DEIM Forum 2013 B10-1

閲覧ウェブページ内の興味範囲推定に基づく
ユーザ嗜好情報の抽出
宮脇佑介†

河合由起子††

中島 伸介††† 京都産業大学先端情報学研究科 〒 603–8555 京都府京都市北区上賀茂本山†† 京都産業大学コンピュータ理工学部 〒 603–8555 京都府京都市北区上賀茂本山
E-mail: †i1258140@cc.kyoto-su.ac.jp, ††{kawai,nakajima}@csc.kyoto-su.ac.jp
あらまし

ユーザが普段行うウェブ検索の行動から，そのユーザの嗜好情報を推定することができれば，ユーザの嗜好に沿った，精度の高い情報推薦が可能であると考えられる．そこで我々は，ユーザのウェブ検索時のマウスの動きから，そのユーザが興味を示すテキスト情報を取得し，取得したテキスト情報と wikipedia のデータベースを用いた，ユーザの嗜好情報抽出を提案する．
キーワード

情報推薦，テキストマイニング，マウス履歴，wikipedia

Extraction of the taste topic of the user based on the interest range
estimate in the reading web pageYusuke MIYAWAKI† , Yukiko KAWAI†† , and Shinsuke NAKAJIMA††† Faculty of Computer Science and Engineering, Kyoto Sangyo University Motoyama, Kamigamo, Kita-ku,Kyoto-City, Kyoto, 603–8555 Japan†† Faculty of Computer Science and Engineering, Kyoto Sangyo University Motoyama, Kamigamo,Kita-ku, Kyoto-City, Kyoto, 603–8555 Japan
E-mail: †i1258140@cc.kyoto-su.ac.jp, ††{kawai,nakajima}@csc.kyoto-su.ac.jp
Abstract If users’ preference information can be inferred from users’ web searching behavior, information recommendation with high precision satisfying users’ preference will become possible. Therefore, we propose a method
which can acquire users’ advanced preference information by analyzing the operation history of the mouse during
the web search, moreover database of Wikipedia.
Key words information recommendation, textmining, mouse movement history, wikipedia

1. は じ め に

ザプロファイル抽出方式について提案してきた．[1]
本稿では，ユーザの普段のウェブ検索の行動履歴である，ウェ

近年，ユーザの嗜好情報に応じて適切な情報を提供する情報

ブページ閲覧時のマウスの操作履歴を含めた詳細なユーザの推薦手法が注目されている．現行のウェブサービスには，情報推嗜好情報の推定を目的とした，ユーザがウェブページ内でマウ薦手法を採用し，成功を収めている主な例として Amazon.com

ス操作したウェブページのコンテンツ情報を用いた，ユーザがが挙げられる．Amazon.com はサイト内でのユーザの商品閲覧ウェブページ内で興味を示した範囲の推定を行う，高度なユー履歴や購入履歴からユーザの嗜好情報を読み取り，好みに沿っザ嗜好情報の取得手法を提案する．

た商品を推薦する，協調フィルタリングを採用している．しかしながら，Amazon.com のウェブサービス以外の行動履歴を十分に考慮できてないと言える．
そこで我々は，特定のウェブサイトに限定しないウェブ閲覧履歴中のユーザの振る舞いから，ユーザの嗜好情報を抽出し，それらの情報に基づく情報推薦手法の研究開発を目指す．
これまでに，先行研究としてマウスイベントを考慮したユー

2. 関 連 研 究
これまでの情報推薦の既存研究として，ユーザの特徴やウェブページの特徴を基にしたウェブページ検索のパーソナライズ化（個人々々に適した情報推薦）が数多く行われている．
既存の研究ではウェブ検索のパーソナライズ化の手順として，はじめに，ユーザやウェブページの特徴を抽出する．次に，抽出されたユーザやウェブページのデータを独自に解析してプロ

