DEIM Forum 2017 P4-6

複数人による選択店舗の構造類似性に基づく飲食店推薦システム
谷口 雄大†

北山 大輔 †

† 工学院大学 情報学部 コンピュータ科学科 〒 163-8677 東京都新宿区西新宿 1-24-2
E-mail: †j113067@ns.kogakuin.ac.jp,kitayama@cc.kogakuin.ac.jp
あらまし

飲食店検索サイトで飲食店を決める際に，検索ワードとしてカテゴリや予算などを入力して飲食店を決定する．1 人の場合では，自分の食べたい飲食店を選ぶことは容易だが 2 人以上のグループで飲食店を決める場合，予算やメンバーの好みが異なるため，検索条件を決めることが難しい．そこで，本研究ではグループで飲食店を決める場
合に，それぞれのユーザによる飲食店選択に基づき，飲食店を推薦する手法を提案する．まず，グループのメンバー
それぞれが選択した飲食店同士の類似度を算出する．その際に，「カテゴリ」「平均価格」「説明文」の 3 つの要素からなる店舗構造の類似度を定義した．類似度が最も高かった飲食店同士の情報から，グループとしての嗜好を抽出し，飲食店を推薦する．
キーワード 飲食店推薦, グループ推薦, 店舗構造の類似度

1. は じ め に舗という複数のメタデータを持つコンテンツを扱う．また伊藤ら [3] も EC サイトにおける商品の推薦として，グループの行

ユーザが飲食店を利用する際に，同僚や家族，友人などグ

動履歴を用いたコンテンツに基づいたフィルタリングを利用しループで飲食店を訪れる機会が多い [1]. このような場合，飲ている．また，観光地推薦として奥薗ら [4] はユーザが画像の

食店検索サイト（HotPepper グルメ（注 1）, ぐるなび（注 2）, 食べロ

選択をすることで嗜好を抽出している．複数嗜好の統合として

グ

（注 3）

）等で検索し，行きたい飲食店を決定することがある．

各ユーザの嗜好を正規化しベクトルで表現している．

しかし飲食店を決める際には様々な問題があげられる．グルー

飲食店のジャンル選択として，神嶌 [5] は嗜好の予測として内プの場合ではそれぞれの好みや，予算など様々な要素をうまく容ベースフィルタリングを上げているが，これらは好みやジャまとめる必要がある．このような問題を解決するために，個々ンルを利用者に尋ねてその条件に合ったものを推薦するもので人の店舗選択を用いて，グループの嗜好にあった飲食店を推薦ある．ジャンルや好みは利用するが，好みを事前に明確にするする手法を提案する．

方法は本研究とは異なっている．選択嗜好として，大坪 [6] は

例えば，あるユーザ 1 は焼肉等の肉類を好んでいるが，イタユーザの好みが明確でない状況を仮定し，飲食店を選択していリアンなどを好まないユーザだとする．もう一人のユーザ 2 は

く上で好みを明確にしていく手法を提案した．しかしこれらは和食を好んでいるが，海鮮系を好まないユーザだったとする．

グループに対しては考慮されていない．山田ら [7] はユーザに

このような際に，ユーザ 1 とユーザ 2 の飲食店リストから，お2 択のメニューを提示し選択を繰り返すことでジャンルや嗜好

互いの予算や，好みではないカテゴリを考慮して，肉料理が特を分析している．高玉ら [8] は商品を選択していく過程でユー徴の和食の店舗などグループの嗜好に合う飲食店を推薦する．

ザの好みが具体的になり，また変化することから類似した別カ

本稿の構成を以下に示す．2 章で関連研究について説明する．

テゴリの商品推薦システムを提案している．

3 章では想定されるデータについて説明する．4 章では提案手

レビュー類似度を扱っている研究として，山本らは [9] レ

法として，飲食店推薦システムについて説明する．5 章では構ビューから単語をクラスタリングし，レビューとの内積から類造類似の実験について説明する．6 章ではグループが好むペア

