DEIM Forum 2013 A3-2

地理情報推薦のための観光スポットと位置情報付きユーザ生成コンテンツの対応付け手法の提案
奥

健太†

橋本

拓也†

上野

弘毅††

服部 文夫†† 立命館大学情報理工学部 〒 525–8577 滋賀県草津市野路東 1 丁目 1–1†† 立命館大学大学院情報理工学研究科 〒 525–8577 滋賀県草津市野路東 1 丁目 1–1
E-mail: †oku@fc.ritsumei.ac.jp, ††{is0033hr,is006088}@ed.ritsumei.ac.jp, †††fhattori@is.ritsumei.ac.jp
あらまし

我々は，膨大な観光スポットの中から適切な観光スポットを提供する観光スポット推薦システムの開発を行っている．効果的な観光スポット推薦を実現するためには，季節や時間帯に応じて魅力が大きく変化する観光スポットを適切に特徴化しておく必要がある．本稿では，近年，膨大に発信されている位置情報付きツイートに基づき観光スポットの特徴化を行う手法を提案する．具体的には，領域判別問題の解法の一つである One-Class SVM を用い，対象スポット名をタイトルにもつ位置情報付き写真および対象スポット名をテキストに含む位置情報付きツイートを基に，対象スポットの実質的な活動領域を推定し，その活動領域内に含まれる位置情報付きツイート集合を対象スポットに対応付ける．また，観光スポットに対応付けられたツイートを基に，観光スポットの特徴を抽出する手法を提案する．さらに，提案手法の有効性を確認するために，主要な観光スポットが集中している京都における実データを基に行った定性分析の結果を示す．
キーワード

地理情報推薦，位置情報付きユーザ生成コンテンツ，ツイート，観光情報

Kenta OKU† , Takuya HASHIMOTO† , Koki UENO†† , and Fumio HATTORI†† College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University,
1–1–1 Nojihigashi, Kusatsu-city, Shiga, 525–8577, Japan†† Graduate School of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University,
1–1–1 Nojihigashi, Kusatsu-city, Shiga, 525–8577, Japan
E-mail: †oku@fc.ritsumei.ac.jp, ††{is0033hr,is006088}@ed.ritsumei.ac.jp, †††fhattori@is.ritsumei.ac.jp

1. は じ め に
情報技術により観光産業を活性化させることの需要が高まっ

ト（注 1）（注 2） が存在するものの，観光情報サイトに掲載されているような情報は，ある時点において取材された静的な情報であるということが多い．

てきている [1]．観光は，非日常的な体験を楽しむ人間の行動でしかし，観光スポットに関する情報の特質として，季節や時あり，風景や観光施設，地域の名物（特産品やイベントなど）

間帯，その時期の流行や行事などによって，観光スポット自体などといった観光資源に触れることができる．観光を通して，の特徴が動的に大きく変動することが挙げられる．たとえば，

人々は新たな発見が得られ，生活がより豊かなものになると共紅葉で有名なスポットであれば，見ごろである秋季に魅力が最に，地域にも潤いをもたらし，地域経済の活性化につながるこも高くなるし，夜景で有名なスポットであれば，夜の時間帯のとから，観光産業を活性化させることの重要性は高い．特に世方が魅力が高くなる．さらには，お祭りなどが行われる地域で界中には，膨大かつ多種多様な観光資源が存在するため，利用あれば，それが開催される時期には急激に魅力が高くなる．し者へ適切な観光資源を提供する手段として，情報検索技術や情かしながら，既存の観光情報サイトは人手で管理されているこ報推薦技術を適用することの意義は大きい．

とが多く，このように動的に特徴が大きく変化する観光スポッ

本研究では，観光資源の中でも観光スポットに焦点をあてる．

トの情報を定期的に更新するには大きなコストがかかる．

観光スポットの効果的な検索や推薦を実現させるためには，観光スポットに関する情報を検索および推薦可能な形にすること（注 1）：じゃらん: http://www.jalan.net/

が必要不可欠である．現在，Web 上には多くの観光情報サイ（注 2）：楽天トラベル: http://travel.rakuten.co.jp/

このような問題を解決するために，本研究では，近年 Web
上に膨大に発信されている位置情報付きユーザ生成コンテンツ（Geotagged User Generated Content; G-UGC）に注目す（注 3）

