DEIM2020 C2-3(day1 p14)

マイクロブログ上の購入報告に注目した
商品購入後に取るべき行動の検索
神田

拓実†

莊司

慶行†

Martin J. Dürst†† 青山学院大学 理工学部 情報テクノロジー学科 〒 252 – 5258 神奈川県 相模原市 中央区 淵野辺
E-mail: †kanda@sw.it.aoyama.ac.jp, ††shoji@it.aoyama.ac.jp, †††duerst@it.aoyama.ac.jp
あらまし

本論文では，商品名をクエリとして，その商品を買った際に取るべき現実行動を検索するアルゴリズムを提案する．EC サイトにおいて，商品の推薦が一般的になりつつあるが，例えばカメラを購入した際，旅行や花火などに持ち出してカメラを堪能するのが先で，追加のレンズを購入するのはしばらく経ってからのことが多い．このような場合，商品の推薦より先に現実行動を推薦することで，より購入者の満足度が高まると考えられる．そこで，Twitter
上での商品名を含む購入報告に注目し，その商品を購入した人の行動変化を分析し，購入後に有意に増加した行動を含んだ tweet をランキングする．そのために商品名を直接含まない投稿へのクエリ拡張，投稿のトピックを推定しての購入前後の行動の比較を行った．2 年分のツイートと価格コムのデータを用いた被験者実験を通して，商品カテゴ
リ名を使ったクエリ拡張，SVM による購入報告の抽出，関連度を考慮したランキング手法の．それぞれが有効であったことを明らかにした．
キーワード 行動推薦，SNS 分析，情報推薦，ショッピングサイト合を考える．
「デジタル一眼カメラ」を買ったユーザに対して，

1 はじめに人は様々な商品を購入しながら，生活を改善してゆく生き物である．ギターを買った人は，ギターを練習するようになった
り，バンド仲間を見つけてライブで演奏するようになったり，音楽に関係する行動をより積極的に取るようになるかもしれな
い．高いカメラを買った人は，旅行に行くようになったり，帰り道に少し寄り道をして被写体を探したり，撮影に関係する行
動をより多くとるようになるかもしれない．このように，何かを購入することで，行動や生活様式に変化が生じることは，日常生活において一般的な現象である．
現在，オンラインサービスにおいてアイテムを購入したユー
ザに別のアイテムを推薦する機能が一般化してきている．例えば，オンラインショッピングサイトでは，ユーザが買った商品をもとに，同じ商品を買ったユーザが他に何を買っているかを表示する機能が広く採用されている．
「Amazon」や「楽天」な
どのオンラインショッピングサイトで買い物をする際に，商品の推薦機能をもとに別の商品を購入することは，すでに生活の一部になっている．他の推薦の例として，動画配信サービスでは，ユーザのが見る動画の傾向に合わせてユーザが好みそうな動画を推薦している．動画の推薦機能を持つサービスとして有名なものは動画配信サイトの「YouTube」や「Netflix」などがある．これらのサイトでは，ユーザの視聴傾向から，次に見るであろう動画を予想して推薦する．
このように，商品を購入した際に別の商品を推薦されることは一般化しているが，商品を買った後に，いきなり次の商品を買うことは，まれである．例として，従来の推薦システムを有する電子商取引サイトで「デジタル一眼カメラ」を購入した場

前述したショッピングサイトでは「買ったカメラに対応したレンズ」や「液晶保護フィルム」，あるいは別の一眼カメラを推薦する．しかし，カメラを買ったユーザがいちばん初めにする
ことは「そのカメラをアップグレードするために別の商品を購入する」行為ではなく「買ったままのカメラで何かを撮影する」行為である．このように，実際に商品を購入した際に求められる推薦機能として，別の商品ではなく，購入者が次に何をすべきかを推薦するシステムであると考えられる．
そこで，我々はマイクロブログで一般的に行われる商品の購入報告に注目する．購入報告とは，例えば「α 7 を買ったよ！」
や，「SONY のミラーレス一眼カメラを購入しました．
」など，何らかの商品を購入したことを報告している投稿を指す．このような投稿を収集することで，アイテムを買ったユーザが購入
前と購入後で投稿文の内容がどう変わったのかを分析できる．
本研究では，このような購入報告の前後の投稿の内容の変化を分析することで，商品名を入力すると，そのあとにどのような行動をとるべきかを推薦する，検索システムを提案する．具体的な手法として，まず，クエリとしてある商品名が与えられた際に，その商品の購入報告を行なっているユーザの前後の投稿をトピックで表す．そして，購入前後の投稿のトピックの分布を比較し，購入後に有意に増加したトピックに属する投稿をランキングすることで，商品購入後に取るべき行動を表示する．
本論文の構成は次の通りである．第 2 章では本研究に関連する研究として，オンライン行動とオフライン行動を紐付けた先行研究やイベント分類の手法を提案している関連研究を紹介し，本研究との差異について述べる．第 3 章ではマイクロブログの投稿から商品の購入前後で文章のトピックが変化したか解析し，行動を推薦する手法について述べる．第 4 章では提案手法の有用性を明らかにするため，2 年分のツイートと価格コムのデー

