DEIM Forum 2016 C7-2

書評 SNS におけるレビュワーの観点の違いを考慮したフィードバック型
協調フィルタリング
南大智†牛尼剛聡††† 九州大学芸術工学部芸術情報設計学科 〒 815-8540 福岡県福岡市南区塩原 4-9-1†† 九州大学大学院芸術工学研究院 〒 815-8540 福岡県福岡市南区塩原 4-9-1
E-mail: †1DS12200T@s.kyushu-u.ac.jp, ††ushiama@design.kyushu-u.ac.jp
あらまし 現在，書籍は莫大な数が存在しており，ユーザは自分の好みに合った書籍を発見することが困難である．このことから，書籍を推薦するシステムの必要性が増大している．例えば SNS 形式の書評サイト「読書メーター」では「この本を読んだ人はこんな本も読んでいます」という，協調フィルタリングを利用した推薦が行なわれている．協調フィルタリングでは，同一の書籍を読んだユーザはすべて同等に扱われるのが一般的である．しかし，同一の書籍に対する感想には多様性があるため，ユーザは同等と考えられない場合も多い．そこで本論文では，各ユーザが書籍を評価する際，その書籍をどの観点から評価するかの違いに着目し，よりユーザの興味に合った推薦を実現する手法を提案する．本論文では，レビューには，評価における観点の違いが表れると考え，各レビューに対する評価のフィードバックを入力とし，トピックモデルを用いることで対象ユーザの評価観点を推定し，類似した評価観点をもつレビュワーの重要度を上げることで，推薦の結果に影響させる手法を提案する．そして，提案手法の有効性を評価する．
キーワード

書籍推薦, レビュー解析, トピック抽出, LDA, 適合フィードバック

1. は じ め に
1. 1 背景

対象ユーザがアイテム i を選択したとき，一般的な協調フィル
タリングでは UA と UB は対象ユーザと同じアイテムを選択しているため，嗜好が類似していると判断される．しかし，対象現在，世界中には莫大な数の書籍が存在し，Google Books

ユーザがアイテム i の持つ A という要素を好んでそのアイテムによると 2010 年 8 月 5 日時点での全世界の書籍総数は 1 億を選択していた場合，UA は対象ユーザとの嗜好の類似性が高2986 万 4880 冊だという [1]．莫大な数の書籍の中から，ユーザいと言えるが，UB は UA と比べると，対象ユーザとの嗜好のが自分の好みにあった書籍を探すことは困難であり，その問題類似性は低いと考えられる．つまり，このような場合であれば，を解決するために書籍推薦の重要性が増大している．

UB に基づいて推薦されるアイテムは，対象ユーザの嗜好に合書籍を含む，何らかの情報推薦の方式には，一般的に，コンテわないアイテムである可能性が高い．

ンツに基づくフィルタリング (content-based filtering) と，協

1. 3 アプローチ

調フィルタリング (collaborative filtering) の 2 種類がある [2]．

書評 SNS におけるレビューを見たとき，同一の書籍に対すSNS（Social Network System）形式の書評サイト『読書メーるレビューであっても，各ユーザのレビューにおける評価の観ター』においては，「この本を読んだ人はこんな本も読んでいま点に違いが見られる．例えば，漫画書籍に対するレビューの場す」という協調フィルタリングを用いた書籍推薦を行っている．

合，絵についての評価をするレビュワーもいれば，ストーリー協調フィルタリングは，ユーザの過去の履歴を見て, 対象ユーについての評価をするレビュワーもいる．つまり，ユーザは異ザと同じ書籍を多く選択しているユーザは嗜好が類似しているなる観点を持っている可能性がある．これは読者のパーソナリと判断し，類似ユーザが読んでいて対象ユーザが未読である書ティ特性の違いが及ぼす評価の違いであると考えられる [4]．

籍を推薦することで，高い精度をもった推薦が行える有効な手本研究では，協調フィルタリングを利用した書籍情報の推法である．

薦の際に，同一の書籍を選択しているユーザの中でも，対象

1. 2 問 題 点

ユーザの評価の観点に類似したユーザを重視することで，従一般的な協調フィルタリングの計算過程では，ユーザがアイ来よりも推薦の精度を向上できると考えた．対象ユーザの評テムを選択した，という事実のみを用いて推薦を行っている．