る．G-UGC を発信できるサービスとしては，foursquare
（注 4）

（注 5）

位置情報付きユーザ生成コンテンツから地域情報を抽出する研究として次のようなものが挙げられる．

などが挙げられる．G-UGC サー

木俵ら [3] は，時空間情報をもった音声マイクロブログなど

ビスの中でも，特に Twitter では，ユーザが気軽に発信できるで得られたデータから，その時間と場所の特徴，つまり雰囲気という利点から，日々膨大な量の記事（ツイート）が発信されを表す語句を抽出する手法を提案している．具体的には，あるている．さらに，近年では，GPS 付き携帯端末の普及により，時区間に含まれるデータの位置情報に基づきクラスタリングを

位置情報付きツイートも膨大に発信されている．位置情報付き

行い，各クラスタに含まれる語句から，その時空間の雰囲気をツイートには，発信時の位置情報（緯度・経度）に加え，発信表す語句を生成する．

Twitter，Panoramioや

2. 関 連 研 究

時刻や発信ユーザの情報，発信記事の内容（つぶやき）などがCrandall ら [4] は，ﬂickr に投稿される位置情報付き写真に含まれる．このような位置情報付きツイートを観光スポットに対し，クラスタリング手法である Mean-shift 法を適用するこ

対応付けることにより，動的に変化する観光スポットの特徴をとで，多くの人に写真が撮影されやすいようなランドマークを抽出することができると考える．

抽出し，地図上にそのランドマークの写真を提示するシステム

ここで，観光スポットと位置情報付きツイートとを適切に対を提案している．Zheng ら [5] [6] は，独自に収集した GPS 軌

応付けるには課題がある．ツイートのテキストや緯度・経度か

跡データから，多くの人々が滞在する地点を抽出し，クラスタ

らだけでは，どの観光スポットに関するツイートであるのか判

リングを行うことで，関心地点（Point of Interest; POI) の抽断することが困難である．たとえば，ツイートのテキストに出を行っている．

「清水寺なう」など，観光スポット名が明示されていれば対応付

山中ら [7] は，携帯電話などから発信された時空間情報付きけも容易ではあるが，観光スポット名を明示していないツイーのテキストデータを要約することで，その地域の管理者が状況

トがほとんどである．また，観光スポットの緯度・経度を中心把握を行うことを支援するシステムを提案している．あらかじにした任意の大きさをもつ領域内に含まれるツイートを観光ス

め注目する観点をカテゴリとして用意しておき，新たに発信さポットに対応付けることも考えられるが，観光スポットの領域

れたテキストデータを適宜クラスタリングしながら，そのカテは大小さまざまであり，どのスポットにも対応できる適切な領ゴリに自動分類していくものである．

域を定義することは容易でない．

Lee ら [8] は，位置情報付きツイートを情報源とし，そこか

上記の課題に対し，本研究では，対象とする観光スポット周ら地域イベントを抽出する手法を提案している．特に，地域ご辺において，対象スポット名をタイトルにもつ位置情報付き写との人々の通常活動状態との差異を考慮することで，通常とは真および対象スポット名をテキストに含む位置情報付きツイー

異なる特別な活動が行われている地域を抽出することで地域イ

トを基に，対象スポットの実質的な活動領域を推定する．観光

ベントの抽出を行っている．Lee らは，地域イベントの抽出をスポットの実質的な活動領域とは，観光スポットの登録上の緯目的としていることから，重要な手掛かりとなる対象地域の時

度・経度や住所で表される領域とは異なり，人々が実際にその間的変化に着目している．

観光スポットを楽しむために訪れる領域と定義する．この活動

李ら [9] は，位置情報付きツイートを用いて都市空間におけ領域の推定には，領域判別問題の解法の一つである One-Classる群集行動をモニタリングし，都市の地域特徴を抽出する手法

SVM (One-Class Support Vector Machine; OC-SVM) [2] をを提案している．具体的には位置情報付きツイートに基づいて用いる．推定された活動領域内に含まれる位置情報付きツイー

作成された群集行動ベクトルを分析することで，都市におけるト集合を対象スポットに対応付ける．

群集行動パターンを抽出している．

本稿の構成は以下のとおりである．第 2. 章では，関連研究に

以上のように位置情報付きユーザ生成コンテンツから特徴的ついて取り上げる．第 3. 章では，本研究で用いる位置情報付

な地域を抽出しようという研究は多く行われている．これら既きユーザ生成コンテンツについて説明する．第 4. 章では，観存の研究では，クラスタリング手法などにより，ユーザ生成コ