体の情動性および宣伝力という，5 種類の特徴量を用いることタを用いた被験者実験のタスク及び，結果について述べる．

で，購買行動に影響を与えた他者の投稿を検出した．本研究も同様に，オンラインサービスでのユーザの投稿から現実世界行

2 関連研究本研究はマイクロブログ上の購入報告を用いて，ユーザが商品を購入した後にとるべき行動を検索するアルゴリズムを提案するものである．EC サイトにおいて，ユーザにアイテムを推薦する機能が一般的なものとなっているほか，推薦アルゴリズ
ムに関する研究も多く行われている．また，本研究のようにオンラインとオフラインの行動を紐付けた研究も存在する．

2. 1 SNS と実世界での行動の関連付け

動とオンライン行動を関連づけている．梅本らの研究は商品購入前に注目することでで分析を行なっているのに対し，本研究では商品購入後に注目し，商品購入後にとるべき行動を検索可能にしている．
ソーシャルメディアの実世界行動への影響を調査した先行研究として，Althoﬀ ら [6] は SNS とワークアウトの関係を分析している．この研究ではオンラインヘルスケア用のスマートフォンアプリケーションを通じて，長期にわたって記録されたユーザのアクティビティと，連携している SNS の利用傾向とインターネットの普及により，SNS へ文章を投稿する等のオの関係性を調査している．結果として，新しいオンライン上でンライン行動と現実世界での行動は不可分なものになりつつあのコネクションの作成によりユーザのオンラインでのアプリ

る．このような社会の変化をうけて，SNS 上の投稿と現実の行

ケーション内アクティビティや，アプリケーションの使用を継動を結びつけ，消費者行動を分析したり，情報推薦を行う研究

続する確率，及びユーザの実世界での身体活動が増加することが行われている．消費者行動を分析する研究として中村ら [1]がわかった．また，この研究ではこの調査を活用してソーシャ

はアクセスログから EC サイトにおけるユーザの消費者関与をルネットワーク上で周りの影響を受けやすいユーザを正確に予分析している．リアルタイムに時系列データを解析してバース測するモデルについても作成している．本研究が購買行動に注トの有無を検出する手法 [2] を用いたほか，既存のリアルタイ

目し SNS との関係を分析している一方で，この研究は実世界

ムバースト検出手法を改良し，追加した機能が，消費者関与のでのユーザの活動に注目している．

高いユーザを選択的に取得する機能として，有用であることを示した．

SNS（ソーシャルネットワーキングサービス）の投稿と現実世界での行動を関連づけた情報推薦の研究として，田中ら [3]はオンライン履歴とオフライン履歴からあるサービス内のコンテンツを推薦する手法を提案している．田中らによって提案された推薦システムは推薦システムの運用目的の分類 [4] に従うと「行動履歴を個人の単位で解析しそれに基づき情報を選択す
る緊密な個人化を行う推薦システム」と分類できるが，本研究で提案する手法は「行動履歴を一時的個人の単位で解析し，それに基づき関連アイテムを発見するために一時的な個人化を行う推薦システム」と分類できる．本研究も同様に，オンライン
行動とオフライン行動を関連づけた推薦手法を提案している．
田中らによる研究は非推薦者の端末にアプリケーションをインストールし，本人の詳細な行動ログからコンテンツの推薦を行なっている．一方で，本研究では第三者のマイクロブログ上の購入報告及びその前後の投稿を入力としている．また推薦対象
も，田中らによる研究では，ある Web サービス上のコンテンツに限られているが，本研究は実世界での行動である．
また，対象を購買行動に絞り，SNS の投稿と実世界での行動を関連付けた研究として，梅本ら [5] による，実世界で行動を起こすきっかけとなった他者の投稿の発見が挙げられる．この研究ではある投稿者が商品を購入したかどうか判別するために，EC サイトでの商品を購入したときに SNS に商品を購入したことをシェアする機能を用いている．この際，商品を購入した
ユーザ自身の投稿ではなく，そのユーザが見ていた他者の投稿を収集する．収集した他者の投稿に対し，投稿内容の商品との関連性，投稿者の商品購入者との親密性および近接性，投稿文

2. 2 情 報 推 薦
本研究はある商品名を入力すると，購入後に取るべき行動のランキングを出力する検索アルゴリズムを提案している．これは，広義の情報推薦システムのひとつである．近年，協調フィルタリングなどの推薦アルゴリズムが一般化したことで，EC
サイトにおける商品などアイテムの推薦システムが一般的なものになった．神嶌ら [4] は，近年多くの EC サイトなどで推薦機能が採用されるようになったのには，2 つの理由からであると述べている．1 つ目の理由は大量の情報が発信されるようになったことである．これは，情報化技術の進展により，個人や団体が容易かつ低コストで情報が発信できるようになったためである．2 つ目の理由は大量の情報の蓄積や流通が容易になったことで，誰もが大量の情報を得ることができるようになったことである．これも計算機の記憶媒体の大規模化や，通信の高速化によるものである．これらのことから，大量に発信された情報に誰もがアクセスできるようになったが，情報過多な状態になり，その中から必要な情報を発見できないという状況が生じた．そのため，利用者にとって有用な情報を見つけ出す推薦システムの必要性が増した．
このように，オンラインサービスでアイテムの推薦が一般的になった一方で，現実行動を推薦するシステムはあまり一般的ではない．例えば田中ら [3] は，本研究と同様に現実世界とオンライン世界を関連づけた情報推薦システムを提案している．
田中らは，アイテムを推薦するために必要な人間個人の活動は，単一の Web サイト，あるいはインターネットなどオンラインの領域に限定されず，むしろ実世界，オフラインの領域の方が広いと考え，行動履歴から Web コンテンツを推薦するエンジンの開発を提案した．しかし田中らの研究も推薦対象は現実行