近藤ら [20] は，与えられたテキストデータ内に含まれるファイルとして記録する．記録されたプロファイルの要素から

Wikipedia の見出し語をテキストデータの重要語候補として抽類似性を発見し，情報推薦へと発展させる．

出する．次に，共参照処理による人物などの略称の出現頻度修

以下に既存研究であるユーザやウェブページの特徴抽出や，正を行い，後に BM25・TF-IDF に基づく出現頻度による重要クラスタリングの手法を挙げる．

度算出を行う．これにより高い精度で重要語を抽出し，高精度•な関連コンテンツを推薦できることを示した．

ウェブページのコンテンツを用いたウェブページの特徴抽出– 語句の意味的階層を用いたウェブページの特徴抽出 [2]– 語句の組み合わせを用いたウェブページの特徴抽出 [3]•2. 2 ユーザのウェブ検索の行動履歴を用いた関連コンテンツの推薦
鶴原ら [21] は，ウェブブラウザの拡張機能を用いて各ユーザユーザの身近なコンテンツを用いたユーザの特徴抽出の閲覧履歴を収集し，それらの各ユーザの閲覧履歴（閲覧ウェ– ウェブ閲覧履歴（検索クエリー・URL・クリック数）

ブページの URL のみ）を利用して，類似度を計算することでなどからユーザの特徴抽出 [4], [5]– ローカルデータ（メール・ローカルファイル）などからユーザの特徴抽出 [6]協調フィルタリングによるウェブページの推薦を行う．
高須賀ら [22] は，鶴原ら [21] と同じく，ウェブブラウザの拡張機能を利用して収集した閲覧履歴を使用した協調フィルタリ

上記のほか，ユーザやウェブページの特徴抽出の結果を用いた，ングを用いた推薦手法を評価している．ただし鶴原らの手法で重要度の付加やテキストの表記ズレによる特徴誤検出などの手はユーザの閲覧したウェブページの URL を基に協調フィルタ法として，以下が挙げられる．

リングを行っていたが，高須賀らは有名サイトの除外や，単語•

ユーザのウェブ閲覧回数を用いたウェブページの重み付抽出を用いた検証を行うことでユーザの特徴を記したユーザプ

け [4], [5]ロファイルを自動生成させ，ユーザプロファイルを用いて類似•

類義語を用いたクエリーの曖昧な表記の修正 [7]?[9]度の高いユーザを発見することを明らかにしている．また，単•用語の重要度による重み付け [10], [11]語抽出処理には，一般性の高い単語を除外するフィルタ機能のまた，プロファイルを用いたユーザやウェブページのクラスタリングを行う手法として，以下が挙げられる．

•必要性性を示した．

Matthijs ら [23] は鶴原ら [21] や高須賀ら [22] のように，ユー語句のカテゴリ分類を用いたコサイン距離によるクラスタ

ザのウェブ検索行動をウェブブラウザの拡張機能によってデーリング [12]

タ収集を行い，それらを解析することで，ユーザの特徴を記し本研究と関連のある既存研究として，近藤ら [13] の，ユーザたユーザプロファイルを自動生成する．生成されたユーザプロの閲覧しているウェブページから，ユーザが興味を示すテキス

ファイルには前記のように，ユーザが閲覧したウェブページのトを，wikipedia を用いて取得する，MyBoom 推薦システムがURL や，抽出された単語だけでなく，ユーザが利用した検索ある．

サイトから目的のウェブページを発見するまでのウェブページ調査として，ユーザの視線とマウスの位置の相関関係を明確にした報告 [14]?[16] や，ユーザのウェブページ閲覧中の注目箇の遷移経路も記録することで，より詳細な類似ユーザの発見を行うことができたとしている．

所推定にスクロール操作を用いる方法 [17] があり，マウス操作

Hamid ら [24] は Matthijs ら [23] のようにユーザのウェブ検を用いたユーザの嗜好情報抽出が情報推薦の精度向上に繋がる索行動をユーザプロファイルとして記録し，ユーザプロファイ可能性があることを示唆しているものもある．以下には本稿のルを情報推薦に利用する．ただしウェブページの URL やウェ研究と関連の深い既存研究の紹介を記す．

