DEIM Forum 2013 C5-5

Twitter におけるユーザの類似性に基づいた個人化されたアイテムのランキングに関する検討
冨永 一成†

牛尼剛聡‡†九州大学大学院芸術工学府 〒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:†k.tominaga.238@s.kyushu-u.ac.jp,‡ushiama@design.kyushu-u.ac.jp

あらまし Web 利用の飛躍的な普及に伴って，我々は日常的に Web 上で映画，書籍，商品など様々なアイテムを検索するようになった．検索されたアイテム集合は，ユーザの評価等の客観的な基準でランキングされることが多いが，ユーザの主観的な情報は考慮されていない．本論文では，Twitter で店舗についてのツイートを投稿したユーザに注目し,ユーザ間の類似性にもとづいてアイテムの利用者の特徴を抽出する．そして，抽出された利用者の情報に基づいて,検索アイテムのランキングを作成するシステムを開発する.

キーワード ランキング，Twitter，ユーザプロファイル，個人化

1. は じめ にイテムを特徴づける．あるアイテムに関するユーザ（そのアイテムWeb 利用の飛躍的な普及に伴って，我々は日常的に Web 上について述べているユーザ）のツイート集合と，システムを利用すで店舗，映画，書籍等の様々なアイテムを検索するようになった．

るユーザのツイート集合に基づいて，ユーザ間の類似度を推定し，検索されたアイテムが複数存在する場合，それらは何らかの基準その類似度に基づいて，アイテムのランキングを構成する．

でランキングされることが多い．多くのシステムでは主に，そのアイ従来の協調フィルタリングを始めとする推薦手法では，システムテムに対するユーザ評価等の客観的な基準を用いてランキングを利用するユーザのアイテムに対する評価等を必要とした．しかし，が行われていることが多い．しかし，そのようなシステムの多くは，本研究で開発するシステムは，ユーザの特徴を Twitter で発言しシステムを利用しているユーザの特性を考慮していない．例えば，たツイート集合から取得するため，ユーザに新たに情報を入力し店舗を選ぶ際，店舗に対する評価の他に，どのようなユーザがそてもらうことなく，未知のコンテンツの推薦を可能とする．また，「アの店舗を利用しているのか，といった情報を加味することでより満イテムについてのツイートを発信しているユーザがどれだけ自分足の行く検索を行うことができるのではないかと考えられる．また，に似ているか」という新しい指標に基づいた推薦を行うことができランキング形式でアイテムを提示する際，ユーザの興味がある可る．

能性が高いアイテムでも，下位にランキングされると，見落とされTwitter において，ユーザは様々な内容のツイートをしているが，たり，価値が低いと判断されてしまう可能性が高い．そこで本研究

ツイートはそのユーザの特徴を反映していると考えられる．そこで，では，未知のアイテム集合に関して，ユーザの興味を反映したラ

本研究では，Twitter からユーザが発信したツイート集合を取得し，ンキングを自動的に作成することを目的とする．

それらを特徴量としてユーザの類似度を判定する．Twitter は 140

ユーザの興味に基づいたアイテム集合のランキングを自動的に字以内のテキストを投稿するという性質上，一つひとつのツイート生成するには，ユーザとそれぞれのアイテムとの適合度を推定すは短くなりやすく，通常文書検索に用いられるキーワードに基づる必要がある．本研究では，ランキング対象とするそれぞれのアイいた手法では価値のある結果を得にくい．そこで本研究では，書テムの特徴を抽出するために Twitter[1]を利用する．具体的には，籍の著者推定に利用されている文字 n-gram 法が，ユーザの類似Twitter 上でそれぞれのアイテムに関する記述を含むツイートを発度として有効ではないかという仮説を立てた．その結果，文字信しているユーザを抽出し，そのユーザのツイート集合によってアn-gram 法を用いることで，文の短さ，内容に関係なく，そのユーザ