動ではない．
時系列

2. 3 購買行動前後でのユーザの行動変化あるユーザによるTweet 集合
授業がつらいら [9] は商品を購入する前，ユーザの SNS 上での振る舞いにどという，Web サイトや他の人が集めた写真や投稿をピン留め
し，情報を集めることを目的とした Web サービスのデータをデパ地下で干物を試食
今日もうどんt 検定で比較

一眼レフ買った！

1

後 27 日のような兆候が見られたかを調べ，モデル化した．Pinterest

前 27 日購買行動に注目し，商品を購入したことでユーザにどのような変化が起こったのかを分析する研究も行われている [7,8]．Lo

各 Tweet のトピックベクトル

金欠がつらい箱根！紅葉撮ってる！

利用している．Pinterest ユーザの購買行動とその前の行動をインドに来てしまった

分析した結果，オンライン行動における購入の予兆は，購入がねぎたま牛丼食べた
食べ物 に つらさ に
旅行 に関する次元 関する次元 関する次元

行われる数週間前から表れることを明らかにした．この分析により，普段行われるオンライン行動と購入前に行われるオンラ
イン行動には差があることがわかった．本研究との差異として，

図 1 提案手法の概要．購入報告の前後 27 日分の tweet をトピック

Lo らによる研究は購入前のユーザの行動変化に注目しているのベクトルで表し，各次元ごとに t 検定で比較する．この例では，に対し，本研究では購入後のユーザの行動変化に着目している．

カメラを購入すると，食べ物に関する投稿が減り，旅行に関する

Sweeney ら [10] は，SNS においてどのような口コミが購買意

投稿が増えている．この場合，旅行に関する行動を推薦すれば欲に対して正の影響があるか，TAM（Technology Acceptance

よい．

Model）に基づき分析した．本研究との相違点として，Lo らによる研究と同様に Sweeney らによる研究は購入前のユーザの行動変化に着目しているのに対し，本研究では購入後のユーザの行動変化に着目している．また，Sweeney らの研究では行動に影響を与える口コミを分析している一方で，本研究では変化した行動を分析している．

2. 4 イベント分析
本研究では商品購入後にとるべき行動を検索することを目的としているが，現実世界でのイベントを検出し，それを分類す
ることを目的とした研究が多く行われている [11–13]．本研究と関係の深い例として，Thelwall ら [14] はマイクロブログ上の位置情報付き発言の量からイベントを検出する手法を提案している．実際に 1ヶ月間の Twitter 上の投稿を分析すること
で，人気のあるイベントが否定的な感情を持つ発言の増加量と相関していることを明らかにした．本研究との相違点として，

Thelwall らの研究では実世界のイベントを分析することを目的としているが，本研究では商品購入後特有の投稿を分析している．
イベント分類に関連した研究として，河野ら [15] は，SNS のフォロー関係を用いて，実世界のイベントを分類する手法を提案している．SNS の普及により，多くのユーザが GPS による位置情報を付与した現実世界の情報をリアルタイムに発信するようになりつつある．この研究ではイベントを分類することを目的とし，位置情報付きツイートを投稿したイベント参加者のフォロー関係を分析している．これにより，イベントの「大衆性」というイベントが万人に受けるものか，あるいは一部のみに支持されるイベントかという，新しい分類軸でイベントを分類可能にしている．

3 提案手法本章ではソーシャルネットワーキングサービスから商品を購入したことを示唆する投稿を見つけ，商品の購入前と購入後で文章のトピック分布に変化があったかを分析し，商品購入後に取るべき行動を発見する手法について説明する．手法の全容を
図 1 に示す．はじめに商品名が含まれる投稿を収集し，その中から購入報告を分類器によって抽出する．次に購入報告前後の投稿群を収集し，それらをトピックからなるベクトルで表す．
作成したベクトルの各次元に対して，購入前と購入後を t 検定
で比較する．ある商品を購入したことでどのような話題を含む投稿が増加したかを明らかにすることで，投稿が商品を購入した後特有の投稿であるかを測ることができる．最期に，投稿後特有の投稿をランキングし，出力する．

3. 1 購入報告収集のためのクエリの作成
はじめに，マイクロブログから購入報告を収集するためのクエリを作成する．SNS から，ある商品の購入に関する投稿を分
析に十分な量収集するためには，適切な粒度のクエリを設定する必要がある．例えば「パソコン（PC）」というクエリは多くの投稿を発見可能だが，粒度が粗く，分析に適さない．このク
エリでは，購入したのがデスクトップ PC かノートパソコンかも区別がつかないためである．デスクトップ PC とノート PC
では用途が大きく異なり，購入後とるべき行動も異なる．反対に，細粒度のクエリとして，固有の PC の機種名を入力した場合を考える．例えば「Let’s Note SV8 2019 年モデル」などの商品名や，「CF-LV80RJQP」などの型番では，正確にこれらの話を含んだ投稿は少なくなり，多くの場合，分析するために必要な量のデータが集まらない．そこで，自動的に分析に適した
粒度のクエリを作成するために，商品情報サイトの商品カテゴ