価観点を推定するために，ユーザのレビューに対しての評価

しかし，ユーザがアイテムのどのような特徴を好んでいるかはを，フィードバックとして利用する．レビュワーの評価観点の考慮されていないため，ユーザの嗜好に合わないアイテムが推計算は，Latent Dirichlet Allocation（LDA）[5] を用いて計算薦される可能性がある．例えば，アイテム i が持つ A という要する．具体的には，書評全体のトピックに対して，それぞれの素を好んで選択したユーザ集合 UA と，アイテム i の持つ B とレビューに含まれる単語とトピックの一致数の分布を求めるこいう要素を好んで選択したユーザ集合 UB が存在するとする．とで得られた，レビューのトピック分布を評価観点とする．そして，対象ユーザの評価観点とレビュワーの評価観点を比較することで，対象ユーザとレビュワーの評価観点の類似度を推定

トピック抽出出力

全書籍の全レビュー

初期推薦結果する．評価観点の類似度に基づいてレビュワーの重要度を設定した協調フィルタリングによる計算を行うことで，推薦の最適書籍を選択化を行う．

選択書籍のページ

レビュワーの全レビュー

書籍のレビュー

評価された
レビュー

書評全体のトピック一覧

含有率の分布を求める

出力

本論文の構成は以下のとおりである．
まず，第２章で適合フィードバックによる推薦の最適化とト評価を入力
対象ユーザの分布

ピックモデルを利用した観点抽出について，関連研究を挙げ，類似度の計算

本研究の新規性について説明する．第３章では，提案手法につ協調フィルタリング

いての概要を説明する．第４章から第７章にかけて，提案手法について各モジュールごとに具体的な説明を行う．第８章で実各レビュワーの分布

出力重みを反映した推薦結果

重み変動

重み変動されたレビュワー

対象ユーザと各レビュワーの類似度

験の手法および結果と考察を行う．第９章で，まとめと今後の課題を述べる．

図1

2. 関 連 研 究システムの概要

ザの書籍評価における観点を推定することで，推薦の最適化を2. 1 適合フィードバックによる推薦の最適化行う．一般的に，適合フィードバックでは，フィードバックを与情報検索において，ユーザはクエリを正しく指定することがえたアイテム自体が影響を与えるが，本研究ではレビュー自体できない場合，ユーザが欲しい情報を取得できないことは，重ではなく，そのレビューを投稿したレビュワーの観点がユーザ要な問題として認識されてきた. このことを解決する代表的なの観点に影響を与えるという点で，本研究の適合フィードバッ

手法として, 適合フィードバックが知られている．適合フィークの利用に関して独自性がある．

ドバックは，情報検索において検索結果として出力された文章

2. 2 トピックモデルを利用した観点抽出手法の内容に対するユーザの反応に基づいて，検索質問や検索戦略，トピックモデルとは，文書が何について記述されているかと検索式を修正することを指す [6]．例えば，検索エンジンの検索いう文書に潜在的に存在するトピックを考慮したソフトクラス

結果に対して，興味のあるページを指定することで，クエリがタリングを行う手法である．トピックモデルを利用した研究例

修正され，興味のあるページに近いページをユーザに再提示すは近年増加し，様々なものがある．トピックモデルで観点の違る，というものである．このとき，クエリを修正する基となるいを求める研究として，大原らは，ユーザが閲覧している Webのは，ページ自体に対してのフィードバックである．クエリのニュースの記事の重要性をユーザに明示するために，閲覧記事修正は，Rocchio のアルゴリズムが用いられることが多く，次と観点が同じであり主題が異なる対立記事を提示する手法を提のように定義される．

案している [8]．この手法では，ニュースの観点には記事に記載

qm = αq0 +β|DR |∑di ∈DRdi −γ|DN |∑di(1)di ∈DNされている明示的観点と記事に記載されていないがユーザが潜在的に知っている暗黙的観点があると考え，LDA を用いて記事からトピック抽出を行い，得られたトピックを記事の暗黙的ここで，DR と DN は，それぞれユーザが閲覧したページのうち，興味のあるとしたページ，興味がないとしたページである．また，α，β ，γ はそれぞれ元のクエリベクトル，正の影響ベクトル，負の影響ベクトルにどれくらいの重みを与えるかを決めるパラメータである．推薦するコンテンツの種類がテキス
トである場合は，ベクトルはキーワードの出現頻度で表され，tf・idf などを用いて，キーワードに重みを付ける方法が適用される．