似度を計算している．レビューを利用しているが，本研究ではに基づく推薦について説明する 7 章ではまとめと今後の課題をレビューではなく飲食店の紹介文を用いて単語の類似度を求め

説明する．

ている．

2. 関 連 研 究

3. 想定する店舗データ

グループ推薦を行う研究として，瀬古ら [2] は TV 番組情報

本研究で扱う飲食店のデータは，カテゴリ，平均価格，説明から個々人の嗜好とグループでの行動履歴を用いて，グループ文を持つ．カテゴリは，飲食店のジャンルを表すメタデータで，間のパワーバランスを推測したシステムからグループに適し階層構造を持たず 1 店舗に複数ついてもよい．平均価格は，そたコンテンツを推薦する手法を提案している．本研究では，店の店舗で使われる金額を表し，「2000 円」など数値データを扱
う．
「1000〜2000 円」など，幅を持つ場合は平均値などで数値（注 1）：https://www.hotpepper.jp/（注 2）：https://www.gnavi.co.jp/（注 3）：https://tabelog.com/

データに変換する．説明文は，店舗の特徴を表したテキストであり TF-IDF により文書ベクトルとして扱う．

TF-IDF の求め方として，まず飲食店の説明文を形態素解析

表 1 カテゴリデータ

図 1 システム全体像する．取り出された単語集合を d として扱う，単語集合の中にdある単語 n の出現回数を wnとして，以下の式で求める.

T F (n, d) = wnd

(1)

C1

イタリアン・フレンチ

C2

居酒屋

C3

焼肉・ホルモン

C4

焼き鳥・肉料理・串料理

C5

ダイニングバー・バー・ビアホール

C6

洋食

C7

日本料理・郷土料理

C8

すし・魚料理・シーフード

C9

お酒

C10

和食

C11

宴会・カラオケ・エンターテイメント

C12

中華

C13

アジア・エスニック料理

C14

カフェ・スイーツ

C15

鍋

C16

お好み焼き・粉物

C17

オーガニック・創作料理

C18

欧米・各国料理

C19

ラーメン・麺料理

IDF はその店舗が属するカテゴリに限定して算出する．そのカ

C20

ファミレス・ファーストフード

テゴリのすべての店舗数を D とし，説明文に単語 n を含む店

C21

カレー

舗数を tn として以下の式で求める．

C22

その他の料理IDF (n) = log

D
tn

(2)

4. 提 案 手 法

r を合計した値を算出した．しかし上位にも下位にも含まれない，つまり 6 位から 15 位までの r の値を 10 として今回は値を求めた．求めた合計の上位 10 件までの値に 0.9 から 0.1 まで

飲食店を推薦する際のシステムの流れを示す（図 1）．

の 0.1 間隔で重みの基準 I を決定し，実際につけられた合計の（ 1 ） 各ユーザが飲食店を選択する．

値が重みの基準の値に近いのかを以下の式で求め, 対象のカテ（ 2 ） ユーザが選んだ飲食店同士の類似度に基づき，グルー

ゴリ Ca との類似度 Sc (Ca , Cb ) を決定した．

{

プの嗜好を示す飲食店を抽出する．
（ 3 ） 抽出した店舗を用いて，推薦条件を決定し飲食店を推I=

1 − 0.1 × R(∑r∈Rp r)0

薦する．

∑(R( r∈Rp r) <= 10)∑
(R( r∈Rp r) > 10)(3)

ユーザが選択する飲食店は 2 種類ある．ユーザが好む飲食店と∑ユーザが好まない（嫌いな）飲食店の 2 つであり，それぞれ複M = 1 − 0.1 ×

数選択できるものとする．

r∈Rp rP(4)

