lth を下げるほど予測が容易なターゲット POI得しており，life スコア分布は高い方に偏りがあり除外されるが集計対象外になるため，推薦精度が低下すると考えられる．

ツアー数が多い影響を受けて一旦減少していると考える．ただ，

表 5 lth ∈ {0.70, 1.00} における MRR@20 スコア [%]エリア

SAPPOROFUKUOKASENDAI

1.0

r

0.7

1.0

r

0.7

1.0

r

0.7

1.0

r

0.7

1.0

r

0.7

1.0

5.43 85.2

6.15

5.11

120

6.31

r

POP

4.62

9.20 68.6

9.79

12.2 80.4

7.62

8.46 90.1

7.80

12.2 63.8

U-POP

5.48 21.9 25.0

5.84 22.6 25.8

6.76 25.6 26.4

5.94

25.6 23.1

5.33

21.2 25.1

6.82

26.3 26.0

FPMC-LR

2.30

4.18 55.1

11.1

22.1 50.3

10.0

23.6 42.4

10.1 27.2 37.0

13.1 23.2 56.5

10.5 28.3 37.2

4.50

17.7 25.4

5.36

20.6 26.1

4.10

5.28

5.91

22.6 26.2

16.9 93.9 14.1

19.2 73.5

Geo-Teaser

4.23

15.3 27.7

GRU4Rec

13.0

17.6 73.7 13.8

20.7 67.0 12.2

TOKYO
POP
U-POP
FPMC-LR50

17.6 69.3 15.8

MCAN@20 [%]50

0MCAN@20 [%]
0.0

0.1

1 lth

0.2

50
POP
U-POP
FPMC-LR25

0.3 0.0

0.1

1 lth

0.2

0.3

Geo-Teaser
GRU4Rec

NAGOYASAPPOROFUKUOKASENDAI75
50
25

SENDAI

50

OSAKA

75

SAPPOROFUKUOKA

18.0 29.4

TOKYO

Geo-Teaser
GRU4Rec

NAGOYA

0100

23.4 17.5

17.6 89.9 15.8

OSAKA
MCAN@20 [%]DIV@20 [%]NAGOYA0.7

0100
DIV@20 [%]

OSAKA

lth

100

DIV@20 [%]

TOKYO

75
50
25
0.0

0.1

1 lth

0.2

0.3 0.0

0.1

1 lth

0.2

図 6 DIV@20 の閾値 lth に対する推移

図 7 MCAN@20 の閾値 lth に対する推移

0.3

life スコアが低いツアーでも精度良く推薦できるため，lth の減と予想する．しかし，DIV はユーザを区別せずに推薦 POI ラ

少に伴い除外されるツアー数が少なくなる影響を受けて次第にンキングのペアの非重複率を測るため，スコア上ではその傾向

推薦精度を維持・増加できるようになると考える．

は表れていない．

GRU4Rec において反復性のある日常行動を除外しても推薦

U-POP は OSAKA，SAPPORO，FUKUOKA で，lth の減精度が低下しづらい理由として，パーソナライズの程度にあると少に伴い他システムよりもスコアが数ポイント低下しているこ

考える．GRU4Rec は Session-based RS [11] であり，推薦にはとが観察できる．これは，U-POP は同じユーザであれば同じターゲット POI と同じツアーの C/I 情報のみ利用される特徴を

推薦 POI ランキングを出力するシステムであり，先の 3 エリア

持つ．一方，推薦精度が大きく低下した U-POP，FPMC-LR，では lth の逓減によりユーザ数が減少しやすく，非重複率が 0

Geo-Teaser はターゲット POI と同じユーザの C/I 情報を利用になる同じユーザのペアの割合が増加したからであると考える．

するため，パーソナライズの程度が比較的強い．したがって，

4. 2. 3 新規性の評価結果

パーソナライズの程度を強くすることは推薦精度の向上に貢献

各システムの life スコア閾値 lth に対する MCAN@20 の推するものの，実際には反復性のある日常行動においてユーザが移を図 7 に示す．新規性はパーソナライズの程度との関連が深頻繁に C/I する POI の予測に成功しているに過ぎないと考え

く，lth の設定にかかわらず GRU4Rec や POP といったパー

る．POP の減少幅が小さい要因もパーソナライズの程度にあ

ソナライズが弱いシステムのスコアが高いことが確認できる．

り，評価対象システムの中で最もパーソナライズの程度が低い
ために lth の影響を受けにくいと考える．

life スコア閾値 lth を下げていくと，FPMC-LR，Geo-Teaser，
GRU4Rec は数ポイントから 10 ポイント程度増加している．こ4. 2. 2 多様性の評価結果のことは，反復性のある日常行動では日常的な行動エリア内の各システムの life スコア閾値 lth に対する DIV@20 の推移を

POI が推薦されやすく，そのような POI は既に C/I している

図 6 に示す．反復性のある日常行動を除外することによる多様可能性が高いために lth を下げるとスコアが高くなると考える．

性指標への影響はほとんど確認できない．反復性のある日常行

4. 2. 4 評価実験のまとめ動においてはターゲット POI が重複することもあり得るため，

life スコア閾値 lth を下げていくことで反復性のある日常行

推薦 POI ランキングの重複率が高くなり，多様性が低下する

動を一定数除外した際，多くのシステムは推薦精度が低下していくが，GRU4Rec はエリアにかかわらず除外前の精度を比較
的高い水準で維持することが明らかになった．lth = 1.00 から

lth = 0.70 への推移により，推薦精度の観点でシステムの相対的な良し悪しが変化しており，反復性のある日常行動がシステ
ムの性能比較に影響を与えることが確認できる．一方，lth はシステムの多様性と新規性の比較に目立った影響を与えない．
ただ，新規性は lth を下げていくことで全体的にスコアが増加しており，反復性のある日常行動の存在が新規性を過小評価する要因になると推測される．

5 おわりに
本研究では，反復性のある日常行動を除外した C/I ログを用いて複数の代表的な POI 推薦システムを評価し，推薦精度・多様性・新規性に与える影響を確認している．反復性のある日常行動を除外するため，ツアーに含まれる POI の特徴類似性を考慮し，そのような行動をツアー単位で抽出する方法を提案している．提案する抽出法はヒューリスティックな指標によって日常行動を適切に抽出できることを確認している．POI 推薦シ
ステムの評価結果として，反復性のある日常行動を一定数除外した際，多くのシステムと異なり，GRU4Rec は推薦精度を比較的高い水準で維持しており，反復性のある日常行動がシステ
ムの性能比較に影響を与えることを確認している．一方，多様性・新規性に対する反復性のある日常行動の顕著な影響は確認
されていない．
今後の方向性として，病院に行くなど観光行動ではないが反復性のない日常行動も考慮できるような行動抽出法の改善，適切なヒューリスティック指標を追加するといった抽出性能の検証方法の改善，より幅広いアプローチのシステムを評価対象とすることにより観光行動のモデリングに適した POI システムの特性の体系化を試みることなど検討している．

謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP21H03553 の助成を受けたものです．

文

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