光スポットと位置情報付きツイートの対応付け手法について説

ンテンツが地理的に集中している地域を抽出することを試みて明し，第 5. 章では，対応付けられたツイートを基に観光スポッ

いるのに対し，本研究では，まず，位置情報付きツイートを対トの特徴を抽出する手法を説明する．第 6. 章では，上記の対応

象スポットに対応付けたうえで，対象スポットの特徴を抽出す

付け手法および特徴抽出手法の有効性を確認するため，実デー

ることを目指している．

タを用いた定性分析について述べる．最後に，第 7. 章で，本稿をまとめ，今後の展望について述べる．

3. 位置情報付きユーザ生成コンテンツ
本研究では，位置情報ベースの SNS の一つである foursquareから観光スポットの情報を取得する．そして，マイクロブログ（注 3）：https://foursquare.com/

サービスの一つである Twitter 上に発信された位置情報付きツ（注 4）：https://twitter.com/

イートを観光スポットに対応付ける．また，観光スポットと位（注 5）：http://www.panoramio.com/

置情報付きツイートとを対応付けるための手掛かりとして，写表 2 観光スポットテーブルの属性

表 1 観光スポットとして対象とするカテゴリ名∗ 文献 [10] を参考

対象カテゴリ名

大分類 ∗

属性
小分類 ∗

説明

id

観光スポット ID

自然資源 1. 山岳

name

観光スポット名

自然資源 1. 山岳

address

住所

Lake

自然資源 5. 湖沼

latitude

緯度

River

自然資源 8. 河川

longitude

経度

Beach

自然資源 9. 海岸

category name カテゴリ名

History Museum

人文資源 1. 史跡

url

Cemetery

人文資源 1. 史跡

Historic Site

人文資源 1. 史跡

Religious Center

人文資源 1. 史跡

Shrine

人文資源 2. 寺社

Temple

人文資源 2. 寺社

Campground

人文資源 4. 庭園・公園

Dog Run

人文資源 4. 庭園・公園

Farm

人文資源 4. 庭園・公園

Garden

人文資源 4. 庭園・公園

Garden Center

人文資源 4. 庭園・公園

Playground

人文資源 4. 庭園・公園

Park

人文資源 4. 庭園・公園

Sculpture Garden

人文資源 6. 碑・像Hiking Trail
MountainURL

表 3 ツイートテーブルの属性
属性

説明

id

ツイート ID

user id

投稿者 IDuser name

投稿者名

text

テキスト

year

発信された年

week of year 発信された週hour

発信された時刻

latitude

緯度

longitude

経度

Monument / Landmark 人文資源 6. 碑・像に選定した．

Bridge

人文資源 7. 建造物

Harbor / Marina

人文資源 7. 建造物

Boat or Ferry

人文資源 7. 建造物

Pier

人文資源 7. 建造物

Zoo

人文資源 8. 動物園・植物園

Museum

人文資源 9. 博物館・美術館

Art Gallery

人文資源 9. 博物館・美術館

Art Museum

人文資源 9. 博物館・美術館b ) 位置情報付きツイート

Arts & Entertainment

人文資源 9. 博物館・美術館

Twitter は，マイクロブログサービスの一つであり，2006 年

Science Museum

人文資源 9. 博物館・美術館

7 月にサービスが公開された．ユーザは，ツイートとよばれる

Aquarium

人文資源 10. 水族館

記事を発信することが可能である．また，GPS 付き携帯端末

Scenic Lookout

人文資源 11. 景観

収集された観光スポットに関する情報を，次の spot テーブルに格納した．

•spot(id, name, address, latitude, longitude,

category name, url)
ここで，各属性の説明は，表 2 のとおりである．

の普及により，近年では位置情報付きツイートも膨大に発信されている．発信ツイート数は年々増大しており，2010 年には 1

真共有サイトの一つである Panoramio 上に発信された位置情

日 3,500 万ツイートを記録している．
本研究では，Twitter が公開している streaming API（注 7） を報付き写真を用いる．
本章では，これら 3 種類の位置情報付きユーザ生成コンテン

用いて，位置情報付きツイートの収集を行った．収集された位
置情報付きツイートに関する情報を，次の tweet テーブルに格ツについて説明し，これらの収集方法について述べる．