4. 1 店舗の構造類似度
グループに適した飲食店を求めるために，本研究では選択さ

Sc (Ca , Cb ) = I × (1 − |I − M |)れた飲食店から 3 つの要素「カテゴリ」「平均価格」「説明文」

P はそのカテゴリ組を評価した被験者数であり，Rp はそのカを組み合わせることで，飲食店同士の類似度を定義する．

テゴリ 1 組に対して被験者がつけた順位の集合である．R はカ(5)

4. 1. 1 カテゴリの類似度

テゴリ Cb に対し被験者がつけた r の合計が低い順の順位を返

本研究ではカテゴリとして分類分けをされているが，カテゴす関数である．

リ同士でも似ているカテゴリ，似ていないカテゴリが存在する
そのためカテゴリの類似度を予備実験により決定した．

実験の結果から類似度の指標を作成し選択された店舗のカテ
ゴリの組み合わせで類似度の最も高い値をカテゴリの類似度と本稿で使用するカテゴリの種類を表 1 に示す．カテゴリの種して求めた（表 2）．例として和食のカテゴリがついた飲食店類の中から「その他の料理」を抜いた 21 種類を使用する．こXc と日本料理・郷土料理のカテゴリがついた飲食店 Yc との類

れはぐるなびの大分類である．

似度は Sc (Xc , Yc ) = 0.9 となる．

これをカテゴリ 21 種類それぞれに 8 人〜10 人を被験者とし4. 1. 2 平均価格の類似度て対象のカテゴリに対して，似ているカテゴリを上位 5 件を選

飲食店それぞれの平均価格 Xp ,Yp を使って類似度を表す．価

択，似ていないカテゴリを下位 5 件を選択してもらう．この結格で差が少なければ類似度の値は大きくなる．また本研究では果から対象のカテゴリに対して被験者達がつけた他のカテゴリ同じ価格の差でも金額が低い飲食店同士の差は類似度に大きくの順位を値として上位 5 件（1〜5）と下位 5 件（16〜20）の値

影響し，金額が高い飲食店同士の差は類似度にあまり影響しな

C1
C2
C3
C4
C5
C6
C7
C8
C9
C10
C11
C12
C13
C14
C15
C16
C17
C18
C19
C20
C21

C1
1.00
0
0
0.14
0.54
0.89
0
0
0.23
0
0.08
0
0
0.73
0
0
0.36
0.87
0
0.50
0

C2

C3

C4

C5

C6

C7

C8

表 2 カテゴリの類似度
C9 C10 C11 C12

C13

C14

C15

1.00
0.76
0.71
0.72
0
0.43
0.44
0.85
0.58
0.68
0
0.40
0
0.70
0.57
0
0
0.35
0
0

1.00
0.81
0
0.22
0.09
0
0.32
0.30
0.37
0.34
0.42
0
0.34
0.61
0.17
0
0
0
0

1.00
0.31
0.42
0.34
0
0.09
0.40
0.45
0.50
0.25
0
0.25
0.47
0
0.38
0
0
0

1.00
0.40
0
0
0.82
0
0.70
0.45
0.23
0.28
0
0
0.31
0.24
0
0.15
0.29

1.00
0
0
0.23
0
0
0.26
0
0.62
0
0
0.32
0.75
0.16
0.67
0.49

1.00
0.85
0.37
0.90
0
0.08
0
0
0.71
0.56
0.63
0
0.27
0
0

1.00
0.34
0.76
0
0.08
0
0
0.34
0.16
0.28
0.23
0
0.17
0

1.00
0.41
0.53
0.23
0
0
0.31
0
0
0.08
0
0
0

1.00
0
0.30
0
0.08
0.43
0.90
0.38
0

1.00
0
0.15
0.58
0.29
0
0.77
0

1.00
0 1.000.08
0 1.000
0 0.45 1.00
0.39 0.22
0 0.08 1.00
0 0.300 0.15 0.56 1.00
0.09
0 0.42 0.49 0.23 0.48 1.00

