DEIM Forum 2017 P2-3

操作及び閲覧履歴に基づく	 
地理情報検索のモデル化と分析	 
大塚暁子†	 	 	 	 	 	 角谷和俊†	 †関西学院大学総合政策学部メディア情報学科	 〒669-1337	  兵庫県三田市学園 2 丁目 1 番地	 	 	 E-mail:	 	 †cfb97500@kwansei.ac.jp,	 sumiya@kwansei.ac.jp	 	 	 あらまし	  2020 年に東京オリンピックなどの開催に向けて，観光客が増えることが見込まれる．観光客の旅行をより良いものにするために，観光しやすくするために，地図や Web ページ閲覧及び操作履歴から意図を抽出し，地理観光情報のモデル化と分析を行う．Web 検索の操作履歴や閲覧履歴，地図の操作履歴からもパターンを取ってきてパターン化し，分析する．そのアウトプットの一つにガイドブックを考えている．	 	 

キ ー ワ ー ド 	 	 地理情報システム,	 地理情報検索,	 地理観光情報，パーソナライゼーション，Web 検索・閲覧，地図操作，操作・閲覧履歴

1.はじめに	  2020 年に東京オリンピックが開催されることが決定した．それに伴い，外国人旅行者が増えることが見込まれる．
外国人旅行者や日本人が旅行に行く時，ガイドブックを参考て説明し，本研究の位置付けを述べる．3 節では Web 検索履歴について説明する．4 節では地図操作履歴について説明する．5 節では，今後の課題について説明する．	 	 にし，持ち運びながら観光をすると思う．しかし，ガイドブ

2.関連研究ックは重たくかさばる．自分が調べ，見た Web ページや地図	  操作及び履歴に基づく地理情報検索のモデル化と分析にだけが載っているガイドブックがあればとても便利であり，は，Web検索履歴，地図操作履歴の2つの技術に分けられる．

旅行者に日本での滞在をより良いものにしてもらうために，

本手法はユーザが検索した履歴や地図操作の履歴に基づく意

地理観光情報のモデル化と分析を行う．生成物としてパーソ図を抽出し，ユーザが直接見ていたWebページや地図がパーナルガイドブックを使用する．	 

ソナルガイドブックとなって出力されるという研究手法を扱	  本研究の目的は，Web 検索行動や履歴，地図操作にはユーった研究であり，キーワードやWeb閲覧履歴，地図操作履歴

ザごとに傾向が違っていて，その違う傾向ごとにモデル化でが入力となる研究である．	 

き，それを分析することで，パターンを知ることができるの	  ユーザ操作に基づく意図の抽出，ユーザ意図に基づく観光ではないかということだ．傾向ごとにパターンをモデル化

情報の表示，パーソナルガイドブック生成の各研究を説明し，分析することで，ある行動パターンをするユーザにはこし，本手法の位置付けを明らかにする．	 

ういうものを好む傾向があるのではないかという仮説を立てることができる．	 	  ユーザ操作に基づく意図の抽出の手法について紹介する．
北山ら[1]は，ユーザ操作チャンクの4種類を定義し，この地	  観光ガイドブックは情報量も多く，持ち運ぶのも大変だと

図に対する4種類の操作を含む操作には，ユーザの意図が明感じる．また，どこに何が載っているのか，地図のどの場所確に抽出できる手法を提案している．	 にあるのかがわかりづらいように感じる．自分の行きたいと	  さらにこの手法は，ユーザ意図に基づく観光情報の表示もころだけが載っているガイドブックがあれば，旅行中に荷物行っており，オンライン地図の縮尺による地名出現パターンが増えることもなく，観光をもっと良いものにできるのでは情報と表示オブジェクトが持つ領域情報による表示オブジェないかと考えたのが，この研究の背景である．また，行きたクト同士の関係を判断することが可能であるということを提いところだけが載っているガイドブックは，後から見返すこ案している．縮尺の範囲である地名が含まれるか含まれないともでき，思い出にもなるのではないかと考えた．	 

かで関係性の有無を判定している．縮尺によって地名出現パ	  以下に本論文の構成を示す．まず 2 節では関連研究についターン情報と表示オブジェクト同士の関係を判断するところ