納した．

a ) 観光スポット
foursquare は，位置情報ベースの SNS の一つであり，2009•

tweet(id, user id, user name, text, year, week of year,

年 3 月にサービスが公開された．ユーザは，携帯端末を用い

hour, latitude, longitude)て，venue とよばれる特定の場所で check-in を登録すること

ここで，各属性の説明は，表 3 のとおりである．

c ) 位置情報付き写真

で，サービスに参加できる．
（注 6）

本研究では，foursquare が公開している fousquare API

Panoramio は，写真共有サイトの一つであり，2005 年 10 月

を用いて，venue に関する情報の収集を行った．venue には，にサービスが公開された．ユーザは，地図上に写真をアップ“University” や “Train Station,” “Bookstore” などさまざま

ロードすることが可能である．

なカテゴリに属するものが含まれるが，本研究では，表 1 に示

本研究では，Panoramio が公開している Panoramio API（注 8）

すカテゴリに属する venue を観光スポットとして扱う．なお，を用いて，位置情報付き写真の収集を行った．収集された位置

表 1 に示すカテゴリは，溝尾による観光資源の分類 [10] を参考

情報付き写真に関する情報を，次の photo テーブルに格納する．
（注 7）：https://dev.twitter.com/docs/streaming-apis（注 6）：https://developer.foursquare.com/（注 8）：http://www.panoramio.com/api/data/api.html

表4

写真テーブルの属性

属性

説明

photo id

写真 ID

photo title

写真タイトルphoto url

写真 URL

longitude

経度

latitude

緯度

owner id

投稿者 ID図 1 清水寺の実質的な活動領域

owner name 投稿者名
表 5 位置情報付きユーザ生成コンテンツの特徴の比較
ユーザ生成コンテンツ

データ量

対象の明確さ

対象の領域

テキスト情報

時間情報

観光スポット
位置情報付きツイート
位置情報付き写真

少
膨大
少

明確
不明確
明確

なし
あり
あり

なし
あり
なし

なし
あり
なし

•

photo(photo id, photo title, photo url, longitude,

latitude, owner id, owner name)
ここで，各属性の説明は，表 4 のとおりである．
図 2 One-Class SVM による領域判別の例

以上の 3 種類の位置情報付きユーザ生成コンテンツの特徴をまとめると表 5 のようになる．

Twitter では，一度に発信できる字数を 140 字に制限するこ

4. 観光スポットと位置情報付きツイートの対応付け手法とで，ユーザにとっては気軽に発信できるという利点があり，観光スポットと位置情報付きツイートを対応付けることによこのような利点により日々膨大な量のツイートが発信される．

り，対応付けられたツイートを基に，観光スポットに関する特一方で，位置情報付き写真に関しては，気軽に発信されるツ徴を抽出することが可能となる．しかし，ツイートのテキスト

イートと比べ，投稿者が良いと思い撮影された写真の中から，や緯度・経度からだけでは，どの観光スポットに関するツイー

特に良いと思った写真がアップロードされる傾向があるため，

トであるのか判断することが困難である．たとえば，ツイート

Panoramio 上には，特に選りすぐれた写真がアップロードさのテキストに「清水寺なう」など，観光スポット名が明示されれているといえる．また，位置情報付き写真のタイトルにはスていれば対応付けも容易ではあるが，観光スポット名を明示しポット名が明記されていることも多いため，対象とするスポッていないツイートがほとんどである．また，観光スポットの緯トが明確であるという利点もある．位置情報付きツイートに比度・経度を中心にした任意の大きさをもつ領域内に含まれるツべ，投稿されるデータ量は少ないものの，位置情報付き写真自イートを観光スポットに対応付けることも考えられるが，観光

体の質は高いものといえる．

スポットの領域は大小さまざまであり，どのスポットにも対応

位置情報付きツイートは膨大なデータ量を有し，さらに付加できる適切な領域を定義することは容易でない．

情報としてテキスト情報や時間情報が含まれるため，観光ス

以上の問題を解決するために，本研究では，対象とする観光

ポットの特徴抽出には有効な情報源であるといえる．しかしな

スポット周辺において，対象スポット名をタイトルにもつ位置

がら，対象とするスポットが不明確であるという欠点をもつた

情報付き写真および対象スポット名をテキストに含む位置情報

め，対象が明確である観光スポットおよび位置情報付き写真と付きツイートを基に，対象スポットの実質的な活動領域を推定を効果的に連携させることが課題となる．第 4. 章では，観光ス