観点とした．しかし，LDA は，大量の文章集合から確率的にトピックを求めるモデルであるため，短い文章に適用することができないという特性がある．そのため，ユーザによって文章量に大きなばらつきが生じるレビューに対して，それぞれのトピックを直接的に求めることは困難である場合が多い．そこで
本研究では，書評全体のトピック群に対して，あるユーザの全レビューに含まれる単語がどれだけ一致するかどうかのトピック含有率の分布をそのユーザの観点と定義している．

このように，推薦コンテンツ自体に対するフィードバックを利用する研究として，例えば，顔らは，スマートフォンでの効率的な商品選別を行うために，ユーザの振る舞いを基にした適合フィードバックを用いて推薦の最適化を行った [7]．このとき，基にした振る舞いは，閲覧中の商品に対する閲覧時間やスワイプ速度などである．
本研究では，書籍の評価における観点の違いを考慮したいため，ユーザの書籍に対する印象を知る必要がある．そこで，書籍のレビューに対するフィードバックを用いて，間接的に，ユー

3. 提案システム
我々は，ユーザが書評レビューに対する評価を入力することで，推薦の内容を最適化してユーザに再提示するシステムを提案する．図 1 はこのシステムの概要を図解したものである．本
システムでは，対象ユーザが選択した書籍のページにおいて，その書籍に対するレビュー，推薦書籍を表示する．初期の推薦書籍は従来の協調フィルタリングで計算され，各ユーザの重要度のパラメータは均一である．対象ユーザは各レビューを読んでいき，それぞれに対して共感できるかどうかについての評

表 1 書評トピックの例

価を入力する．共感できると評価されたレビュー集合を解析す

topic1

topic2

topic3

topic4

ることで，対象ユーザの重視している観点を求める．観点の解

登場人物

描写

姿

話

世界

毎回

成長

恋愛

それぞれ

作中

面白い

うまい

魅力

心情

熱いいい析は，あらかじめ用意した書評全体のトピック群に対して，レビュー集合に含まれる単語がどれだけ一致するかをトピックごとに調べ，その分布を求めることで行う．次に，各レビュワー

キャラクター 歳

読後友情に対しても同様に観点の抽出を行い，各レビュワーの観点を求葉ヒーロー

爽快

面白いめる．そして，対象ユーザの重視している観点と各レビュワー

物語考え

高校生

良いの観点との類似度を求め，類似度をユーザの重みとして，推薦

面白い

地味

どんでん返し ない

書籍の再計算および再提示を行う．

作品

価値センス

感じ

個性

すごい

テンション

小説

4. 書評トピックの作成
観点を求めるために用いる，書評全体のトピックを求める手法について述べる．

0.06

4. 1 前 処 理

0.05

本研究で求めたいのは，書籍の評価におけるトピックである
ため，書籍自体に関するトピックが抽出されるのは避けることが望ましい．そこで，書籍の登場人物名や作者名など，その書

含 0.04
有率 0.03

籍にのみ出現するような単語はあらかじめ除外する必要がある．
0.02

そこで，以下の前処理を行う．
全書籍のレビューを Mecab [9] を用いて形態素解析し，名詞・形容詞・形容動詞を抽出する．そして，書籍ごとに，各単語を含む文書（レビュー）の出現頻度を求め，書籍のレビュー数で

0.01

01

4

7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67 70 73 76 79 82 85 88 91 94 97 100

書評トピックの除算して正規化する．これは，対象とする書籍における単語を含むレビューの出現確率であり，書籍 bi における単語 w を

図 2 トピック含有率の分布の例

含むレビューの出現確率 P (wbi ) を以下の式で表す．

P (wbi ) = df (wbi )/書籍 bi に関するレビュー数(2)の各トピックに対する含有量を求め，一致した総数で割ることで正規化を行う．これを対象ユーザが選択した書籍の全レビュ