1：https://www.pinterest.jp/

リの情報を利用した．

表 1 購入報告かの分類に用いた特徴
カテゴリルート

…

パソコン
（PC）

ノート PC

注目する要素カメラ

デスクトップ
PC

親カテゴリ

ミラーレス
カメラ

一眼レフ
カメラ

子カテゴリ

使われている語

3段階目の拡張

…

…

…

…

α

孫カテゴリ

EOS
2段階目の拡張…

EOS Kiss

1段階目の拡張

商品名

EOS 7Dクエリ

図 2 商品情報サイトにおける木構造型の商品カテゴリ

メタデータ

実際の特徴

次元数

購入示唆動詞28「商品名」+購入示唆動詞（連続）28「キャンペーン」などの語

2

商品名を名詞として含む

1

クエリ名

37

URL を含む

1

引用を表す語1「欲しい」などの語

3「〜した方が」などの語

2

他ユーザの投稿の引用である

1

他ユーザへの返信である

1

同様の投稿数

1

投稿の長さ

1

ユーザネーム末尾に bot を含む

1

時間

時刻

24

多くの商品情報サイトには商品をカテゴリ別に検索できる機能がある．商品カテゴリは，多くの商品情報サイトにおいて木

商品情報サイトの多くは人間用に作られているため，マシン構造をとっている．これを図 2 に示す．
「カテゴリルート」の 1

リーダブルでない．そのため，前処理として，「イヤホン・ヘッ

つ下流に存在するノードは「パソコン（PC）」や「カメラ」な

ドホン」など中点やその他記号で 2 つの商品カテゴリ名が 1 つ

ど，商品の大きなジャンルを区分している．これを「親カテゴの文になっている場合，記号を区切り文字として，あらかじめリ」と呼ぶ．
「カテゴリルート」の 2 つ下流に存在するノード分離した．また商品の孫カテゴリには「パーフェクト」や「メは，親カテゴリをより詳細に区分している．例えば親カテゴリ

ンズ」など，検索した時に同型異義語を多く発見するような一が「パソコン（PC）」であれば「ノートパソコン」や「デスク般名詞からなるものも多い．そのため孫カテゴリを形態素解析

トップパソコン」，「カメラ」であれば「ミラーレスカメラ」やし，同型意義語を多く発見する一般名詞からなるものであった「一眼レフカメラ」などが配置されている．これを「子カテゴ場合，クエリから除外した．

リ」と呼ぶ．そして，「子カテゴリ」の 1 つ下流に存在するノードは「EOS」や「α」など，メーカが製造したシリーズ全体の3. 2 購入報告の抽出総称が並ぶ．これを「孫カテゴリ」と呼ぶ．
「孫カテゴリ」のマイクロブログ上の全ての投稿集合 T から，拡張済みのクエ

下流に存在するノードには「EOS 8000D」や「α 6500」など，

リ集合に含まれる語 q ∈ Qq を 1 つ以上含む投稿集合 TQ を収

商品名が配置される．

集する．商品名や商品カテゴリ名を含む投稿のうち，全てが購分析可能なだけの投稿を集められるように，本手法では，あ

入報告であるとは限らない．例えばその商品の購入を検討してる商品名 qin を入力すると，製品名ツリーを 3 段階にわたっていることを伝える投稿かもしれないし，または商品の宣伝のた

遡り，拡張クエリからなる集合 Qq を作成する．1 段階目の拡めの企業による投稿かもしれない．

張として，qin の兄弟にあたるノード（すなわち，同じ孫カテゴ

そこで，次はクエリ q から収集した投稿集合 Tq から，実際にリに属する他の商品名）qb もクエリとして用いる．2 段階目の商品を購入したことを報告している投稿集合 Tbuy (q) を抽出す拡張としては，qin の 1 つ上流であるノード（すなわち，孫カる．そのために，商品名を含む投稿を，SVM（Support Vectorテゴリ）にあるノード qp もクエリとして用いる．3 段階目の拡

Machine）を用いて，購入報告とそうでないものに分類した．

張として，qin の 2 つ上流のノード（すなわち，子カテゴリ）ではじめに，収集したデータの一部について，人手でラベル付ある qgp もクエリとして用いる．この時 Qq = {qin , qb , qp , qgp }けし，学習用の正解データを作成した．次に分類するための特である．

徴量を作成した．ある 1 つの投稿がある商品の購入報告である

具体的に，商品名としてクエリに「EOS 7D」が入力されたかを分類するために用いた特徴量を，表 1 に示す．購入報告で場合を考える．1 段階目の拡張として，この商品の兄弟にあたあることが明確である投稿には，「買いました」や「購入した」

るノードとして，商品名である「EOS Kiss」もクエリに含め，など，商品の購入を示唆する動詞が含まれている可能性が高い．

qb として用いる．

これらの動詞群を「購入示唆動詞」と呼び，特徴として使用し2 段階目の拡張として，孫カテゴリである「EOS」もクエリた．また，「キャンペーン」や「応募」などの語が含まれているに含め，qp として用いる．3 段階目の拡張として，さらにもう投稿には「企業がキャンペーンとして，抽選で商品を入手でき

