未知性と意外性を考慮したイラスト推薦システムの提案：
3D 表示を用いたイラスト推薦インターフェース
住 元 宗 一 朗†
田 原 康 之†中 川 博 之†大 須 賀 昭 彦†

近年増加したコンテンツ投稿型 SNS では日々膨大にコンテンツが増え続ける傾向があり，嗜好に合っているもののユーザが見逃してしまうコンテンツが少なくない．この問題を解決するために，多くの推薦技術が提案されているが，これらは精度を重視するあまり，その推薦結果に面白みがないという課題がある．筆者らはこのような観点から，コンテンツ投稿型 SNS における未知性，意外性を考慮した推薦システムを開発した．未知性のあるコンテンツを推薦する Novelty 部，意外性のあるコンテンツを推薦する Serendipity 部の２つの処理部からなる推薦システムについて既観し，推薦結果を効果的に表示する三次元インターフェースを示す．

An Illustration Recommender System Providing Novelty and Serendipity:
Using Three-Dimentional Graphical Interface with Human Interface AgentSoichiro Sumimoto,† Hiroyuki Nakagawa,† Yasuyuki Tahara†
and Akihiko Ohsuga†
The contents on the social network services(SNS) tend to be diﬃcult to ﬁnd, even though
they match users’ preference, because the number of the contents continues to increase signiﬁcantly. To solve this problem, a lot of recommendation techniques are proposed ;however,
the recommended contents generated from these techniques are usually not interesting for theusers because these techniques select the highly accurate contents based on the users interest
and most of these contents have already been viewed by the users. Therefore, we implemented
recommendation system that considered the unknown and the unpredictable quality in contents contribution type SNS. The recommendation system consists of two recommendationengines, one is for serendipity and the other is for novelty, and the 3D interface that displays
the recommendation result.

ルタリングを採用している．しかしながら協調フィル

1. は じ め にタリングでは，嗜好の似通ったユーザの履歴を用いる

近年，Flicker[1],YouTube[2] といった不特定多数のため，推薦リストが似通ったものになってしまうこと

ユーザが自分の作品を自由に投稿し，閲覧できるコンと，既知のコンテンツが含まれてしまう問題が指摘さ

テンツ投稿型 SNS が普及している．しかしながら，これている．

れらのサービスでは，日々爆発的にコンテンツが増え

本論文では推薦システムのこれらの問題を踏まえ，続け，ユーザの好みにあったコンテンツ全てを把握し，イラスト投稿型 SNS である Pixiv を題材とし，ユー見つけ出すということが困難になってきている．このザが知らない，または意外だと感じるイラストの推薦ような問題を解決するため，ユーザの嗜好に合ったコを行うシステムを提案する．本システムでは推薦リスンテンツを提示するための推薦システムが，多くのトを画面に 3 次元的に表示しリスト全体の俯瞰を可サービスで利用されている．多くの Web サービスで能にしている．また，3 次元の奥行きを利用することは，ユーザと似た嗜好を持つ他のユーザ群が共通してによってユーザに対する推薦の度合が高いものほど手良い評価を与えているコンテンツを推薦する協調フィ前に表示し，直感的に理解し易いように表示するインターフェースを採用している．

† 電気通信大学 大学院情報システム学研究科，〒 182-8585
京都調布市調布ヶ丘 1-5-1

東情報処理学会 インタラクション 2011

2. 推 薦 手 法
我々の提案するイラスト推薦システムは，未知性の究ではコンテンツベースのタグ類似度と，ユーザベースのタグ類似度を用い，ユーザが意外だと思うタグを抽出することによって，意外性のあるコンテンツの推あるイラストと意外性のあるイラストを pixiv 内より薦を行う．推薦手法の流れは以下の通りである．

検索し 2 種類の推薦リストとして画面に 3 次元的に表(1)

意外性があると思われるタグ候補の抽出示する．2 つの推薦リストを生成する推薦エンジンは(2)

タグ候補の中から関連度の高いタグを削除

システム内でそれぞれ別の処理を行っており未知性の(3)

意外性のあるタグを抽出，コンテンツ推薦あるイラストを出力する Novelty 推薦エンジン，意外まずユーザのブックマークしているイラストに最も性のあるイラストを出力する Serendipity 推薦エンジ

多く付与されているタグをユーザの最も興味のあるンの 2 つの処理部により構成されている．本節ではそタグとして抽出する．ユーザの興味のあるタグに対すれぞれの処理部について理論的な部分のみ説明する．

るユーザベースのタグ類似度を算出し，類似度が皆無

なお，それぞれの処理部の詳しいアルゴリズム等につ(類似度=0) なもの以外を意外性のあるタグ候補としいては筆者らの先行研究 [3] を参照されたい．て抽出する．ユーザベースの類似度を用いることで，2.1 Novelty 部