1.00
0
0
0
0.10
0.65
0.41
0.46
0
0.45
0.39
0

1.00
0.29
0.16
0.26
0.24
0
0.08
0
0
0.18
0.17

1.00
0.65
0
0.08
0.08
0.54
0.52
0.72
0
0.86

いように設定している．例として，500 円の飲食店と 2000 円の飲食店では類似度は低く，8000 円の飲食店と 9500 円の飲食

C17

C18

C19

C20

C21

表 3 飲食店の関係
店舗番号

店では，差が同じ 1500 円でも類似度は高くなる．平均価格の類似度は以下の式で求める．

M in(Xp , Yp )Sp (Xp , Yp ) =M ax(Xp , Yp )

C16

(6)

カテゴリ

平均価格 説明文上位 3 件

1 居酒屋

3500 牛タン，仙台，1 番

2 居酒屋

4000 牛タン，仙台，たん3 焼肉・ホルモン4000 牛タン，おつまみ，仙台

4 居酒屋3500 コース，伊達，素揚げ

5 和食

3500 作り，ハイクラス，リッチ

この式に先ほどの例を当てはめると，500 円と 2000 円での類
似度は 0.25 となり 8000 円と 9500 円での類似度は 0.84 となり以下に，重みの決定方針を表 3 を例に説明する．x は店舗番号

1 と 2 の組み合わせで平均価格が違う組み合わせとする．y は同じ金額の差でも類似度に違いが出る．

店舗番号 1 と 3 の組み合わせでカテゴリと平均価格が違う組み

4. 1. 3 説明文の類似度
本研究では，ユーザが選んだ飲食店の説明文に現れる単語は合わせとする．説明文は 2 つのキーワードが一致しているため，ユーザの好みを表現していると考えた．説明文の類似度は，コ

ここでは説明文は一致していると考える．z は店舗番号 1 と 4

サイン類似度を用いて求める. 飲食店それぞれの TF-IDF によの組み合わせで説明文が違う組み合わせとし，w は店舗番号 1

る文書ベクトル Xd , Yd を用いて，それぞれノルム |Xd | |Yd | とと 5 の組み合わせでカテゴリと説明文が違っている組み合わせ

内積 Xd・Yd を求めることでコサイン類似度を求める．多くのとする．

飲食店ではコサイン類似度で求めた値が，低かったため求めた

x と z の飲食店の類似度を比べると，カテゴリが一致してい値を 3 乗根することで他の類似度とのバランスを調整した．
√
Xd・Yd
Sd (Xd , Yd ) = 3(7)|Xd ||Yd |て，平均価格が一致しているため z の方が類似度は高いと考えた．また，y と w の類似度を比べると説明文が一致している y 方が類似度が近いと考えた．このようにすべての組み合わせでの類似度の大小関係を求めた結果，飲食店の類似度関係を

4. 1. 4 飲食店の構造類似度の算出

z < x < y < w と仮定した．その関係性となるように，α，β，3 つの要素の類似度を用いて店舗同士の類似度 S(X, Y ) を以

γ を設定した．これら 3 つの要素がすべて一致していた場合，

下の式で求める．α，β，γ はどの要素を重視するかを決める

類似度 S(X, Y ) は最大の 1.0 となる．

4. 2 グループが好む飲食店ペアの抽出重みである．

グループの嗜好に合致する店舗ペアを決定するために，構造S(X, Y ) = α× Sc (Xc , Yc ) + β× Sp (Xp , Yp )(8)

+ γ× Sd (Xd , Yd )で求める．

本稿では α=0.4，γ=0.2 とする．β は価格の類似度に対する重みであり，価格はカテゴリに依存している関係から値は 0.4
×カテゴリの類似度とする．
β = 0.4 × Sc (Xc , Yc )類似度を用いて，嗜好スコアを求める．嗜好スコアは以下の式(9)