ブページの遷移経路といったユーザの履歴を基に情報推薦を

2. 1 テキストデータから適切なキーワードの抽出行うのではなく，ユーザの履歴の解析から得られる，ユーザが前田ら [18] は，言選 Web（日本語文献の検索を対称に専門あるキーワードでウェブ検索を初めてからの経過時間やウェブ用語抽出システム）を使用した日本語文献情報のナビゲーショページのクリック数などを分析する．これにより得られるユーンシステムを作成した．これによりウェブページ抜粋のようなザの興味を示すキーワードとその度合いをユーザプロファイル少ないテキストデータからでも，より細かい重要度ランキングとして記録することで，従来より精度の高い情報推薦ができるを得ることができるため，実現が容易で拡張も行うことができとした．今後の発展として，より多くのユーザのウェブ閲覧履る検索システムが作成できるとしている．

歴を利用すれば，今以上の推薦精度も期待できるとしている．

成田ら [19] は，単語の上位概念（与えられたテキストデータ2. 3 ユーザの視線とマウスの位置に見られる相関からのタグ抽出）に着目している．単語 A の上位概念として存Chen ら [14] は，マウスの位置と視線には相関があり，マウ在する単語 B は，A をより一般的・抽象的・総称的に表現したスの位置からユーザの興味を示す部分を予測することができる単語であると考えられる．そこで，テキストデータから特徴語としている．

を抽出し，特徴語の中からオンライン辞書である Wikipedia にMuller ら [15] は，実験の結果から，３５％のユーザはウェブ存在する単語の親カテゴリ（上位概念）を抽出する．これによページを閲覧する際にマウスで閲覧部分をなぞることがわかっり，従来の特徴語抽出によるタグ付けより正確なキーワードのている．

抽出が可能としている．

B
ユーザ A が興味を示したウェブページを推薦A

ウェブブラウザの拡張機能を使い閲覧中のウェブページの全ての HTML 要素にマウスイベントを付ける

推薦リクエスト

拡張機能
MouseOver,
MouseClick...

ユーザの嗜好情報抽出
A

ユーザのウェブページ閲覧履歴（ウェブページ閲覧中にマウスが触れたテキスト）

C

B

C

マウスイベントの発生したHTML 要素

抽出したユーザの嗜好情報からユーザ間の類似度を抽出
AB

C

<div>
<p> 京産の学生数 </p></div>

類似度：高ユーザがウェブページ内で興味を示した
テキスト

図 1 開発中の推薦システムの概要

2. 4 ウェブ検索時のコンテキストを用いた情報推薦

図 2 ウェブページ閲覧履歴の取得

既に我々は，インタラクションの分析に基づくソーシャルリ

ユーザ嗜好情報レーションの発見手法について提案している．[25], [26]テキスト内の特徴的なキーワード

これらはユーザのウェブ検索時の行動履歴から，コンテキス特徴語

トを取得することが出来れば，高精度な情報推薦やコミュニティ支援などのインタラクションの取得・分析が行えるとした．
ただし提示しているのは概念に留まっており，明確に機能するシステムとしての提案まで至るには，コンテキストの定義や，本章ではユーザ嗜好情報の抽出手法の概要や，処理内容について記す．

特徴語カテゴリ

図 3 ユーザの嗜好情報インタラクションの分析に対する検討などが不十分である．

3. ユーザ嗜好情報の抽出手法

特徴語が属するカテゴリ

マウスが触れたテキストにはテキスト情報が含まれており，閲覧中のウェブページ内でユーザが興味を示した部分と考えられる．
そこで，ユーザのウェブページ閲覧中のマウス操作履歴を取