あるジャンル (タグ) のイラストを投稿する投稿者群

Novelty 部では，ユーザに対して嗜好に合致していが他に興味を持っているユーザが意図しないジャンル

るがまだ知らないコンテンツを推薦するための処理を(タグ) を抽出することが可能になると考える．ユーザ

行う．推薦手法の流れは以下の通りである．

ベースのタグ類似度は Pixiv の全ユーザが投稿してい(1)「有力投稿者」の抽出(2)「有力投稿者」のブックマークを抽出(3)

ブックマーク群から閲覧数の低いものを推薦

例えば「風景」というタグに対して「海」,「空」 等

まだ知られていない可能性が高いコンテンツを推薦も同時に抽出してくるため，意外性のあるタグを抽出するため，閲覧数の少ないコンテンツの推薦を行う．

するためにはユーザベースの類似度リストから関連度

しかしながら，単に閲覧数の少ないコンテンツを推薦の高いタグを除去していく必要がある．関連度の高いするだけではコンテンツの質の問題が発生する．知らタグを除去するため，コンテンツベースのタグ類似度れていないコンテンツであってもある程度の質がなけを用いる．コンテンツベースのタグ類似度は，１つのればユーザの満足度は高まらない．このような問題をイラストに付与されるタグの共起頻度によって算出す解決するため，本研究では以下のような条件を満たす

る．ユーザベースのタグ類似度では関連度の高いもの「有力投稿者」を定義し，彼らのブックマークを推薦から低いものまで非常に広い範囲のタグを抽出してく候補とする．

るが，コンテンツベースの類似度では関連性の高いタ• ユーザと嗜好が似ている• 投稿コンテンツに対する評価が高い

る全イラストのタグの共起頻度によって算出する．
ユーザベースの類似度は非常に関連度の高いタグ，グのみが抽出される．
これらユーザベースのタグ類似度とコンテンツベー• ブックマーク数が多い

スのタグ類似度を利用することにより，ユーザの興味評価の高いコンテンツを投稿する投稿者は，同時にのあるタグからある程度類似的に距離のある意外性のコンテンツ投稿型 SNS におけるコンテンツ (動画，音楽，イラスト等) に対して見る目があるという仮説に基づいて，彼らのブックマークを推薦候補とすることあるタグを抽出する．

3. 推薦インターフェースによってコンテンツの質を確保する．次に，ユーザの本 シ ス テ ム で 最 終 的 に 得 ら れ る Novelty 部 ，好みのジャンルを多く投稿する投稿者は，ブックマー

Serendipity 部の推薦リストの表示インターフェース

クしているコンテンツの傾向も似ていると思われる．

について述べる．推薦画面インターフェースは，Flex

またブックマークの多い投稿者はまだあまり知られてと PaperVision3D により実装されており，イラストいないコンテンツをブックマークしている可能性が高を 3 次元的に表示することにより見た目の楽しさと共い．これらの理由より，「有力投稿者」のブックマークに興味を惹くイラストを見つけやすいよう，推薦リスを推薦候補とする．

ト全体を見渡し易くしている．また，3 次元の奥行を2.2 Serendipity 部利用することにより，ユーザに対するイラストの推薦

Serendipity 部では，ユーザが推薦されて意外だと度合を直観的に理解し易いようにした．

思えるコンテンツを推薦するための処理を行う．本研

インターフェースは GallaryMode(図 1)，Recom-未知性と意外性を考慮したイラスト推薦システムの提案：3D 表示を用いたイラスト推薦インターフェース

図 1 Gallary Mode の画面．上段の円が Serendipity 部による推薦リスト，下段の円が Novelty 部による推薦リストとなっており，それぞれ時計回り，逆時計回りに回転している．右下にはヒューマンエージェントインタフェースが存在する．

図 2 Recommend Mode の画面．3 次元空間上にランダムにイラストが配置されているように見えるが，手前にあるイラストほどユーザに対する推薦度が高い．

図 3 Detail Mode の画面．イラストの詳細な情報が閲覧できる．
画面左上にイラストタイトル，イラストレーター名，イラストレーターのアイコンが表示され，画面右上に付与されているタグのリスト，画面下に推薦度が表示される．

図4

ヒューマンエージェントインターフェース．クリックすることにより，ステート遷移などの機能を利用することができる．

が上下に 2 つ表示され，上段の円は Serendipity 推薦

mendMode(図 2),DetailMode(図 3) の主に 3 つのエンジン，下段の円は Novelty 推薦エンジンからそれモードに分けられる．GallaryMode，Recommend-

ぞれ出力された推薦リストである．2 つの円はそれぞ

Mode の切り替えは，画面右下に表示されているヒュー

れ常時回転し，マウス位置によってその回転スピードマンエージェントインターフェースが表示するメニューが変化する．マウスが画面の外側に近づくほど円の回(図 4) から行うことができる．DetailMode は，Gal-転スピードは早まり，マウスが画面の中心に近づくほ

laryMode または RecommendMode で表示されていど回転スピードは遅まる．これにより閲覧したいイラるイラストをクリックすることによって遷移する．そストを高速かつ正確に選択できる．