1 段階上流のノードである「一眼レフカメラ」もクエリに含め，る投稿」が多いため，これらの語も特徴として使用した．また，qgp として用いる．そのため，実際にクエリとして用いられるマイクロブログから収集されたデータに含まれた，「ユーザネーのは Qq ={EOS 7D,EOS Kiss,EOS, 一眼レフカメラ } である．

ム」や「投稿日時」などの情報も特徴として使用した．
また，一般的に商品名やカテゴリ名を含む投稿のうち，実際

に購入報告である投稿は全体に対して極端に少ない（具体的に表した．この際，投稿ごとのトピックの割合は L1 ノルムで正は，今回のデータでは，0.055%に過ぎなかった）．分類器を学規化した．

習する上で不均衡であるため，オーバーサンプリングにより，正例と負例の数をそろえた．

正規化したトピックベクトルについて，次元ごとに購入
前 と 購 入 後 の 違 い を t 検 定 に よ り 検 証 し た ．有 意 に 増 加

ここで，qin だけでなく，拡張したクエリである qp , qgp にしている次元を発見できれば，そのトピックに属する投稿

ついてもそれぞれ同様の処理を行い，Tbuy (qin )，Tbuy (qb )，は，購入者に推薦すべき行動であると考えられる．任意のTbuy (qp )，及び Tbuy (qgp ) を抽出した．

ユーザ u による任意の投稿 ti ∈ Ttimeline (tbuy (u, q)) につい3. 3 購入前後の投稿の収集
次に，購入報告を投稿したユーザの，購入前後の投稿を収集する．この際，購入報告の投稿された日時から前後 27 日の投稿を対象とした．これは Lo ら [9] が行なった先行研究に倣うものである．全てのユーザによる，ある商品の購入報告の集合

Tbuy (q) は，ある q に対するユーザ u の購入報告を tbuy (u, q)
をすると，て，LDA でベクトル化し，L1 ノルムで正規化したものを

t = (ti1 , ti2 , ti3 ...tim ) とおく．あるユーザ u による，ある商品
q を購入した購入報告 tbuy (u, q) に対して，前 27 日以内の投稿を tpre,j , ..., tpre,2 , tpre,1 ∈ Tpre (tbuy (u, q))，後 27 日以内の投稿
を tpost,1 , tpost,2 , ..., tpost,k ∈ Tpost (tbuy (u, q)) とそれぞれ表す．
こ こ で ，Tpost (tbuy (u, q)) に 含 ま れ る す べ て の ti のm 次 元 め の 系 列 を ベ ク ト ル と み な し ，lpostm (u, q) =(tpost,1m , tpost,2m , ..., tpost,km ) と表す．同様に，Tpre (tbuy (u, q))

Tbuy (q) = {tbuy (u1 , q), tbuy (u2 , q), ..., tbuy (un , q)}と 表 さ れ る ．tbuy (u, q) に 対 し ，購 入 前 の 投 稿 集 合

Tpre (tbuy (u, q))，購入後の投稿集合 Tpost (tbuy (u, q)) を収集する．あるユーザ u の q に対する購入報告 tbuy (u, q) と，それから収集した購入報告前後の投稿を Ttimeline (tbuy (u, q)) とすに含まれるすべての投稿の m 次元めも lprem (u, q) と表す．

lprem (u, q) と lpostm (u, q) はそれぞれ値域の等しい実数からなる系列であるため，Student の t 検定によりその平均に有意差があるか計算できる．

lprem (u, q) と lpostm (u, q) に有意差があるか計算する検定統計量 S はると，

Ttimeline (tbuy (u, q)) =S= √(Tpre (tbuy (u, q)), tbuy (u, q), Tpost (tbuy (u, q)))と表される．
こうして，qin から収集し，抽出した購入報告 Tbuy (qin )，拡
張済みクエリを用いて抽出した購入報告 Tbuy (qp )，Tbuy (qgp )と表せる．ただし，lprem (u, q) と lpostm (u, q) はそれぞれの平均を表す．
この時，Ul2prem (u,q)lpostm (u,q)

について，それぞれ前後の投稿を収集した．収集した全ての投(lprem (u, q) − 1)Ul2prem (u,q)+ (lpostm (u, q) − 1)Ul2post

m (u,q)lprem (u, q) + lpostm (u, q) − 2

拡張で収集した購入報告の前後の投稿であるか，タグ付けした．

3. 4 トピックの分布の比較

はUl2prem (u,q)lpostm (u,q) =稿に対し，どの商品に対する購入報告の前後の投稿であるか，購入してから何日前，何日後の投稿であるか，及び何段階目のlprem (u, q) − lpostm (u, q)( |lpre 1(u,q)| + |lpost 1 (u,q)| )Ul2pre (u,q)lpost (u,q)
mmmmと表せる．ただし，Ul2prem (u,q)は lprem (u, q) の不偏標準偏差を表す．

収集した投稿について，ある商品の購入前後での投稿の話題

ここで，lprem (u, q) と lpostm (u, q) において有意差が認めらの変化を分析する．そのために，LDA（Latent Dirichlet Allo-