DEIM Forum 2013 C5-5独特の言い回しや特徴を抽出できると考えられるからである．

する．まず，ユーザ自身の特徴を取得するために，対象とするユ

本論文では，この仮説に基づいて，４章でユーザの類似度を測ーザが投稿したツイート集合を取得する．次に，ユーザが指定しるのに適切な特徴量を得るための予備実験を行い，５章で予備実たアイテム集合それぞれに対して，Twitter 上でそのアイテムに関験の結果を基にアイテムのランキングシステムの概要を示す．さらするツイートを投稿したユーザを抽出する．さらに，抽出したそれに６章で，映画をアイテムの例として，被験者の興味に基づいてアぞれのユーザについてツイートを取得する．それを基に，ユーザとイテムをランキングしてもらった，システムが作成したランキングと，の類似度を計算する．類似度に基づいて，アイテムのランキング週間ランキングの 2 つを比較し，システムのランキングがユーザのを行い，結果をユーザに表示する．

興味を反映しているかを確かめる実験を行った．

4. ユ ー ザ の 類 似 度の 推 定
2. 関 連 研 究
著者推定の研究は古くから行われている．松浦ら[2]は，文字n-gram の出現分布を手がかりに文章の著者を推定する手法を提4.1 n-gram を利 用 したユー ザ類 似 度 推 定 手 法
本研究においては，Twitter 上での投稿に基づいてユーザの類似度に基づいて，アイテムのランキングを行う．

案している．文章の構造や各単語の属性を考慮していないが，特基本的には、ユーザが投稿したツイートに基づいてユーザの特定カテゴリに属する語の使用が特徴的である場合，その特徴が特徴を TF-IDF 法を用いたツイートに含まれる単語の重みによって定文字列の出現状況に全く反映されないとは考えにくい．よって，表現することが考えられる．Twitter においてユーザは，「ラーメン各文字 n-gram が文章間の疎遠度に与えた影響の大きさに基づなう」に代表されるように，日常で起こった出来事を短い文章で発いて文体を特徴づけている文字列をより高度なレベルで把握する信することが多い．例えば映画を観た際，「今日◯◯を観た！面ことも可能であるとしている．本研究では松浦らが提案する関数白かった！」といったツイートを投稿する場合がある．しかし，bot

dissim を，文字 n-gram を用いて Twitter ユーザ間の類似度測定や宣伝用のアカウント等，一部のユーザを除けば，ユーザが特定のために利用する．のキーワードを含むツイートを発信することは 1，2 回程度である．

井上ら[3]は，品詞 n-gram を用いた著者推定手法を提案していそのため，ユーザの類似性を判定する使用する特徴量として，る．単語そのものではなく品詞を用いているため，異なる話題の文

TF-IDF 等の単語の頻度に注目した特徴量を利用することは適切

章群に対しても高精度な著者推定を期待することができるとしてでないと考えられる．

いる．さらに，実験において既存の著者推定手法との推定精度のそこで本研究では，文字 n-gram の出現頻度を利用することを比較を行なっている．本研究では文字 n-gram との比較対象として考える．文字 n-gram 法を用いれば，文の短さ，内容に関係なく，品詞 n-gram を利用する．

そのユーザ独特の言い回しや特徴を抽出できると考えられ，話題

中島ら[4]は，品詞と助詞の出現パターンを特徴として用いるこに依存しない類似性の指標として適切であると考えられるからでとで，記事の書き方が類似したブログ著者を推定し，類似著者のある．抽出した特徴から，ユーザの類似度を測ることができれば，コミュニティとして抽出する手法を提案している．頻出するキーワユーザの特性を考慮した推薦をすることが可能になる．

ードではなく，品詞と助詞の出現パターンを類似評価に用いること

文字 n-gram 法を用いたユーザの類似度を測る関数として，松で，内容に偏りのないブログサイト同士の関係を発見することがで浦ら[2]が提案した dissim を応用する．いま，x を長さ n の文字列きるとしている．本研究はブログではなく，より類似度判定が難し(n-gram)とし，文書集合 P および文書集合 Q における x の出現確いと考えられる Twitter のツイートを対象としている点が異なる．

率分布をそれぞれ P(x)，Q(x)とすると，tweet 集合 P および Q 双方に出現する n-gram，すなわち共通 n-gram 集合 C は以下で表さ

3. アプ ロー チれる．
𝐶 = 𝑥     𝑃 𝑥 𝑄 𝑥 ≠ 0  }本研究では，任意のアイテム集合に対して，ユーザの嗜好を反映したランキングを自動的に生成することを目的とする．
本手法では，Twitter で情報発信を行っているユーザを対象とここで，集合 C の要素数を card(C)とすると，dissim は以下のように計算できる．