ここで，df (wbi ) は単語 w を含む書籍 bi に関するレビューの数ワーに対して行うことで，各レビュワーの書評トピック含有率である．書籍集合 B における，単語 w の出現確率を合計したの分布が求められる．この分布を「評価観点」として定義する．

ものが，その単語の書籍集合 B における出現確率 P (wB ) であ

図 2 は，トピック含有率の分布の例である．

り，これを以下の式で表す．

P (wB ) =∑6. 推薦書籍の最適化
P (wbi )

(3)

bi ∈B

なお，P (wB ) が閾値以下の単語は，書籍に依存する単語として書評トピックの解析の対象から除外する．

4. 2 トピック解析
前処理が行われた全書籍の全レビューに対してトピック解析を行う．トピック解析には，LDA を用いる．LDA によって得ら

6. 1 書籍の予測評価値計算
対象ユーザとレビュワーの観点の類似度を重みとして，協調フィルタリングによる書籍の予測評価値を計算する．書籍 a を選択したユーザ u に対する書籍 b の予測評価値は，以下の式で求める．

P red(u, a, b) =れた書評トピックの例を表 1 に示す．このときの書籍数は 1055∑

score(b, r) · sim(u, r)(4)r∈R(a)冊であり，この書籍に対する全てのレビュー，計 88 万 7396 件

ここで，R(a) は書籍 a に対してレビューを投稿したレビュワーを用いた．トピック数は 100 とし，各トピックあたりに含まれ集合を表し，sim(u, r) はユーザ u とレビュワー r の観点の類る単語数は 10 と設定した．

似度を表す．また，score(b, r) は，レビュワー r が書籍 b を読

5. レビュワーの評価観点の抽出
レビュワーの評価観点を抽出するために，まず，レビュワーの全レビューを集積し，形態素解析を行い，名詞・形容詞・形んだかどうかによって値が決まる．

{
score(b, r) =1

(読んだ)

0

(読んでいない)(5)

容動詞を抽出する．4. 2 で求めた各トピックの単語に対して，

書籍 a を読んだレビュワー集合のうち，書籍 b を読んだレビュ抽出した単語が一致する数を計算することで，そのレビュワーワーの重みの合計値がユーザ u に対する書籍 b の予測評価値と表2

実験で使用したパラメータの組み合わせ

αβγ

set1 1.0 1.0 1.0
set2 0.0 1.0 1.0
set3 0.2 0.8 1.0
set4 0.4 0.6 1.0
set5 0.6 0.4 1.0
set6 0.8 0.2 1.0
set7 1.0 1.0 0.0
set8 0.8 1.0 0.2
set9 0.6 1.0 0.4
set10 0.4 1.0 0.6
set11 0.2 1.0 0.8
set12 0.0 1.0 0.0
図 3 インターフェース上での評価の入力例

クを受けたレビュワーのトピック含有率を正の影響ベクトル，なり，これにより，ユーザ u の観点を考慮した協調フィルタリングによる推薦が行える．

ネガティブフィードバックを受けたレビュワーのトピック分布
を負の影響ベクトルとして，2. 1 で記述した Rocchio のアルゴ
リズムを基に，対象ユーザ u の評価観点 fu を以下の式で定義

6. 2 評価観点の類似度計算
対象ユーザの評価観点を表すトピック分布と各レビュワーの評価観点を表すトピック分布との間の類似度をコサイン相関値計算で求め，得られたコサイン相関値をそのレビュワーの重みする．

fu =∑∑βγtr −tr|Rpos ||Rneg |r∈Rpos(7)r∈Rnegとする．そこで，対象ユーザ u の観点を表すトピック分布を

Rpos と Rneg はそれぞれ，対象ユーザ u がポジティブフィード

fu ，レビュワー r の観点を表すトピック分布を tr とすると，対バックとネガティブフィードバックを返したレビュワー集合で象ユーザ u とレビュワー r との間の観点の類似度 sim(u, r) は，あり，tr はレビュワー r の評価観点，つまりトピック含有率の以下の式で定義する．

分布を表す．

(sim(u, r) = Cos αtr + fu , tr)(6)αtr はユーザの擬似的な初期観点であり，2. 1 で記述した Rocchio のアルゴリズムにおけるユーザの元のクエリベクトルに該