れ，かつ増加していた（ここでは lprem (u, q) < lpostm (u, q) で

cation）を用いて，各投稿を M 次元のトピックからなるベク

あった）tbuy (u, q) の件数 im を各次元ごとに計算し，ベクトルトルで表す．

i = (i1 , i2 , ..., im ) を作成する．

投稿中の単語を潜在的なトピックに基づいてベクトル化するために，Wikipedia のすべての記事を用いて LDA のトピック

3. 5 出力する投稿のランキング

モデルを学習した．前処理として，Wikipedia の各記事を単語計算した，各トピックの購入後有意に増加した購入報告数のに分割し，ストップワードを除去した．また，
「名詞」，
「動詞」，

ベクトル i を用いて，クエリ集合 Qq に関する購入報告から収「形容詞」の 3 つの形態素を抽出し，これらのみを用いた．ま集した購入後投稿群 Tpost (Qq ) をランク付けする．この時，ラた，動詞は基本形への変換を行った．このように作成したコー

ンキング上位の投稿は少なくともクエリと関連している必要がパスで，トピックモデルを学習した．

ある．そのため，投稿 t のクエリとの関連度 Dt を計算する．

次に，作成したトピックモデルを用いて，購入前後の投稿群

まず，投稿 t を形態素解析し，名詞のみを抽出した N (t) =をそれぞれトピックからなるベクトルで表し，トピックごとのn1 , n2 , ..., nc を作成する．任意の n ∈ N (t) と任意のクエリ q

変化を比較する．ある投稿を行なったユーザの前後の投稿をそとの単語間類似度を sim(n, q) とすると，Dt は名詞 n とクエ

れぞれ，トピックモデルを作成した時と同様に形態素解析し，

リ q について sim(n, q) の最大値を返す．つまり，

「名詞」，
「動詞」，
「形容詞」だけ残した．次に，Wikipedia を用
いて学習したトピックモデル で，それぞれの投稿をベクトルでDt = max{sim(n, q)|n ∈ N (t), q ∈ Qq }と表せる．

Twitter Streaming API 経由で収集されたデータがサンプリン

また，qin の購入後投稿がランキング上位に来るように，クグされているためである）．

エリの拡張度合いに応じて重み（例えば qin から収集した購入

投稿のトピックに基づくベクトル化のために，Python のト

報告であれば 1.00，qb ，または qp からであれば 0.66，qgp でピックモデリングライブラリである Gensim の LDA の実装をあれば 0.33 など）w(q) を課す．

用いた．トピックの次元数は少なすぎるとうまく分散せず，大また，投稿 t が増加したトピックをどれだけ表しているかを表す変化度 It を求める．It は

It =

M
∑

きく取りすぎると検定で多くの次元で有意差が検出される可能性がある．今回の実装では，次元数は 200 とした．また，1 回の学習あたりに 1 つのコーパスを使用する回数（passes）は 10

im × tmm=1と表される．

とした．学習に用いた他のパラメータは gensim のデフォルト値を用いた．

4 つの手法を比較するために，あらかじめ 15 個のクエリを用

こ れ ら を 元 に ，購 入 後 投 稿 tpost (q) が 購 入 後 に 特 有 な意し，商品購入後に特有な tweet を抽出した．まず，本実験の投 稿 で あった か を 表 す 特 有 量 U nique(tpost (q)) を 求 め る ．

ために，15 個のクエリをあらかじめ人手で作成した．そのため

U nique(tpost (q)) についてに，商品情報サイト「価格.com」の木構造化された商品データ√√
U nique(tpost (q)) = 3 w(q) × Dt × It

から，よく利用されている商品を人手で選定した．なお，「ゲーと表す．この特有量を，クエリ集合 Qq から収集した全ての購たため，人手でサブカテゴリ名をつけ，木構造化した．実際に入後投稿に対して算出する．これにより，商品名クエリと投稿用いたクエリを表 2 に記す．

の入力から，その商品の購入後にとるべき行動を含む投稿をラ

4. 2 評価対象の手法

ンキングする．

4 評価実験
本章では，提案手法の有用性を示すために行った評価実験に用いたデータセット，評価方法の詳細及び，その結果について述べる．評価実験として，用意した 15 種類の商品名について，
提案手法とベースライン手法を含めた計 4 手法で，商品購入後ム」カテゴリのみ，実際のサイト上のデータが木構造でなかっ提案手法の有用性を評価するために，本実験では 4 つの手法を比較した．提案手法と，2 つの拡張それぞれを比較するための比較手法 2 つ，そしてどちらの拡張も用いないベースライン
手法 1 つである．本節では，評価対象とする各手法の詳細について述べる．

4. 2. 1 提案手法：分類器の適用＋クエリ拡張（SVM ＋ク
エリ拡張）に取るべき行動を検索した．それぞれの手法で出力された各 10

3. 2 節で述べた，学習済み分類器による購入報告の抽出，及件の tweet について，被験者にクエリとの関連度と tweet 内容

びクエリ拡張を用いた手法である．今回の実験では，拡張をの有用度をラベル付けさせた．

行った全クエリから収集した投稿 1,078,738 件のうち，抽出で4. 1 データセット

きた投稿は 6,531 件であった．この投稿の中から商品購入後に特有な tweet を抽出し，出力した．クエリごとの重み w(q) の実験では，マイクロブログの実際のサービス例として，Twit-