DEIM Forum 2013 C5-5
𝑑𝑖𝑠𝑠𝑖𝑚 𝑃，𝑄 =1𝑐𝑎𝑟𝑑(𝐶)

log(𝑃(𝑥)/𝑄(𝑥))算する．
4.2.2 実験の内容!"#

いま，ユーザ u が発したツイート集合を TW(u)と表記するとき，ユーザu! 及びu! 間の距離dissimU u! , u! を以下のように定義する．

実験内容と結果を以下に示す．
・	  TwitterAPI を用いて，Twitter からユーザ 100 人をランダムに抽出

dissimU u! , u! = dissim TW u! , TW u!     ・	  抽出したユーザが投稿したツイートを 1000 件程度抽出・	  ツイートを 2-gram，TF/IDF，品詞 2-gram で解析し，被験者比較する tweet 集合双方に出現する文字列のみに着目することで，文章間の疎遠度が内容の違いではなく，文章の癖の差によってとの類似度を計算
・	  それぞれのランキング手法に於いて，ユーザをランキングし，決定されると考えられる．

1 位，10 位，20 位，30 位，40 位，50 位，60 位，70 位，80 位，4.2 ユーザ類似度に関する実験

90 位の 10 件のユーザを取得

ユーザの類似度に有効な特徴量を得るために 3 つの特徴量に・	  取得したユーザをランダムでユーザに提示し，それぞれ 5 段関する比較実験を行った．実験に使用した特徴量は文字 2-gram，階(5:似ている， 4:まあ似ている， 3:どちらでもない， 2:あまTF/IDF，品詞 2-gram である．

り似ていない， 1:似ていない)で評価

4.2.1 比較に使用する特徴量

4.2.3 実験結果

ここで，TF-IDF と品詞 n-gram について説明する．

実験では，５人の被験者に評価をしてもらった．結果を示

まず TF-IDF について説明する．単語 i の文書 j に於ける重み
TFIDF(i,j)は以下の式で表される．
TF-­‐IDF(i, j) = TF(i, j)×log  (N)  DF i

ここで，TF(i, j)は，キーワードiがドキュメント(ツイート)ｊ中の出現

54
評 3
価	  210ユーザ	 
0246810

ユーザランキング	 

頻度を表す．N は全てのドキュメントの数を表す．DF(i)はキーワードiが含まれるドキュメント数を表す．なお，ここでは，各ユーザにつき 1000 件のツイートを 1 つのドキュメント集合として扱う．

図 1 文字 2-gram を利用した場合の相関係数のグラフ

この計算式に基づいて各ユーザのツイート集合における単語の重みを決定する．
ユーザ間の類似度の計算にはコサイン相関値を利用する．いま，ユーザu! のツイート集合における単語の重みベクトルを a，ユーザu! の単語の重みベクトルを b とする．このとき，ユーザ u_1 とu_2 の類似度は，それぞれのユーザの特徴ベクトルのコサイン相54
評 3
価	  210ユーザ	 
0246810

ユーザランキング	 

関値として次の式で表される．
sim u! , u! =𝐚∙𝐛=𝒂 𝒃!
!!! 𝑎! ∙ 𝑏!
!
!
!!! 𝑎! ×!!! 𝑏!

品詞 n-gram とは，品詞の組み合わせを特徴量とするものである．例えば「今日は走った」という文章ならば，「今日」「は」「走った」と分解でき，さらに「名詞」「助詞」「動詞」となる．2-gram であれば，「名詞助詞」「助詞動詞」が特徴量となる．ユーザとの類似度を測る関数は 2-gram と同様に dissim を用いてユーザ間の類似度を計

図 2 TF-IDF を利用した場合の相関係数のグラフ

DEIM Forum 2013 C5-5が分かった．
54評 3
価	  2105. ツ イ ッ タ ー に 於 け る ユ ー ザ の 類 似 度 に 基 づ く アユーザ	 02468

イテムの ランキング手 法
Twitter に於けるユーザの類似度に基づいて，対象とするユー10ザにとってのランキングを行う手法を提案する．提案手法の大まか

ユーザランキング	 な流れを以下に示す(図 4）．
図 3 品詞 2-gram を利用した場合の相関係数のグラフ

1.