8. 実

験

プロトタイプを用いた被験者実験を行い，提案手法の評価と考察を行う．

当する．fu はユーザのフィードバックに基づいた評価観点であ8. 1 実 験 環 境る．これについては次節で詳しく説明する．

読書メーターにおける，2012 年 11 月〜2015 年 11 月の月間

7. 対象ユーザの評価観点の抽出

ランキング上位の書籍，全 1055 冊の書籍のレビュー全 88 万7396 件を対象として，書評トピックを求めた．書評トピックの7. 1 レビューへのフィードバック

解析から除外する閾値は 0.35 とした．日本語解析には MeCab

対象ユーザは選択した書籍のレビューをシステムから提示を用いて，辞書は mecab-ipadic-neologd [10] を使用した．ユー

され，それを読んだ上で，レビューに対してそれぞれ，評価のザに提示するレビューは，読書メーターに投稿されているレフィードバックを入力する．図 3 は，レビューに対する評価の入ビューを用いた．また，パラメータ検証のため，表 2 に示すパ力インターフェースの例を表す．この図においては，レビュー

ラメータの組み合わせによる推薦の最適化を行った．

文の右下に表示されている二つのアイコンが評価の入力ボタン

8. 2 評 価 手 法

であり，赤いアイコンはポジティブな評価，青いアイコンはネ対象とする被験者は 21 歳〜25 歳までの男女 15 人であった．

ガティブな評価を意味するアイコンである．ユーザはレビュー

被験者には，まず，最近読んだ書籍の中で自由に書籍を選んでに対して，ポジティブな評価を下したい時には，赤いアイコンもらい，その書籍のレビューを表示する．レビューに対して，をクリックし，反対にネガティブな評価を下したい時には，青被験者は「このレビュワーを書籍選びの参考にしたいか」といいアイコンをクリックする．また，レビューに対する評価がどう基準で「参考にしたい」，「わからない」，「参考にしたくない」

ちらとも言えない場合は，どちらのアイコンもクリックしないの３段階で評価を入力してもらった．プロトタイプシステムをことで，中立の表現とする．システムはユーザから入力され通して得られた推薦結果上位 20 件のうち，未読書籍についてた各レビューへの評価を，ユーザプロファイル情報として登録「あらすじ」，「レビュー」を読んでもらい，「その推薦書籍を読する．

みたいと思うかどうか」に関して「思う」，「どちらかと言えば7. 2 対象ユーザのトピック分布計算思う」，「どちらとも言えない」，「どちらかと言えば思わない」，

7. 1 で得られた，評価情報のうち，ポジティブフィードバッ

「思わない」の５段階でアンケート調査を行った．ベースライ

案手法 D（α = 1.0，β = 1.0，γ = 0），提案手法 E（α = 0.6，β = 1.0，γ = 0.4），提案手法 F（α = 0.8，β = 1.0，γ = 0.2），である．

* （p<.05）

3.9

8. 4 考3.7

察

提案手法 A とベースラインとの間においてのみ，有意水準 5

3.5％において有意な差が見られたことから，提案手法の有効性を3.3示すためには，適切なパラメータを設定することが重要である

3.1と考えられる．スコアが高い時のパラメータとスコアが低い時2.9のパラメータを比較すると，適切なパラメータに関する幾つか2.7の考察が得られた．まず，対象ユーザの初期観点の影響の大き2.5
ベースライン

提案手法A

提案手法B

提案手法Cさを表す α の値に関しては，フィードバックによる影響の大きさを表す β と γ に対して，同等かそれ以上の値になると，レビュワーごとにあまり類似度に差が見られず，初期推薦とほと図 4 スコア上位 3 件とベースラインの結果んど変わらない推薦内容となった．そのため，提案手法においては，α は，β と γ に対して，比較的小さな値が適している．
また，ポジティブなフィードバックの影響の大きさを表す β とネガティブなフィードバックの影響の大きさを表す γ との間に