値は，商品名そのもの（すなわち，無拡張）の場合は 3.0，そter のデータを用いた．はじめに，購入報告を収集するために，の 1 つ上流にあるノードの場合は 2.0，さらにその 1 つ上流に2018 年 4 月から Twitter Streaming API 経由で集めた tweet

あるノードの場合は 1.0 とした．

を用いた．これらの tweet は Apache Solr で管理され，任意の4. 2. 2 比較手法 1：分類器の適用のみ（SVM）

キーワードクエリで検索可能である．直接的に商品名を含む

購入報告かどうかの分類のみ行い，クエリの拡張を行わない

tweet 178,608 件，拡張したクエリ集合の内いずれか 1 つ以上手法である．すなわち，商品名を直接含む tweet のみを購入報を含む tweet 1,078,738 件を収集した．

告とみなした．そのため，w(q) の値は常に 1 とした．

次に，SVM を用いて収集された tweet を「購入報告」と「購4. 2. 3 比較手法 2：クエリ拡張のみ（クエリ拡張）入報告でないもの」の 2 つに分類した．学習のため，500 件

分類器による，購入報告かどうかによるクレンジングを行わの投稿を人手でラベル付けした．また学習データのランダム

ず，クエリ拡張のみを行った手法である．提案手法と同様に商オーバーサンプリングは，Python の不均衡データ用ライブラ

品名からなるクエリから，3 段階の拡張を行った．クエリ集合

リである imblearn 2 内の実装を用いた．研究の再現性のため，

Qq 内の語を 1 つ以上含む投稿は 1,078,738 件であった．これRandomOverSampler の乱数を制御するパラメータは 72 で統らの投稿それぞれから，同じユーザが行った 27 日後までの投一した．

稿を，10,241,093 件収集した．

続いて，それらの tweet が投稿された日時の前後 27 日を範

4. 2. 4 ベースライン手法：拡張なし

囲として，同じユーザが投稿した tweet それぞれ最大 500 件を，SVM によるクレンジングも，クエリ拡張も行わなかった手

Twitter のユーザのタイムラインから個別に収集した（これは，法である．商品名を直接含む tweet は 178,608 件であり，これ

2：https://imbalanced-learn.readthedocs.io/

らから収集した前後 27 日以内の tweet を 2,821,481 件用いた．

表 2 実験に用いたクエリ
カテゴリ

カメラ

サブカテゴリ

シリーズ名

クエリ（商品名）

デジタル一眼カメラ

EOS

EOS Kiss

ミラーレス一眼

α

家電
生活雑貨

いると思われる購入後投稿が少なく，適合率が低くなった．反

α 6500

対に，「カメラ」などの商品は，多くの場合，提案手法での適合

α 6300α 6000率が高かった．これにより，普及率が高いと思われる商品は買Surface Book

い替えである場合が多く，購入後に有意に増加するトピックがSurface Pro

少ないため，購入後投稿を上手くランキングできないことがわ

Surfaceタブレット PC

iPad

液晶テレビ

BRAVIA

BRAVIA X8500F

万年筆

ラミー 2000

ラミー 2000 L02

MONO

MONO

消しゴム

iPad Pro
iPad mini

プレイステーション プレイステーション 4
ゲーム

ゲーム機本体Nintendo Switch

レビをクエリとした時，どの手法ともテレビについて言及して

α7

ノートパソコン
パソコン

傾向が見られた．例えば，「BRAVIA X8500F」という液晶テ

Nintendo Switch
Nintendo Switch Lite

かった．
また，
「MONO」という消しゴムの商品名をクエリとした場
合，2 つ上流の「消しゴム」もクエリとして拡張しても，提案手法での p@10 について 0.00 となり，購入後に特有な行動を含む投稿は見つけられなかった．反対に，「ラミー 2000 L02」という万年筆をクエリとした場合，「最近買った万年筆紹介」な

4. 3 被験者による正解作成
それぞれの手法の有用度を測るため，実際にそれぞれの手法
による検索結果の上位 10 件の投稿に対し，3 名の被験者がラベル付けを行った．
被験者は商品名と投稿のペアに対し，「有用度」をラベル付け
した．
「有用度」は，「実際に商品を購入したユーザにその投稿が有用であるか」を表す．これは，「有用である」，「やや有用である」，「あまり有用でない」，「有用でない」の 4 段階でラベル付けした．

ど，その商品を紹介する投稿が多く見られた．これにより，同
じ「文房具」というジャンルに属す商品であっても，商品の普及率によって購入後にその商品について言及している投稿数が増減することが考えられる．
今回の実験において，4 手法の中で，p@5，p@10 とも分類
器適用の適合率が最も低かった．これは分類器によって購入報告を抽出することで全体の購入後投稿数が減り，有用であるとされる投稿が分析に十分な量収集できなかったためだと考えられる．一方でクエリ拡張手法の p@k に注目すると，相対的に高い値をとっている．これは，クエリ拡張を行うことで購入後

4. 4 実 験 結 果
手法ごとの適合率を表 3 に示す．上位 5 件の適合率を表す

p@5 について，全クエリ平均を見ると，提案手法が最も適合率が高い結果となった．
被験者間の評価者間の一致度を測るために，Fleiss の κ 係数を計算したところ，κ = 0.22 であった．κ の値が 0.21 から 0.40までである場合には，被験者の意見について「まずまずの一致（fair agreement）」があるとされる．したがって，本実験の回
答結果には，評価者間に偶然以外の理由による，ある程度の一致が存在すると考えられる．
また，各手法において購入後投稿をランキングする際，クエリとの関連度を考慮したランキングを行なった．これについての有用性を評価するため，提案手法によって収集した購入後投稿をランキングする際，関連度を考慮しない場合についても出力結果を他と同様の方法で評価した．これはすなわち，