3. 1 ユーザ嗜好情報抽出手法の概要得するために，ウェブブラウザ拡張機能を使う．任意のユーザ提案するユーザ嗜好情報の抽出手法は，ユーザのウェブペーがウェブページを開いた場合，拡張機能はウェブページの読みジ閲覧履歴を用いる．取得したユーザのウェブページ閲覧履歴

込み完了次第，読み込んだウェブページの全ての HTML 要素を基に，ユーザの嗜好情報を抽出し，他のユーザとの類似度をへ，マウスイベント（MouseOver, MouseClick）を付与する．

抽出する．もし，類似ユーザを発見できれば，協調フィルタリもしユーザがウェブブラウザに表示されたウェブページに対しングの手法を使いユーザへウェブページの推薦を行う．てマウス操作を行った場合，HTML 要素へ付与したマウスイベ

ユーザ嗜好情報の抽出手法を構成する重要な要素として，ントが発生する．そのため，マウスイベント発生元の HTMLユーザのウェブページ閲覧履歴の取得がある．ウェブページ閲要素を取得することで，ユーザがマウス操作した HTML 要素

覧履歴を用いた従来手法には，光正ら [13] の MyBoom 推薦シのテキスト情報を取得する．

ステムがあり，ユーザが閲覧しているウェブページ内のコンテ一連の動作例を示した 図 2 では，取得されたウェブページンツ情報を用いた手法があるが，我々の提案する推薦システム閲覧履歴であるテキスト情報として，「京産の学生数」と取得さでは，ウェブページ閲覧履歴として，ユーザがマウスで操作しれる．

たコンテンツに着目する．
既に，[14], [15] によりマウスの位置と視線には相関があることが確認できている．そこで，ユーザがウェブページ内でマウ

3. 3 ユーザの嗜好情報抽出
本節では，前節 3. 2 で取得した，ウェブページ閲覧履歴を用いた，ユーザの嗜好情報抽出手法について説明する．

ス操作したコンテンツ情報を，ユーザがウェブページ内で興味ユーザの嗜好情報の構成は， 図 3 となる．

を示した情報と見なし，ユーザ嗜好情報を抽出する．

ユーザの嗜好情報は，ウェブページ閲覧履歴から得られるテ

ユーザ嗜好情報の抽出手法と，推薦システムで利用する場合の概要図を 図 1 に示す．

キストの特徴で構成する．ユーザの嗜好情報を構成する要素として，特徴語と，特徴語カテゴリの２つを用いる．

3. 2 ユーザのウェブページ閲覧履歴の取得

3. 3. 1 特徴語の抽出

ユーザのウェブページ閲覧履歴取得の一連の例を 図 2 で示す．

本項では，前節 3. 2 で取得した，ユーザのウェブ閲覧履歴かユーザがウェブ検索を行なっている最中，ウェブブラウザに表示されたウェブページのコンテンツ上をマウスが移動している．この時，マウスが重なったウェブページ上のコンテンツら，特徴語を抽出する手法について説明する．
前節 3. 2 の例で取得したテキスト情報を用いる特徴語を抽出の例を， 図 4 で示す．

<div><p> 京産の学生数 </p></div>
複合名詞を抽出
Termextract”京産”
表記ズレを吸収

Wikipedia（リダイレクト）A特徴語カテゴリに共通点

特徴語取得

特徴語取得
「協調フィルタリング」「レコメンダシステム」

特徴語カテゴリ取得

特徴語カテゴリ取得「電子商取引、マーケティング、情報システム、集合知」
図6”京都産業大学”

B「情報システム、集合知」

ユーザ間の類似取得

特徴語カテゴリの取得には，wikipedia のカテゴリ情報を用いる．前節 3. 3 から，ユーザがマウス操作したテキスト情報

テキストの特徴語”京都産業大学”
図 4 特徴語の抽出「京産の学生数」を取得する．次に，テキスト情報を用いて前節 3. 3 で取得した特徴語は「京都産業大学」となる．取得した
特徴語を用いて，wikipedia のカテゴリ情報へ問い合せ，特徴語カテゴリを抽出する．