3.1 9 つの例は類似しているが，本研究ではその関係に加え，ユーザの操作パターンが関係してくる点で異なってくると考えている．	 

①	  ひらかたパーク→公式ホームページ→アクセス→電車	  ユーザの意図に基づく観光情報の表示の手法について紹介を利用をクリック→枚方公園を確認→大阪方面からをする．倉田ら[5]は，旅行者に質問をし，どのような観光動閲覧機があるのか質問し，それぞれに重みをつけどういった目的を持って観光に来ているのか，その結果で評価観光コースを提示するという手法を提案している．本研究との違いは，ユーザの目的を質問ではなく，ユーザのコンテンツ操作に基づき抽出する点である．また，佐久間ら[7]は，ユーザにあった温泉に行きたい人を対象に，ユーザの好みを分析し，意識しているものと無意識の部分に重みをつけ無意識の部分での嗜好を抽出する手法を提案した．無意識の嗜好のところを提案する点では本研究と類似している．本研究でもこの関連研究の行っている重みつけや観光地の評価を用いることで精度よくガイドブックを作成できると考えている．	 	  パーソナルガイドブック生成の手法について紹介する．峯ら[2]は，Web ページに出てくる単語やスクラップブックに登録したページの TF-iDF により特徴後を抽出してくる．ユーザのクエリから特定のページを選択し，ユーザがそのページをスクラップブックに登録する．TF-iDF 値で重みをつ

図 	 1	 

け，操作方法をもとに違う Web ページでも TF-iDF のコスト

②	  ひらかたパーク→ひらぱーGo!Go!を閲覧→検索結果にを計算し，違うオブジェクトに対して自動でスクラップブッ

戻る→光の遊園地→天気を調べる→光の遊園地→検索クに登録する手法の提案である．本稿では，スクラップブッ

結果戻る→ひらかたパークホームページ→アクセス→クに登録するときの Web ページや地図の操作を使い，スクラ車→大阪方面からップブックに登録，表示する手法を用いる．本研究では，ユーザの意図を抽出したあと，そのユーザが気に入りそうなものを複数提示し，ユーザ自身で行きたいところを選択してもらう点で異なっていると考える．また峯ら[2]の論文では，ひとつの特定ページを登録すれば，別のオブジェクトに対しても行うが，本研究では，ユーザの意図を事前に抽出する点では異なっていると考える．	 また，阪井ら[8]の研究手法では，インターネット上の載っている口コミ情報を分析し，提示する手法を述べている．本研究とは，Web ページをもとに口コミやおすすめというキーワードを取ってくるところに類似している．

3.Web 検索履歴	  本節では実際にユーザがどういった検索をし，どういったWeb ページを閲覧したかということについて記述する．今図 	 2	 回，Web 検索履歴を考えるために，ひらかたパーク，万博公③	  ひらかたパーク→検索結果一覧→チームアイランド！

園，クリスマスマーケット，高台寺，神戸ルミナリエ，ナガ→作品紹介→クリスタルユニバース→お絵描き水族館

スパ，なばなの里，神戸三田キャンパスの計 8 件で Web 検→HIRAKATA RAKUGAKI Café & Bar by Pental 同時開索を行った．今回，Web 検索履歴のデータを集めるために

催→ひらかたパーク公式ホームページ

Google を使用した．最初は，ひらかたパークで検索をし，実際にユーザがどういった検索をするのか 9 つ考えた．

④	  ひらかたパーク→検索結果一覧→リアル脱出ゲーム

Google を使用し，キーワード検索をする．そこからユーザ

ONE PIECE→検索結果一覧→夜の魔王城からの脱出→がどういった Web ページを閲覧したかをデータとして収集

検索結果一覧→ドラゴンクエストミュージアム→チケする．ある検索パターンをするユーザは，決まった Web 検ット→アクセス→ひらかたパークホームページ→ドラ索行動をとるのではないかという仮説を基に説明をしていき

ゴンクエストミュージアムホームページ

たい．以下には，9 つの Web 検索行動を示す．その後，パターンわけを行う．

2

カテゴリ 1：①②⑤⑥⑤	  ひらかたパーク→検索結果一覧→イルミネーション「ひらかたパーク」→アクセス情報 MAP→イルミネ

カテゴリ 2：③④

ーションページ戻る→関西イルミネーションランキン

カテゴリ 3：⑦⑧⑨

グ→万博記念公園→アクセス情報 MAP→枚方と万博

3.4 各操作の定義付けと意味付け

記念公園を一画面におさめる→戻る→万博記念公園の公式ホームページ→交通アクセス→電車	  この章では，9 つの例から出してきた操作履歴に定義をつけ，各々の定義に意味をつけたことを説明する．
a: WebG-WebL