れぞれのモードについて説明する．

3.1 Gallary Mode

3.2 Recommend Mode
RecommendMode では，画面内にイラストが 3 次

GallaryMode では，Novelty 部，Serendipity 部両

元的にバラバラに配置されるような表示である．奥行方の推薦リストを閲覧することができる．推薦リスト

きを利用することによって，ユーザに対する推薦度がを幅広く閲覧し，ユーザの興味のあるイラストを見つ高いイラストほど手前に表示され，ユーザが一番推薦け易い画面にしている．円形に並べられたイラスト群されているイラストを直感的にわかりやすく表示す情報処理学会 インタラクション 2011

る．また，イラストの重なりによって後方の推薦イラことによって直観的に理解し易いインターフェースをストが見えなくなるのを防ぐため，イラスト群の位置提供している．

をヒューマンエージェントインターフェースを利用して再配置させることができる．

3.3 Detail Mode

5. ま と め
本論文では，我々が提案するイラスト推薦システム

GallaryMode，RecommendMode 共にイラストをの 3 次元インターフェースについて述べた．インタークリックすることによって DetailMode へと遷移する．

フェースに関する今後の方針として，会話などのヒューDetailMode ではイラストが拡大表示され，その詳細マンエージェントインターフェースのインタラクショデータを確認することができる (図 5)．詳細データとンの追加など，ユーザが継続的にシステムを利用できして，そのイラストに付与されているタグ群，イラスるための工夫を行っていきたい．また，アンケートにトタイトル，イラストレーターのアイコン確認するこよるシステムのインタフェース使用評価実験なども実とができる．また，イラストの下部に推薦度が 1〜10施していきたいと考えている．

段階の星型のマークで表示される．イラストの詳細なデータを提示することで，新たな興味の発見を促すことができる．

4. 関 連 研 究
推薦システムにおける未知性，ロングテールに関する関連研究として [4,5,6] がある．[4] では，推薦リストの未知性の向上のため，ユーザから明示的に与えられる，コンテンツに対する既知，不既知のプロファイルを用いて，推薦リストの未知性の向上を図っている．

[5] では，コンテンツ投稿型 SNS におけるフレンド
ユーザの投稿したコンテンツに推薦対象を絞り，それらの中で最新でかつユーザの嗜好に合致したコンテンツを新規制のあるアイテムとして定義し，未知性の向上を行っている．ロングテールに属するコンテンツの推薦における関連研究として [6] がある．[6] では，動画推薦を対象にし，評価として，推薦されたコンテンツがロングテールに属するものかどうかを調べている．
推薦リストの意外性に関する関連研究として [7,8]では，推薦リストの多様性を高めるという手法を提案している．[7,8] では，Taxonomy によりコンテンツの類似性を求め，推薦リスト内の全コンテンツの類似性を “intralist similarity”と定義した．類似度の高いコンテンツはリスト内に現れにくくすることで，多様性を高める手法を提案し，適合率や再現率は低下する
ものの多様性が向上し同時にユーザ満足度も向上することを示した．
画像を 3 次元的に表示させるアプリやアドオンは多く存在している．Cooliris[9] は Flickr や Youtube のサムネイルを 3D ウォール状に表示させる FireFox のアドオンであり，ユーザに画像や動画の快適な閲覧を提供する．本システムの GallaryMode もこのような目的で作られているが，本システムでは 3D の要素を推薦システムに生かし，奥行きと推薦度を関連付ける謝辞
本研究における実験には株式会社ピクシブよりデータ提供を頂きました．特に実験協力の機会を設けて下さいました濱吉様，開発統括の青木様に感謝を申し上げます．

参 考文献

1) Flickr,http://www.flickr.com
2) YouTube,http://www.youtube.com
3) 住元宗一朗，中川博之，田原康之，大須賀昭彦：コンテンツ投稿型 SNS における未知性と意外性を考慮した推薦エージェントの提案，合同エージェ
ントワークショップ＆シンポジウム 2010,(2010)
4) Y. Hijikata, T. Shimizu, S. Nishida: Discoveryoriented Collaborative Filtering for Improving User Satisfaction. The 14th ACM IUI2009,pp.67-76,(2009).
5) A. Gursel, S. Sen: Producing timely recommendations from social networks through targeted search, International Conference on Autonomous Agents 2009,(2009).
6) X Wu, Y Zhang, J Guo, J Li: Web video recommendation and long tail discovering, Multimedia and Expo, 2008 IEEE International
Conference, pp.369-372,(2008).
7) C. N. Ziegler, G. Lausen and L. S. Thieme:Taxonomy driven Computation of Product
Recommendations, The 2004 ACM CIKM
Conference on Information and Knowledge
Management, pp.406-415,(2004)
8) C. N. Ziegler, S. M. Mcnee, J. A. Konstan andG. Lausen: ImprovingRecommendation Lists
Through Topic Diversification, World WideWeb Conference,pp.22-32,(2005).
9) Cooliris,http://www.cooliris.com/