表 4 実験で用いる店舗リスト

s1

天丼てんや 新宿センタービル店

s2

もて茄子や

s3

リゾットカフェ 東京基地 ルミネエスト新宿店

s4

ＳＡＬＡＳ

s5

お好み焼 本陣

s6

グリルレストラン＆スイーツカフェ スコール 東

新宿御苑前

新宿店

図2

Score(BiL , RjL ) =嗜好スコアの概念

1
× (2 × S(BiL , RjL )4+ (1 − max S(BiL , RkD ))
D ∈RD
Rk

s7

ハクリュウカン wine ＆ currys8

九州 熱中屋 西新宿 LIVEs9

松尾ジンギスカン 新宿三丁目店

s10

太陽のトマト麺 新宿東宝ビル店
表 5 店舗ごとの相関係数の平均値
平均類似度

(10)

カテゴリ類似度 提案手法

s1

0.66

0.61

0.66

s2

0.35

0.49

0.38

s3

0.47

0.48

0.44

ここで，BiL はユーザ 1 の好む店舗，RjL はユーザ 2 の好む店

s4

0.47

0.47

0.55

D
舗，Bm
はユーザ 1 の嫌う店舗，RkD はユーザ 2 の嫌う店舗で

s5

0.42

0.43

0.42

はそれぞれのユーザの嫌う店舗の集合である．

s6

0.28

0.16

0.28

例として 2 人のユーザを用いたものを（図 2）に示す．それ

s7

0.29

0.14

0.23

ぞれユーザ 1 の飲食店リストから飲食店 BiL と，ユーザ 2 の

s8

0.59

0.62

0.74

s9

0.64

0.66

0.62

s10

0.15

0.06

0.06

平均

0.43

0.41

0.44

D
+ (1 − max S(RjL , Bm)))
D ∈B D
Bm

D

ある．B , RD

飲食店リストの飲食店 RjL の類似度 S(BiL , RjL ) を求める．次にユーザ同士の嫌いな飲食店を含めた類似度をそれぞれ求める
ユーザ 1 が嫌いな飲食店リストの中で飲食店 RjL と類似度を求D
め一番類似度が高い飲食店を Bmとし，嫌いな飲食店を含めD) と表す．次にユーザ 2 が嫌いな飲食店
た類似度は S(RjL , Bm

リストの中で飲食店 BiL と類似度を求め一番類似度が高い飲食
店を RkD とし，嫌いな飲食店を含めた類似度は S(BiL , RkD ) と表す．

4. 3 グループに適した飲食店の推薦
グループに適した飲食店を推薦する流れを示す.
（ 1 ） 嗜好スコアの最も高いペアを各ユーザペアの総当たりに対して抽出する．
（ 2 ） ペアに含まれる店舗集合中に過半数となるカテゴリがある場合は 3 へ, そうでない場合は 4 へ．
（ 3 ） ペアのカテゴリが一致していた場合その一致したカテ
ゴリと，どちらかの平均価格を推薦条件とする．
（ 4 ） 一致していない場合はランダムに選ばれた店舗のカテ
ゴリとランダムな平均価格とする．
（ 5 ） 3 か 4 の条件で，複数の飲食店を抽出する．抽出された飲食店の中で両方の飲食店との説明文の類似度を求める．説
明文の類似度が最も高い飲食店を，グループに適した飲食店として推薦する．

5. 構造類似度の評価実験いる．
本研究ではぐるなび API にある飲食店の説明文を用いる．説
明文には 2 種類あり，短い説明文と長い説明文を用いて飲食店の説明文を取り出す．特徴語を取り出すために，飲食店の紹介文をまず MeCab [10] を用いて形態素解析を行い名詞を抽出する．このとき不要な語として数値と記号は取り除く．またカテ
ゴリ名は飲食店の紹介文に含まれるが，すでにカテゴリという別属性として扱っているため，不要と判断し，カテゴリ名を省く．