投稿数をより多く収集できたことで，購入後にとるべき行動を含む投稿をより正確に発見可能になったためだと考えられる．
また，今回の実験結果では，クエリによって適合率に差があった．クエリ間にで適合率の差が生じた原因として，商品名にクエリとは別の俗称や愛称が存在することが挙げられる．例
えば今回の実験において，「プレイステーション 4」というクエリを用いた．
「プレイステーション 4」には「PS4」などの略称
が存在し，略称をクエリとすることでより多くの購入報告を発見可能である．しかし今回の提案手法では，商品情報サイトのカテゴリツリーに存在する商品名やカテゴリ名からクエリを拡張するため，これらの愛称や略称を含む購入報告を発見できなかった．

6 まとめと今後の課題
本論文では，商品名をクエリとして，その商品を買った際に√√U nique(tpost (q)) = 3 w(q) × It

取るべき現実行動を検索できるアルゴリズムを提案した．このとしたものである．クエリと tweet の関連度を考慮しない場合，

情報と，マイクロブログ上の商品名を含む投稿を利用した．購

p@5，p@10 いずれとも適合率が 0.1 未満まで下がった．

入前・後の投稿のトピックの変化を t 検定で分析することで，ようなアルゴリズムを実現するために，商品情報サイトの商品

購入後に優位に投稿内に増加したトピックを抽出した．被験者

5 考察

実験結果から，提案手法がほかのどの手法よりも，多くの商品購入後にとるべき行動を含む投稿を発見できたことが分かった．各手法がこのような精度になった原因について考察する．
はじめに，日用品や普及率が高いと予想される商品カテゴリについて，どの手法とも購入後に特有な投稿を発見しにくかった

評価により，実際に検索結果に購入後特有の行動が含まれているか，投稿単位で評価した．結果から，SVM による購入報告の抽出，クエリ拡張，関連度によるランキングをすべて用いた提案手法が最も高精度であることが分かった．今後の課題として，より幅広いクエリに対応できるよう，手法を改善することが挙げられる．今回の手法では日用品や普及率の低い商品につ表 3 手法ごとの有用度による適合率（p@k）
クエリ

拡張なし

分類器適用

クエリ拡張

提案手法
関連度なし

p@5 p@10

p@5 p@10 p@5 p@10

p@5 p@10 p@5 p@10

EOS Kiss

0.60

0.70

0.00

0.00

0.80

0.90

0.20

0.50

1.00

0.90

α7

0.00

0.00

0.00

0.10

0.80

0.70

0.00

0.00

0.20

0.30

α 6500

0.40

0.40

0.00

0.20

0.60

0.70

0.20

0.10

0.80

0.70

α 6300

1.00

1.00

0.00

0.00

0.20

0.30

0.00

0.00

0.60

0.40

α 6000

0.20

0.00

0.00

0.00

0.40

0.40

0.00

0.00

0.00

0.00

Surface Book

0.20

0.30

0.20

0.20

0.20

0.30

0.00

0.00

1.00

1.00

Surface Pro

0.00

0.00

0.40

0.30

0.20

0.30

0.00

0.00

1.00

0.90

iPad Pro

0.00

0.00

0.00

0.00

0.40

0.70

0.00

0.00

0.80

0.80

iPad mini

0.00

0.00

0.00

0.00

1.00

0.70

0.00

0.00

1.00

1.00

BRAVIA X8500F

0.00

0.00

0.20

0.10

0.80

0.50

0.00

0.00

0.40

0.40

ラミー 2000 L02

0.00

0.10

0.20

0.10

0.00

0.00

0.00

0.00

0.80

0.80

MONO

0.20

0.10

0.00

0.00

0.20

0.50

0.00

0.00

0.00

0.00

プレイステーション 4

1.00

1.00

0.20

0.30

0.80

0.50

0.50

0.00

0.20

0.20

Nintendo Switch

0.00

0.10

0.00

0.00

0.40

0.30

0.00

0.00

0.40

0.20

Nintendo Switch Lite

0.00

0.00

0.00

0.00

0.20

0.30

0.00

0.00

0.40

0.20

平均

0.24

0.25 0.080

0.087

0.47

0.47 0.027

0.040

0.57

0.53

いて，購入後に増加したトピックを十分に発見できず，購入後に特有な投稿が得られなかった．また，手法内で行なったクエ
リ拡張について，商品情報サイトのカテゴリツリーから拡張を行うため，商品情報サイトに存在しない商品ではクエリを拡張
して検索を行うことができなかった．分類器を用いてマイクロブログ上の全ての投稿から購入報告を集め，名詞を抽出し，何を購入した購入報告なのかをクラスタリングすることで，より幅広いクエリから購入後にとるべき行動を含む投稿の検索が可能になると考えられる．

謝

関連度あり

辞

本研究は JSPS 科研費 18K18161（代表：莊司慶行），18H03243（代表：田中克己）の助成を受けたものです．ここに記して謝意を表します．

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