テキストの特徴語”京都産業大学”

3. 4 抽出したユーザの嗜好情報を用いたユーザ間の類似の取得
ウェブページ閲覧履歴から抽出した特徴語を用いて，特徴カWikipedia（カテゴリ）”京都産業大学、学校記事、北区 _（京都市）”

テゴリを抽出する必要性について， 図 6 を例に説明する．既に，多人数のユーザから，ウェブページの閲覧履歴を用いて，ユーザがウェブページ内で注目したコンテンツの専門用語を抽出済みとする．この場合，多人数のユーザから，同じ情報に興味を持つユーザを発見する場合，ユーザ間で専門用語が一致しテキストの特徴語カテゴリ”京都産業大学、学校記事、北区 _（京都市）”

図 5 特徴語カテゴリの抽出ている必要がある．例えば，あるユーザ A の持つ専門用語に「レコメンダシステム」が記録されており，あるユーザ B の持つ専門用語に「協調フィルタリング」が含まれているとする．
この場合，「レコメンダシステム」と，「協調フィルタリング」では，文字列は一致しない．そのため，特徴語だけではユーザ間の類似度を測ることが難しい．そこで，抽出済みの特徴語と，ユーザのウェブページ閲覧履歴には，テキスト情報が含まれている．ウェブページ閲覧履歴のテキスト情報から，特徴的な語句を抽出するために，本手法では，中川らの開発した専門用語自動抽出 Termextract [27] を用いる．

Termextract は，専門用語の多くが複合名詞であることに着目し，名詞の出現頻度や連接頻度を用いて，高い精度で専門用語の抽出を行なうシステムである．
ただし，Termextract で取得するウェブページ閲覧履歴内の特徴語には，正式名称や，略称などを含む場合がある．そのため，Termextract の出力結果を用いてユーザ間の嗜好の類似度を測る場合には，正式名称と，略称の整合性を取る必要がある．そこで，wikipedia を用いて，正式名称と，略称の整合性を取る．

3. 3. 2 特徴語カテゴリの抽出
本項では，前項 3. 3. 1 で抽出した特徴語から，特徴語カテゴリを抽出する手法について説明する．
前項 3. 3. 1 で取得した特徴語から，特徴語カテゴリを取得する例と結果を 図 5 に示す．

wikipedia を用いて，ウェブページ閲覧履歴から抽出した特徴語が属するカテゴリを表す，特徴語カテゴリを抽出する．
特 徴 語 カ テ ゴ リ の 抽 出 に は ，ユ ー ザ の 持 つ 専 門 用 語 と ，wikipedia の カ テ ゴ リ 情 報 を 用 い る ．上 記 の 例 に 対 し て ，wikipedia のカテゴリ情報を用いると，「レコメンダシステ
ム」のカテゴリとして「電子商取引，マーケティング，情報システム，集合知」の４つが記録されており，同じく「協調フィルタリング」では，カテゴリとして「情報システム，集合知」の２つが記録されている．wikipedia に記録されている特徴語のカテゴリの結果を，特徴語カテゴリとする．これにより，特徴語の文字列では一致しない「レコメンダシステム」と，「協調フィルタリング」は，特徴語カテゴリにより「情報システム，集合知」の２つが文字列で一致しているため，関係性のある単語と推定できる．以上により，抽出した特徴語カテゴリを用いて，ユーザ A と，ユーザ B は同じ事に興味を示したと推定できる．

4. まとめと今後の予定
本稿では，ユーザの閲覧ウェブページから，ユーザの嗜好情報抽出手法について報告した．今後は，抽出したユーザの嗜好[14]

情報を用いた，ユーザ間の類似度測定手法の提案と，その報告について検討する予定．

謝辞

[15]

本研究の一部は，文部科学省科学研究費助成事業（学術研究助成基金助成金）基盤研究（C）（課題番号：23500140）による．ここに記して謝意を表します．

[16]
[17]

文

献

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