する．そして，その活動領域内に含まれる位置情報付きツイー

ポットと位置情報付きツイートの対応付け手法について述べる．

トを対象スポットに対応付ける手法を提案する．

なお，本稿では，収集した観光スポット集合，位置情報付き

ここで，観光スポットの実質的な活動領域とは，観光スポッ

ツイート集合，位置情報付き写真集合を，それぞれ次のように

トの登録上の緯度・経度や住所で表される領域とは異なり，人々表す．

が実際にその観光スポットを楽しむために訪れる領域と定義す
る．たとえば，清水寺を訪れる人々は，清水寺本堂だけでなく，S = {s1 , s2 , . . .}(1)

T = {t1 , t2 , . . .}(2)

らの領域も清水寺の領域であるとみなすことができる．清水寺

P = {t1 , t2 , . . .}(3)の住所は「京都府京都市東山区清水 1-294」であるが，この実周辺の建造物や参道等にも訪れることが多く，実質的にはこれ

質的な活動領域は必ずしも住所と一致しない．図 1 には，例とまた，各属性を指すときには，t1 .text のように，[オブジェク
ト. 属性名] の形式で表記する．

して清水寺の住所に一致する領域（薄い灰色の領域）と，実質  !"  #(4)4 )$5 /0*1  %*2# 3 ,-.

 

観光スポット si の特徴抽出を行う．本研究では，次の 2 種類の(1)

 $ % &'($)* +,-.
&'/0 1 #

(2)





特徴の抽出を行う．

(a) 観光スポットの時間的特徴(b) 観光スポットの特徴語句

以下，それぞれの抽出方法について説明する．

1 67 4 )$5 /08 9# :5(B; <
67 &'/089:5($; < ,=> ?@*A"(3) 1
  #
OC-SVM ,=> ?@*A"

5. 1 観光スポットの時間的特徴の抽出(5)
OC-SVMツ イ ー ト 集 合 Ti 内 の ツ イ ー ト 発 信 時 間（ti .year,

ti .week of year, ti .hour）の分布を解析することで，観光ス(6)

寺は紅葉で有名であるため，紅葉の時期には特別多くのツイー
トが発信される．また，特にこの時期は夜間ライトアップのイ

C DE 1 67 ?@*0F  # OQPSRUTWVX
Y[Z]\ ^Q_S`SaSbcdKe a X \ ^f_S`SaWbcgSh[ikjUlmQn dIe a X

ポットの時間的特徴を抽出することができる．たとえば，清水





ベントが催されているため，夜間に多くのツイートが発信される．

 

まず，week of year に関する時間的特徴の抽出方法について述べる．なお，week of year に関する時間的特徴は，年単位で抽出するものとする．ここでは，2011 年の清水寺を対象スポッ

0FG 7 ?@IH,-J   4 )$5K /0$ ,LMIN 67 4 )$5K /0;  #

(7)

図3

トの例として説明する．

観光スポットと位置情報付きツイートの対応付け手法の流れ(1) 週ごと (week of year = 1, 2, . . . , 53) に発信されたツ
イート数を集計する．ここでは，週ごとのツイート数を要素とした特徴ベクトル Wi = (wi1 , wi2 , . . . , wi53 ) を定義する．特徴的な活動領域（濃い灰色の領域）を示している．
観光スポットの活動領域の推定には，領域判別問題の解法の一つである OC-SVM [2] を用いる．OC-SVM では，図 2 のよベクトル Wi の内容をグラフ化すると図 4(a)（横軸は週，縦軸
はツイート数を表す）のようになる．

うに，与えられた学習データ群から高密度領域を推定すること(2) ツイート集合 Ti 内の全ツイート数 |Ti | が 1 となるよが可能である．SVM は，学習データが比較的少ない場合におうに，週ごとのツイート数を正規化する．ここで正規化するのいても，高い汎化性能を示すという特徴をもつは，知名度のある観光スポットとそうでない観光スポットとの本研究では，対象とする観光スポット周辺において，対象ス間では，対応付けられるツイート数に大きな違いがみられるとポット名をタイトルにもつ位置情報付き写真および観光スポッ

いう格差を解消するためである．正規化後の週ごとのツイート

ト名をテキストに含む位置情報付きツイートを学習データとし∗∗∗数を要素とした正規化特徴ベクトル Wi˜ = (wi1
, wi2
, . . . , wi53)て，OC-SVM により領域推定を行う．