5. 2 実 験 内 容
4. 1. 4 節で述べたシステムの店舗間の類似度に対して精度を求める実験を行った．本稿では，被験者に店舗の URL から情報を取り入れ，対象の店舗に対し他の店舗 10 店舗を似ている
順番に 1 位から 10 位まで並べ替えてもらった．システムが対象の店舗に対して並べ替えた結果と被験者が並び替えた結果を
以下のスピアマンの順位相関係数で評価した．

Spearman = 1 −6n(n2 − 1)n∑(xi − yi )2

(11)

i=1

今回は比較手法に各類似度の平均（α = β = γ = 0.33）による手法（今後平均類似度と記載）とカテゴリの類似度のみ (5. 1 実験データ
本研究ではぐるなび API を用いて飲食店データ 561104 件を取得し，その中でも新宿エリア 4276 件のデータを利用する．
使用するカテゴリの種類は表 1 にある，22 種類を使用する．

1 つの飲食店のデータにはカテゴリは最大 2 つまで付与されて

α = 1.0) による手法を用いた．
対象の店舗は表 4 の 10 店舗を用いた．これらの店舗は全てカテゴリが異なっている．

5. 3 実験結果と考察
実験の結果を表 5 に示す．各値は対象の店舗とその全ての店

舗のに対する相関係数の平均を表している．各列は平均類似度

表 6 選択された飲食店の例
ユーザ 1 が選んだ飲食店

ユーザ 2 が選んだ飲食店

京都おばんざい 茶茶花 新宿

海鮮居酒屋 はなの舞 新宿西口パレット店

似度を使って並べ替えた結果（今後提案手法と記載）との順位

バンビ 新宿サブナード店

炭火焼だいにんぐ「わたみん家」 新宿歌舞伎町店

楽蔵 新宿東口店

とんかつ 和幸 新宿サブナード店

相関係数となっている．

人形町今半 新宿小田急第一生命ビル店 タイ料理 ティーヌンキッチン 西新宿店との順位相関係数，カテゴリ類似度との順位相関係数，構造類

ユーザが好む炉庵

讃岐うどん おごっと新宿南口店

飲食店

正月屋 吉兆新宿 創作和食 Dining 御楽 ‐ GORAKU‐

レタしゃぶ 郷土料理 吟

スリーバー

0.44 となり他の 2 手法をわずかに上回る結果となった．以下詳

かがりがぶ呑み居酒屋 薩摩八郎 新宿店

パパミラノ 新宿三井ビル店

とり割烹 博多 華味鳥 新宿マルイアネックス店

細を述べる．

鍋ぞう 新宿三丁目店

個室肉バル KAGA ‐加賀‐ 新宿東口本店

全体を通して，表 5 の全ての結果の平均を見ると提案手法が順位相関係数の平均が一番高かった結果 s8 の「九州 熱中屋

ユーザが好まない ル・ブラン 新宿店

寿司 高瀬

飲食店

焼鳥屋 鳥貴族 新宿 3 丁目店

代々木 ピザ 貸切 ROFL

西新宿 LIVE」について結果と考察を述べる．結果として，提表 7 同じカテゴリのによる嗜好スコア

案手法で並べ替えた結果 0.74 と高い相関があることが得られ

店舗名

店舗名

店舗間の類似度

嗜好スコア

た．平均類似度の場合 0.59 となり，カテゴリの類似度では 0.62

Tokyo Cafe 202

トンカツの店 豚珍館

0.75

0.69

となり提案手法が大きく上回る結果となった．考察として，構ラムしゃぶ 金の目 新

きづなすし 西新宿店

0.79

0.65

なか卯 新宿職安通り店

0.68

0.64

造類似度を考慮した結果「九州 熱中屋 西新宿 LIVE」は被験

宿店

Tokyo Cafe 202

者との並べ替えの結果に 8 割以上が 0.7 を超える値となったた
め相関が高くなった．カテゴリには「中華」と「鍋」が付与していて，並べ替えの 1 位の,「かば屋 歌舞伎町輝ビル店」では