システムにランキングの対象と成るアイテム集合を与える．

表 1 ユーザ類似度に関する相関係数2.

それぞれのアイテムに関して，Twitter 検索 API を用いてそのアイテムに関するツイートを投稿したユーザ集合を

文字 2-gram

TF/IDF

品詞 2-gram

被験者 1-0.79

-0.38

0.20

被験者 2-0.60

-0.63

-0.12

被験者 3-0.67

0.110.076

API を用いてそのユーザが投稿したツイートを 1000 件取被験者 4-0.16

0.630.044

得する．

被験者 5

0.07

-0.22

-0.029総合評価-0.46

0.06

0.14

取得する．
3.

4.

全てのアイテムの適合度を計算し，それに基づいてランク付けする．

したグラフの横軸は関数 dissimI，コサイン相関値ともに相対的な類似度が高い順に 1~10 位でランク付けしたものを使用した．表はシステムを利用するユーザと，2 で取得したユーザ集合との類似度に基づいてアイテムの適合度を求める．

5.

値であるため，システムが自動的に作成したユーザランキングを2 で取得した twitter ユーザそれぞれに対して，Twitter

ここで，ユーザ u に対するアイテム item の適合度 score(u,item)
は，以下の式で求める．

各被験者の評価とシステムが作成したランキングとの相関係数をscore u, item =𝑑𝑖𝑠𝑠𝑖𝑚𝑈(𝑢, 𝑥)!∈!"#$"(!"#$)

まとめたものである．
文字 2-gram と品詞 2-gram を利用してユーザの類似度を測る

ここで，users(item)はitemについてのツイートを投稿した Twitter

関数 dissimU は 0 に近いほどユーザが類似していることを表す．よユーザである．dissimUの値が小さいほどユーザの類似度が高いって被験者の評価との間に負の相関があればシステムの精度がと考えられるため，scoreの値が小さい item ほど上位にランク付け高いことを示す．TF/IDF を利用して類似度を測る関数コサイン相する．

関値は，1 に近いほどユーザが類似していることを示す．よってdissimU とは逆に正の相関があればシステムの精度が高いことを示す．

6. 実 験
提案手法の有効性を示すため，システムのプロトタイプを実装

次に結果に関する考察を述べる．文字 2-gram に関して，3 人のし，実験を行った．ランキングするアイテムの集合としては映画を被験者に-0．6 以上の負の相関を見ることができた．TF-IDF に関用いた．具体的には，映画.com の 2013 年 1 月第 2 週の週間映しては，一人の被験者に 0.6 以上の正の相関を見ることができた

画ランキング上位 10 件の映画を対象として，各映画のタイトルをが，-0.6 以上の負の相関も見られた．品詞 2-gram に関しては負含むツイートを発信しているユーザ 27 人，合計 270 人のツイートの相関は全く見ることができなかった．被験者全体として見ても文をそれぞれ約 1000 件ずつ取得した．尚，Twitter API の制限のた

字 2-gram に関して一定の負の相関を見ることができたが TF-IDF

め，一度に取得できるユーザのツイート数は限られている．そこで，と品詞 2-gram には相関は見られなかった．以上から，文字本実験ではリアルタイムにデータを取得するのではなく，予め用2-gram がユーザの類似度を測る特徴量として最も適切であること意したデータ・セットを用いた．

DEIM Forum 2013 C5-5
被験者５人に対して，実験対象とする映画 10 件を興味がある順

表 3 MAE の結果に映画をランキングしてもらい正解データとする．そして，提案手提案手法法に基づいて得られたランキングを求め，精度を比較した．また，

週間
ランキング

ベースラインとして，観客動員数に基づく週間ランキングを用い，被験者 1

1.4

3.4

提案手法の性能を比較した．

被験者 2

1.8

3.8

被験者 3

2.2

2.8

被験者 4

2.8

2.8

被験者 5

3.0

3.2

被験者全体

2.243.2

表 2 に，あるユーザによって行われたユーザ評価のランキングと提案手法によるランキングの結果の例を示す．

 

精度の評価には，絶対平均誤差（mean absolute error; MAE）をTwi%erID!