を定義し，これをグラフ化すると図 4(b) のようになる．

以下，図 3 を例に，対応付け手法の具体的な手順について説(3) (1), (2) を全スポットについて行う．全スポットについて得られた正規化後のツイート数の平均を得る．全スポット

明する．

(1) 対象とする観光スポット si ∈ S を決定する．

について得られた正規化後のツイート数の平均を要素とした平(2) 対象スポットから半径 r 以内において，対象スポット名

all
all
all
均特徴ベクトル Wiall = (wi1
, wi2
, . . . , wi53
) を定義し，これsi .name を写真タイトル pi .photo title に含む写真集合 Pi∗ ⊂=Pを得る．

(3) 写真集合 Pi∗ を学習データとして，OC-SVM により(4) 正規化特徴ベクトル Wi˜ と平均特徴ベクトル Wiall との差分をとった，差分特徴ベクトル Widiﬀ = Wi˜ − Wiall を得る．ここで，差分特徴ベクトルを求めるのは，全体的に時期に領域 RPi∗ を推定する．

(4) 対象スポットから半径 r 以内において，対象スポット

より発信ツイート数に偏りがみられるため，その偏りを消去すをるためである．差分特徴ベクトル Widiﬀ をグラフ化すると，図

ツイート集合 Ti∗ を学習データとして，OC-SVM に

ルデンウィークの時期）や第 49 週（紅葉の時期）などにおい名 si .name をテキスト ti .text に含むツイート集合 Ti∗ ⊂=T4(d) のようになる．この例では，清水寺は，特に第 19 週（ゴー

得る．

(5)

をグラフ化すると，図 4(c) のようになる．

より領域 RTi∗ を推定する．

て魅力が高くなるといえる．

(6) 領域 RPi∗ および領域 RTi∗ を合成し，領域 Ri を得る．
この領域 Ri を観光スポット si の活動領域とする．

(7) 領域 Ri 内に含まれるツイート集合 Ti を観光スポット
si に対応付けられたツイート集合とする．

5. 観光スポットの特徴抽出手法
観光スポット si に対応付けられたツイート集合 Ti に基づき，同様の手順で，hour に関する時間的特徴の抽出を行う．なお，hour に関する時間的特徴は，年および週単位で抽出するものとする．週単位で抽出することにより，夏場は昼間が人気があり，冬場は夜間が人気があるなど，季節ごとの特徴を抽出することができる．詳細な手順は割愛するが，清水寺の 2011年第 19 週および 2011 年第 49 週における hour に関する時間

0.1

120

0.09
100




60








0.08
0.07

80

40

0.06
0.05
0.04
0.03
0.02

20

0.01
0

1

5

9

13

17

21

25

29

33

week_of_year



37

41

45

49

0

53

1

5

9

13

17

21

25

29

33

week_of_year(a) 清水寺における週別ツイート数（2011 年）

37

41

45

49

53



(b) 清 水 寺 に お け る 正 規 化 後 の 週 別 ツ イ ー ト 数（2011 年）

0.1

0.03

0.09
0.08

0.02

0.07




0.06
0.05

0.01








0.04

0

0.03
0.02

-0.01

0.01
0

1

5

9

13

17

21

25

29

33

week_of_year



37

41

45

49

-0.02

53

1

5

9

13

17

21

25

29

33

week_of_year(c) 全スポットにおける平均週別ツイート数（2011

37

41

45

49

53



(d) 清水寺における週別ツイート数の差分（2011 年）年）

図 4 清水寺における week of year に関する時間的特徴（2011 年）

0.03

0.02

0.02




0.01

0.01








0.03

0

-0.01

-0.02

0

-0.01

0

3

6

9

12

15

18

21

-0.02

1

4

hour

7

10

13

16

19

22

hour

 

 

(a) 清水寺における時刻別ツイート数の差分（2011(b) 清水寺における時刻別ツイート数の差分（2011年第 19 週）

年第 49 週）図 5 清水寺における hour に関する時間的特徴（2011 年）

的特徴をグラフ化したものを，それぞれ，図 5(a), (b) に示す．

り観光スポットの特徴語句を抽出する．本研究では，形態素解

図のように，第 19 週においては，15 時前後が高くなっている

析器として，茶筌（注 9） を用いる．抽出対象の品詞を表 6 のとおのに対し，第 49 週においては，20 時前後が高くなっているこりとした．ただし，「清水寺本堂」や「清水の舞台」などのようとがわかる．これは，第 49 週においては，清水寺ライトアッな複合語に対応するため，連続する名詞や未知語，「の [助詞-連