表 8 同じカテゴリで飲食店の推薦
店舗名

カテゴリ

Tokyo Cafe 202

宴会・カラオケ・エン

カテゴリに「居酒屋」と異なっているためカテゴリの類似度は低かった．しかし店の説明文が，「九州 熱中屋 西新宿 LIVE」
では居酒屋の説明文にもあるような単語（個室，飲み放題）な

平均価格

一致している説明文1000 時ターテイメント，和食
トンカツの店 豚珍館

和食

800 時，ボリューム
推薦された飲食店

鉄板牧場 新宿店

和食

1000 ボリューム

どが多く含まれていため多くの被験者と考えが一致したことか
ら相関が高かったと言える．このことからカテゴリのみや平均類似度の並べ替えより構造類似度が高くなったとされる．

「NIGORIZAKEBAR 濁酒本舗 Tejimaul」となった．
考察を以下に述べる．カテゴリが一致している飲食店同士で順位相関係数の平均が一番低かった結果 s10 の「太陽のトマの場合，表 7 の結果から，カテゴリが一致しているため比較的

ト麺 新宿東宝ビル店」について結果と考察を述べる．結果としに類似度も高くなっていることがわかる．このことからユーザて，提案手法で並べ替えた結果 0.06 とほぼ相関がない結果と同士が同じカテゴリの飲食店を好んでいく場合には推薦されやなった．平均類似度の場合 0.15 となり，カテゴリの類似度ですい結果になる．上位 1 位の「Tokyo Cafe 202」と「トンカは 0.06 となった．考察として，相関係数の結果が低くなった原

ツの店 豚珍館」の組み合わせは説明文による一致はなかった

因は，全ての被験者で並べ替えとの結果に大きく差があること

が，カテゴリが一致し平均価格がほかの飲食店と比べて，差がから低くなったと考える．並べ替えの結果と大きく異なった理なかったため類似度が一番高くなったと考える（表 8）．

由として「太陽のトマト麺 新宿東宝ビル店」ではカテゴリにカテゴリが一致している場合での推薦結果「鉄板牧場 新宿「ラーメン・麺料理」と「オーガニック・創作料理」が付与され店」は，表 8 の結果から説明文ではボリュームが一致しカテゴている．しかし並べ替える店舗に「バーミヤン 新宿西口大ガー

リ，価格が一緒の飲食店が推薦された結果となった．

ド店」がありその店舗は提案手法が 1 位と示し，被験者の 6 割

6. 2 異なるカテゴリで偏らせた飲食店選択の場合

は 1 位としているが，それ以外の店舗が対象の店舗と並び替え

異なるカテゴリでの飲食店同士の類似度を求める．今回はカるのが人によってばらばらになり統一感がなかったため低い相テゴリが「カフェ・スイーツ」に偏っているユーザ，カテゴリ

関関係となった．被験者では並び替える判断が難しかったと考が「ラーメン・麺料理」に偏っているユーザと設定して行った

える．

（表 9）．システムが推薦した飲食店は「CafeMarNero（NY．
）」

6. グループが好むペアに基づく推薦結果と考察となった．
考察として，異なるカテゴリでの飲食店同士の類似度に着目

4.2 節で述べた，グループが好むペアを求める方法の有効性する．表 9 の出力結果から，カテゴリが一致していないため，を考察するためにいくつかの例を示す．本稿では，2 人のユー類似度も低くなっている事がわかる．0 に近い値になっている

ザの好む飲食店を 10 件ずつ仮想的に決定し，好まない（嫌い組み合わせでは，説明文による類似度の一致があることがわかな）飲食店を 2 件ずつ仮想的に決定した（表 6）．今回は各ユーる．また飲食店同士の類似度が 0 に近い状態になっても嗜好ス