3.9

おいては，β < γ の方がスコアが良い傾向にあることが多く，

3.7

α<= 0.2 < γ < β と α <= 0.2 < β < γ との間で t 検定を行っ3.5

た結果では，有意水準 5 ％において，有意差が見られた．この3.3

ことから，ユーザに合わない観点をもつレビュワーの，推薦に3.1おける重要度を低くすることが，ユーザにとって精度の良い推

2.9薦の最適化につながると考えられる．
また，同一書籍に対して，複数の被験者が実験を行った際，2.7それぞれが違う推薦結果になり，且つ，推薦に対する評価も高

2.5
ベースライン

提案手法D

提案手法E

提案手法Fくなったことから，本研究の目的である，より対象ユーザに適した推薦の最適化が行えたと考えられる．
提案手法による，推薦の最適化の性能を向上させるための，

図 5 スコア下位 3 件とベースラインの結果

今後の課題を以下に示す．まず，書評トピックの抽出において，「登場人物」「魅力」「個性」など，書籍の評価における観点を表

ンは，重みを均一に設定した協調フィルタリングによる推薦とした．書籍の「１巻」「２巻」などは，まとめてシリーズとしての評価を行う．

8. 3 実 験 結 果「その推薦書籍を読みたいと思うかどうか」に関して「思う」，「どちらかと言えば思う」，「どちらとも言えない」，「どちらかと言えば思わない」，「思わない」の評価を，それぞれ 5点，4 点，3 点，2 点，1 点として，手法ごとに，推薦への評価の平均値を求めた．スコア上位３件の提案手法とベースライン

す単語として適している単語も抽出されているが，一方で，「面白い」「いい」「すごい」など，レビューにおいてよく使われる単語も抽出されていることが，観点の違いを求める上での精度を下げると考えられる．これに対しては，前処理の段階において，ほとんどのレビューに出現するような単語を，観点に関連しない単語として除外するなどの対策が考えられる．また，正確なトピック解析のためには，LDA のパラメータの調節が重要な要素となっている．観点を求めることに適した書評トピッ
クを抽出するためのパラメータについて検証を通した最適化のスコアを図 4 に示す．縦軸は推薦への評価の平均値であり，を行う必要があるだろう．また，レビューへの評価は「このレ

横軸は左からベースライン，提案手法 A（α = 0.2，β = 0.8，ビュワーを書籍選びの参考にしたいか」という基準で入力してγ = 1.0），提案手法 B（α = 0.6，β = 0.4，γ = 1.0），提案手もらったが，この基準だと，ユーザが注目していなかった箇所

法 C（α = 0.4，β = 0.6，γ = 1.0），である．

に対するレビューであっても，内容にユーザが納得すれば，「参ベースラインと提案手法において，推薦への評価に有意な差考にしたい」と評価してしまったり，また，ユーザと同じ点にがあるかどうかを，t 検定で調べた結果，提案手法 A とベース注目しているが，意見としては自分と反対であるレビューに対ラインとの間においてのみ，有意水準 5 ％において有意な差がして「参考にしたくない」と評価してしまい，観点抽出の妨げ見られた．になる可能性がある．そのため，何らかの一貫性のある基準でまた，各手法の評価結果が悪かったパラメータ（α，β ，γ ）でレビューへの評価を下すか，もしくはレビューから意見を表すのスコア下位３件とベースラインのスコアを図 5 に示す．縦軸

表現を除外したものを提示するなど，何に対する，どのようなは推薦への評価の平均値であり，横軸は左からベースライン，提フィードバックを基に観点を抽出するかについて，様々な手法の有効性の比較を行う必要がある．

9. ま と め
本論文では，書籍推薦における協調フィルタリングの手法として，よりユーザの嗜好に合った推薦を行うことを目的に，ユーザの観点との類似度に基づいてレビュワーの重要度を設定することで，推薦結果を最適化する手法を提案した．具体的には，まずユーザに書籍を選択してもらい，その書籍のレビューを提示する．そして，ユーザが個々のレビューに対する評価を行い，それらをフィードバックとして，ユーザの観点を推定し，ユーザと各レビュワーの観点との類似度を計算する．そして，計算した類似度を重みとした協調フィルタリングで，推薦の再計算を行うことで，推薦内容を最適化する．
プロトタイプを利用した被験者実験の結果，適切なパラメータを用いた提案手法は従来手法よりも推薦の満足度が高くなった．今後，観点を求めるために用いる書評トピックの正確な抽出や，観点抽出手法の有効性，観点の類似度計算手法の妥当性について，検証実験を通して改善を行っていく予定である．

文[1]

[2]

[3]
[4]

[5]

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[8]
[9]
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献

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