プの催しが行われていたためであり，それを観賞するために多体化]」で連結される語句は一つの語句として抽出している．

くの人々が訪れていたことを反映している．
なお，ここでは，先述と同様の手順にしたがって，それぞれ，特徴語句の抽出は週別に行う．観光スポット si の第 j 週目に抽出された語句集合を，特徴ベクトル Hi ，正規化特徴ベクトル Hi˜ ，平均特徴ベクト

Lij = {lij1 , lij2 , . . .}ル Hiall ，差分特徴ベクトル Hidiﬀ が得られているものとする．

5. 2 観光スポットの特徴語句の抽出
ツイート集合 Ti 内のテキスト（ti .text）から形態素解析によと表す．
（注 9）：http://chasen.naist.jp/hiki/ChaSen/(4)

表 8 実験で収集したユーザ生成コンテンツ

表 6 形態素解析による抽出対象の品詞ユーザ生成コンテンツ

抽出対象の品詞

コンテンツ数

観光スポット

名詞-一般
名詞-数
名詞-固有名詞-一般

1,006

収集期間

2012 年 6 月 13 日

位置情報付きツイート

389,579

2011 年 1 月 1 日から 12 月 31 日

位置情報付き写真

12,4802012 年 6 月 30 日

名詞-固有名詞-人名-一般
名詞-固有名詞-人名-姓

6. 定 性 分 析

名詞-固有名詞-人名-名
名詞-固有名詞-組織

本章では，第 4. 章で述べた対応付け手法および第 5. 章で述

名詞-固有名詞-地域-一般
名詞-固有名詞-地域-国

べた特徴抽出手法の有効性を確認するために，実データを用い

名詞-接尾-サ変接続

た定性分析を行う．

未知語

6. 1 データセット

形容詞-自立データセットとしては，第 3. 章で述べた，観光スポットおよ

名詞-接尾-一般

び位置情報付きツイート，位置情報付き写真の 3 種類のユーザ

名詞-接尾-地域

生成コンテンツを用いた．

記号-一般
表7

本 実 験 で は ，日 本 国 内 に お い て 主 要 な 観 光 ス ポット
が 集 中 し て い る 京 都 を 対 象 と し て 選 ん だ ．こ こ で は ，清水寺の特徴語句（上位 10 件）

南 西 緯 度 経 度 (34.87069, 135.566713) か ら ，北 東 緯 度 経 度

特徴語句（() 内は tf-idf 値）
順位
第 16 週(35.12967, 135.935152) の矩形領域を対象エリアとして設定

第 49 週した．この矩形領域内の各ユーザ生成コンテンツを収集した．
1 Kiyomizudera(52.8365) 清水寺 (161.3635)

収集した各コンテンツ数およびその収集期間は表 8 のとおりで

2 清水寺 (41.5633)

東山区清水 (99.0543)

3 東山区清水 (29.3494)

善光寺堂 (22.9248)

4 清水の舞台 (13.9454)

清水の舞台 (20.9181)

6. 2 対応付け手法の分析

5 京都市 (5.9212)

京都市 (19.9841)

対応付け手法の有効性について定性的に分析する．ここでは，

6 さくら (5.5048)

清水寺本堂 (15.0961)

7 自主桜 (3.8918)

地主神社 (11.3221)

8 ザ・舞台 (3.8918)

清水寺境内 (7.5481)

9 八重 (3.8918)

ライトアップ (6.1777)

10 夜間参拝 (3.8918)

ganbareeeee(4.5850)

ある．

(a) 清水寺，(b) 金閣寺，(c) 哲学の道の事例を取り上げる．
図 6 は，各観光スポットに対応付けられた位置情報付きツ
イート集合を示している．

(a) 清水寺に関しては，第 4. 章で述べたように，清水寺の公式の住所以外の領域においてもツイートが対応付けられていることがわかる．また，清水寺本堂以外にも周辺の建造物や参道抽出された各語句 lijk の重みを算出する．ここでは，文書検におけるツイートも対応付けられている．