ザの飲食店選択を 2 つのパターンから出力の違いを比較する．

コアの値が 0.1 よりも大きい値になる結果も得られた．主な理

2 つのパターンから類似度の高かった上位 3 件の組み合わせと由としては，好まない飲食店との類似度が低い店舗は，数値がスコアを示す．

引かれないため値が大きくなっている．上位 1 位の「ハウス6. 1 カテゴリが一致している飲食店が含まれている場合

ティ アルファカーメル」と「麓屋 京王プラザホテル」では異カテゴリが一致している飲食店同士の類似度を求める．そのなるカテゴリの中でも説明文の「等」が一致していたことからためユーザの好む飲食店のカテゴリを統一し，好まない飲食店はランダムで行った（表 7）．システムが推薦した飲食店は，値が高くなっていると考える（表 10）．

文

表 9 異なるカテゴリによる嗜好スコア
店舗名

店舗名

店舗間の類似度 嗜好スコア

ハウスティ アルファカー 麓屋 京王プラザホテル

0.10

0.47

0.15

0.46

0.11

0.46

メル

PLATINUM BUFFET 九龍餃子房 新宿別館
小田急新宿ミロード
麓屋 京王プラザホテル

SCOPP CAFE

表 10 異なるカテゴリでの飲食店の推薦
店舗名

カテゴリ

平均価格

ハ ウ ス ティ ア ル ファ カフェ・スイーツ

一致している説明文1000 等

カーメル
麓屋 京王プラザホテル 和食，ラーメン・麺料

5000 ランチメニュー，ラン

理

チ，毎日，空間，コース，等
推薦された飲食店

CafeMarNero（NY．
） カフェ・スイーツ, ダイ

5000 ランチ，毎日，空間，ラニングバー・バー・ビ

ンチメニュー，コース

アホール

異なるカテゴリでの推薦結果「CafeMarNero（NY．
）」では
表 10 の結果から，カテゴリ，平均価格は「カフェ・スイーツ」「5000」と選ばれたが説明文は「空間，ランチメニュー，コース」などが一致し，カテゴリや価格も一致していることから推薦されたと考える．

7. まとめと今後の課題
本研究ではグループで個々が飲食店を選択し，その構造類似性に基づく飲食店推薦システムを提案した．グループでどんな飲食店を選ぶか悩んでいる際に，好みや予算などをまとめるた
めに飲食店同士での類似度を表す手法を提案した．飲食店の類
似度を決める際に，お互いが好まない飲食店も考慮することでより推薦の精度を向上させ，グループに適した飲食店を求めた．
構造類似度の実験では提案手法が他の 2 手法をわずかに上回る結果となった．グループが好むペアの有効性実験では，2 つのパターンでグループに適した飲食店を求めた．その結果から同じカテゴリが含まれている場合は比較的に飲食店同士の類似度は高くなるが，好まない飲食店を計算に加えることで，出力される値に違いを出すことができた．またカテゴリに偏りがあるユーザ同士でも説明文を用いることで飲食店の類似度が異なるため，こちらも値に違いが見られた．
今後の課題として 3 つの要素以外にも写真などほかの要素で特徴をつかみ構造類似度の精度向上をはかる．今回はカテゴリの類似度のみを 1 にするという比較手法を用いたが, 他の要素の重みのみを 1 にして行い要素間の特徴をとらえ精度の向上をはかる．
また実際にユーザの履歴を用いて，好みの判定を行い推薦された店舗がグループに適しているかを検討する必要がある．

謝

辞本研究の一部は，平成 28 年度科研費若手研究 (B)(課題番号：

15K16091) によるものです．ここに記して謝意を表すものとします．

献[1] 日本政策金融公庫国民生活事業本部生活衛生融資部 : 外食に関する消費者意識と飲食店の経営実態調査. https://www.jfc.
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