アクセスを見ているb: WebL-Web-G

移動手段/どこから来るのか

らかたパークはファミリーで楽しむ→ひらかたパーク

c: WebL-MAP

位置確認

ホームページ→アトラクション・キッズ→パチャン

d: WebL-WebG

天気・アクセス見てから⑥	  枚方パーク→子供とおでかけ情報→検索結果一覧→ひガ・ヤッテミ〜ナ→スリル系→オクトパスパニック…

Web ページを閲覧している……

e: WebG-WebG

2 つの場所に興味がある

f: WebG-WebG-n

ある Web ページについて知りたい⑦	  万博公園→紅葉のページにアクセス→紅葉ランキング	 g: WebGn-WebGn

詳細を知りたい園→箕面公園→ズームアウト→2 つの場所を確認→箕h: WebG-MAP

位置確認

面公園アクセス→万博公園公式ホームページ→万博公

i: MAP-MAP

2 つの地点確認

園アクセス→電車

j: MAP-WebG

アクセス確認k: MAP-MAPoperation

出発点-目的地まで動こうと関西	  大阪府→府営箕面公園→Google MAP→万博公

している⑧	  クリスマスマーケット→公式ホームページ→詳細→マーケットのお店→マーケットの魅力→TOP ページ→マl:MAPoperation-MAPoperation

移動ーケットのお店………

m: MAPoperation-MAP

出発点-目的地到着

n: MAPoperation-WebG

再度アクセス確認⑨	  万博公園→紅葉のページにアクセス→紅葉人気ランキ

表2ング	  関西	  大阪府→府営箕面公園

3.5 Web 検索履歴の考察

3.2 9 つの例を分類	  公式ホームページや一般的な Web ページを WebG と決め

a-b-c③検索→WebG→WebG→WebG→WebG→WebG④検索→WebG→WebGa→WebGb→WebGc

e-e-e-e⑤検索→WebG→WebL

a⑥検索→WebG→WebL→WebG→WebL→
WebL⑦ 検 索 → WebG → MAP → WebG → WebG →a-d-a-b・	 ・	 f-g-g

アクセスだけしかみていない人は興味はあるけど行くアクセス-MAP-アクセスは確実に行くことが決まっている

3.6 パターン分け	  9 つの例を挙げたが，それぞれこの論文で定義する 5 つのh-e-e-h-i-j-a-d-aパターンに分類することができる．まずは 5 つのパターンを紹介する．ⅰ：Web とときどき地図，ⅱ：地図のみ，ⅲ：
Web のみ，ⅳ：Web と地図同時閲覧，ⅴ：地図とときどき

a-c-i-k-l-,

Web の 5 つである．今から 9 つの例を分けていく．

o→一画面に表示
o→WebG→WebL→WebG→WebL→WebL

MAP 見てからホームページ見ている人は場所確認をしか悩んでいる．

WebG2→WebL2⑨検索→WebG→WebG→MAP→MAP→o→

ひとつの Web ページ内を見ている人は，その Web ペ

たので，行くことは確実
・	 

WebG2 → MAP → MAP → WebG → WebL →⑧検索→WebG→WebL→MAP→MAP→c→

WebG-WebG が連続して続いているときは複数の場所ージの詳細が知りたい人．

3.1 で挙げた例をこの章で分類する．
②検索→WebG→WebL→WebL→MAP

・	 ・	 

図操作のセンタリング，o はズームアウトを意味している．
a-b

移動手段を見ている人は行きたいと思っている．
天気予報を見ている人は行くことが確定している．に興味がある

る．Web ページ内のアクセス情報を WebL と決める．C は地①検索→WebG→WebL→WebL・	 ・	 e-h-i-k-l-n-a-da-b

表 	 1	 3.3 分類したもののまとめ	  3.2 で分類したものを同じカテゴリでまとめていく．

3ⅰ①②⑤⑥⑦

ⅱ

⑧ⅲ

③④ⅳ
ⅴ

⑨

表 	 3	 	  今回の 9 つの例では Web と地図を同時に閲覧する例はな
かったが，4 章の地図操作履歴で詳しく説明する．

4.地図操作履歴	  地図操作履歴とは，ユーザが行きたい場所を MAP で見る
とき，どういった操作をするのか，またその操作をしてきた操作列の履歴のことである．今回は，万博公園から箕面の滝，高台寺，なばなの里の計 3 件を Google	  MAP の API を使用している marionette を使い実際に操作をしてもらった．