索においてよく用いられる tf-idf を用いる．tf とは，語句の出現(b) 金閣寺に関しては，金閣寺周辺以外にも，最寄りのバス

頻度（term frequency）であり，語句 lijk の tf は，観光スポッ

停「金閣寺道」から金閣寺に向かうまでの道中におけるツイー

ト si の第 j 週目における語句 lijk の出現回数となる．また，idf

トも対応付けられている．実際に，「いざ金閣寺へ！」や「歩とは，語句の逆文書頻度（inverse document frequency）であいて金閣寺へ」など，これから金閣寺へ向かうような内容のツり，語句 lijk の idf は，次式より算出される．

イートが多い．

idf = log

|S|
nijk

(5)

(c) 哲学の道に関しては，南北に伸びる道に沿ってツイートが対応付けられた．観光経路は線形状になっているが，提案手

ここで，|S| は全スポット数であり，nijk は語句 lijk を，対応法では，このような観光経路の抽出も可能であることを示した．

付けられたツイートのテキストに含むスポット数である．語句

以上，一例ではあるが，提案の対応付け手法により，観光ス
ポットの実質的な活動領域を考慮しながら，観光スポットと位

lijk の tf-idf は次式より算出される．
tf-idf = tf × idf

置情報付きツイートとを適切に対応付けることが可能であるこ(6)

最終的に，語句集合 Lij 内で tf-idf の高い順に整列しておく．
こうしておくことで，各観光スポットの週ごとの特徴語句を提示することが可能となる．たとえば，清水寺の第 16 週目および第 49 週目における上位 10 件の特徴語句は表 7 のとおりとな
る．表のように，桜の時期においては，「さくら」という語句が抽出されており，後者のように紅葉の時期においては，「ライトアップ」という語句が抽出されていることがわかる．

とを示した．

6. 3 特徴抽出手法の分析
特徴抽出手法の有効性について定性的に分析する．ここでは，(a) 金閣寺，(b) 哲学の道，(c) 八坂神社の事例を取り上げる．
各観光スポットの week of year に関する時間的特徴を図 7 に示す．

(a) 金閣寺に関しては，他のスポットに比べ，特に冬の時期（第 53 週から第 3 週まで）において，多くのツイートが発信さ(a) 清水寺(b) 金閣寺(c) 哲学の道

図 6 各観光スポットに対応付けられた位置情報付きツイート集合

0.06

0.06

0.06

0.05

0.05

0.05

0.04

0.04

0.03
0.02
0.01
0

-0.01




0.02
0.01
0

-0.01

-0.02
-0.03

0.04

0.03













5

9

13

17

21



25

29

33

week_of_year

37

41

45

49

53

-0.03

0.02
0.01
0

-0.01

-0.02
1

0.03

-0.02
1

5

9

13

17



21



(a) 金閣寺

25

29

33

week_of_year

37

41

45

49

53

-0.03

1

5



9

13

17

21



(b) 哲学の道

25

29

33

week_of_year

37

41

45

49

53



(c) 八坂神社

図 7 各観光スポットの week of year に関する時間的特徴

れていることがわかる．実際に，この時期に抽出された特徴語句に着目すると，「金閣の雪景色」という語句がみられた．

(b) 哲学の道に関しては，4 月（第 15 週から第 16 週まで）および 6 月（第 20 週から第 27 週まで）において，多くのツイー
トが発信されていた．それぞれの時期における特徴語句に着目すると，4 月の時期には「さくら」や「さくら満開」，6 月の時
期には「紫陽花」が抽出されていた．

(c) 八坂神社に関しては，7 月（第 29 週から第 31 週まで）において，多くのツイートが発信されていた．実際にこの時期は祇園祭が開催されていた時期であり，この時期における特徴語
句に着目すると，「祇園祭観覧」や「御幸祭の神事」，「祇園祭神輿渡御」など祇園祭に関する語句が抽出されていた．
以上のように，観光スポットの時間的特徴および特徴語句を考慮することにより，時節に応じた観光スポットを推薦することが可能となる．

7. ま と め
本稿では，OC-SVM により，対象スポットの実質的な活動領域を推定し，観光スポットと位置情報付きツイートを対応付ける手法を提案した．また，対応付けられたツイートを基に，
観光スポットの時間的特徴および特徴語句を抽出する手法を提案した．京都における実データを用いた定性分析により，提案
手法の有効性を示した．今後は，抽出された観光スポットの特徴に基づいた，観光スポット推薦システムの設計を検討する．

謝

辞本研究の一部は，文部科学省科学研究費補助金若手研究（B）「コンテキスト限定価値を考慮した情報推薦方式」（研究代表者：奥健太，課題番号 23700132）による．ここに記して謝意を表します．
文

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