!
用いた．MAE とは，特定のアイテムに対するランキングを，システムが正確に予測する能力を評価する際に最もよく用いられる指標である．MAE は以下の式で表される．

𝑀𝐴𝐸 =!∈!

!∈!"#!#"!! |𝑟𝑒𝑐 𝑢, 𝑖

− 𝑟!,!

!∈! |𝑡𝑒𝑠𝑡𝑠𝑒𝑡! |図 4 システム概要
MAE は評価を行ったすべてのユーザ𝑢 ∈ 𝑈とテストデータセット
表 2 被験者 1 のランキング結果
ユーザ

提案手法(𝑡𝑒𝑠𝑡𝑠𝑒𝑡! )内のすべてのアイテムに対して，計算された推薦スコア
週間(𝑟𝑒𝑐(𝑢, 𝑖))と実際の評価値(𝑟!,! )の間の偏差の平均を計算する．

ランキング

本実験では，ユーザが作成したランキングを基準として MAE を算

レ・ミゼラブル112スカイフォール

233

表 3 に提案手法および週間ランキングの MAE の結果を示す．

大奥

368

提案手法によりが自動的に作成したランキングの MAE は，週間フランケンウィニー

4210

ランキングよりも，ユーザの興味との誤差が少ないという結果を得

今日，恋をはじめます

556た．特に，被験者の内 2 名においては，システムの MAE が週間ラ青の祓魔師

679ンキングとの MAE の差が顕著であった．ここで，さらにシステムとホビット

745

週間ランキングの MAE の間に有意差があるかを調べるために tONE PIECE FILM Z

8101検定を行った．結果を以下に示す．

妖怪人間ベム984

仮面ライダー

1097出した．

P0.017𝑝 = 0.017 < 0.05であるので，5%水準で有意差があると言える．
以上より，本提案手法によっても求められるランキングは，週間ランキングよりもユーザの興味に近いランキングを提示することを示すことができた．
しかし，システムがランキングしたアイテムを個別に見ると，下位DEIM Forum 2013 C5-5にランキングされやすいアイテムが見られた．これは，Twitter から[4] 中島 泰， 山名 早人: 品詞と助詞の出現パターンを用いたユーザを取得する際，bot や宣伝用のアカウント等，被験者との類

類似著者の推定とコミュニティ抽出， DEIM Forum 2011

似度が低いと思われるユーザが多数含まれていたからではないかと考えられる．今後は，それらのユーザをできるだけ除去し，よりランキングの精度を上げていくことが課題である．具体的には，システムが算出したユーザの類似度 dissimU が閾値よりも大きい場合，システムに有効でないユーザと判断する等が考えられる．

6. まとめ
本論文では，Twitter におけるユーザの類似度に基づいて，ユーザの興味を反映したアイテムのランキングを作成する手法を提案した．
文字 n-gram 法の有用性を確かめる予備実験では TF-IDF，品詞 n-gram との比較を行い，文字 n-gram がユーザとの類似度を測る特徴量として最も有効であることを確かめた．つぎに，Twitter ユーザの類似度に基づいて，ユーザに適合したアイテムのランキングを行う手法を提案した．
提案手法のプロトタイプシステムを作成し，映画をアイテム例とした実験を行った．実験では，被験者の興味に基づいて予めアイテムをランキングしてもらい，システムが自動的に作成したランキングとの誤差を測ることで精度を測った．比較対象として週間ランキングを用い，システムが作成したランキングが，よりユーザの興味を反映したランキングであることを確かめた．
今後は，システムの精度を改善するとともに，地域の飲食店等をランキングするアイテムとして扱うことを課題とする．初めて訪れた土地で，自分と嗜好が似ている人が話題にしている店舗ランキングを提示することで，ユーザの選択肢を広げることが期待でき，本システムを使用する状況として，最も有効であると考えられるからである．

参考文献[1] http://twitter.com[2] 松浦司， 金田康正: n-gram 分布を用いた近代日本語小説
文の著者推定，軽量国語学， vol.22， no6， pp.225-238[3] 井上雅翔， 山名早人: 品詞 n-gram を用いた著者推定手法
ー 話 題 に 対 す る 頑 健 性 の 評 価 ， DBSJ Journal ， vol.10 ， no3 ，
pp7-12