図 	 4	 

データを収集するために 3 人の被験者に marionette[8]を使っ	 てもらった結果を以下に示す．操作列の i はズームイン操⑶なばなの里作，p は移動，o はズームアウト，c はセンタリングである．

・	  piiipiipippipp	 
・	  ppiipipiipppipippooppippi	 

⑴万博公園から箕面の滝

・	  piipiip	 ・	  iipioipioipiiipopiipoiooiipipoiiooopipop	 
・	  iippippiipiipooppppopiii	 
・	  ioooiiipiipopi

図 	 5	 	 	 4.1 地図操作履歴の考察	 
・	  p の操作が 4 回以上続けば探している場所が分からず迷図 	 3	 子になっている．	 
・	  p-o-o-p の操作も場所がわからなくなり o の操作で場所⑵高台寺
・	  piipipiipiiiopiooppppiooppipppioppop	 
・	  oiiipiippioopcoiipppppppppoiip	 

を確認している．	 
・	  ある程度 p の操作をしてから i で詳しい場所を見てい・	  iiiipipipppppippppp	 

る．	 
・	  だいたいの場所をわかっている人は，i の操作を 1 番目にしない	 	  ということが地図操作履歴からわかる．	 
4.2 この章では，3.6 で提示した 5 つのパターンと地図操作履歴の関わりについて述べる．

4講演論文集，地理情報システム学会,	 Vol.1(1992)-v.18	 (2009)	 

・ppp	  移動ⅰ：Web とときどき地図

・iioo	  ズームイン/アウト[5]	 	 

・ppip	  移動と i 操作のみ
・ppp	  移動ⅱ：地図のみ北山大輔,角谷和俊：デフォルメの正確性分析に基づく
略地図拡張システム，電子情報通信学会	 
第4回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2012)	 論文集,D8-2,2012	 

・iioo	  ズームイン/アウト
・ppip	  移動と i 操作のみ
・oopp	  移動と o 操作の[6]	 

みⅲ：Web のみ

佐久間一浩，植竹朋文：個々の嗜好を加味した観光地推薦の提案，第77回全国大会講演論文集，pp327	 
–	 329，2015	 

・iioo	  ズームイン/アウト
・使わない・ppp	  移動ⅳ：Web と地図同時閲覧[7]	 

・iioo	  ズームイン/アウト

阪井奎伍，灘本明代：観光を対象とした口コミからの耳より情報抽出手法の提案，研究報告データベースシステム（DBS），pp1-6，2015	 

・ppip	  移動と i 操作のみ
・ppp	  移動ⅴ：地図とときどき Web

1992-2009.10,	 

[8]	 	 Marionette	 	 http://kg.webapps.link/marionette/	 

・iioo	  ズームイン/アウト
・ppip	  移動と i 操作のみ

表 	 4	 	 5.今後の課題	  今後の課題としては，地理情報検索のモデル化と分析を進め，ある行動パターンをするユーザにはどういった検索や操作パターンがあるのかをしっかり考察する必要がある．また考察した結果を基にモデル化をする必要もある．

6.おわりに	  本論文では，Web 検索をしてもらい，その閲覧履歴と操作履歴から情報検索のモデル化を行う．また，地図も操作してもらい，どういう操作をしているのかモデル化し，どういった傾向を持っているのか，分析を行なわなければいけない．

謝	 	 	 	 	 辞	 本研究の一部は,平成28年度科研費基盤研究(B)(課題番号:26280042),挑戦的萌芽研究(課題番号:16K12536),基盤研究(A)(
課題番号:16H01722)によるものです.	 	 

文	  	  献	 [1]	 北山大輔，宮本節子，角谷和俊：ユーザ操作履歴と地名出現パターンに基づくオンライン地図の動的カスタマイ
ズ方式，情報処理学会論文誌データベース（TOD48），V
ol.	 3,	 No.	 4,	 pp.	 65-81,	 2010．	 
[2]	 
峯祥平，北山大輔：観光情報集約のためのユーザ検索行動に基づくスマートスクラップブックシステム，第6回
データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM	 Forum	 2014)，P4-4，2014．	 
[3]	 
北山大輔，李龍，角谷和俊：地理的正確性と空間的コンテキストに基づくデフォルメ地図分析，情報学広場：情報処理学会電子図書館（TOD），Vol.4,	 
No.2,pp172184,2011	 
[4]	 
倉田陽平，奥貫圭一，貞広幸雄：個人嗜好に応じた観光コース自動作成システムの開発，地理情報システム学会

5