DEIM Forum 2013 E5-5

系列マイニングによるスポットパス抽出に関する研究
渡邊直人†

佐藤哲司††† 筑波大学大学院 図書館情報メディア研究科 〒 305-8550 茨城県つくば市春日 1-2†† 筑波大学 図書館情報メディア系 〒 305-8550 茨城県つくば市春日 1-2
E-mail: †{wnaoto,satoh}@slis.tsukuba.ac.jp
あらまし 近年，ユーザが自身の訪れたスポットを他のユーザに知らせるチェックイン機能が様々な SNS で提供されている．ユーザは駅や飲食店など，様々なスポットでチェックインをしている．ユーザがどのようなスポットからスポットへと移動をしているのかを明らかにすることで，企業のマーケティングやユーザ行動のナビゲーションへの応用が可能となる．本論文では，系列マイニングを用いることで，チェックインデータの中から頻出するスポットパスを抽出した．その中で，スポットのカテゴリに応じた特徴が見られたので報告する．
キーワード

スポットパス，ロケーションベース SNS，系列マイニング，ユーザ行動

A Study on Extracting the Spotpath by Sequential Mining
Naoto WATANABE† and Tetsuji SATOH††† Graduate School of Library, Information and Media Studies, University of Tsukuba
1-2 Kasuga, Tsukuba, Ibaraki, 3058550 Japan†† Faculty of Library, Information and Media Science, University of Tsukuba
1-2 Kasuga, Tsukuba, Ibaraki, 3058550 Japan
E-mail: †{wnaoto,satoh}@slis.tsukuba.ac.jp
Abstract Latest, Social Networking Services have a function called check-in that users record a spot visited. Users
check-in at variety spot. For example, a station and a restaurant on weekdays, a shopping mall and a electronics
retail store on holidays. To know the behavior of users is useful for a marketing plan on business or a navigation foruser behavior. In this paper, we extracted the SpotPath appeared frequently among check-in data. And we report
the special SpotPath depending on category and usage of user.
Key words SpotPath, Location-Based Social Network Services, sequential mining, user behavior

1. 背サービス内での称号獲得，訪れたスポットを記録するライフ景

ログとしての利用，友人との情報共有など様々である．また，近年，ユーザが自身の訪れたスポットに対してチェックイ

Foursquare 上でのチェックインは Twitter（注 4）や Facebook（注 5），ンをする，ロケーションベース SNS（Location-Based SocialMixi（注 6）など既存の SNS サービスとの連携が可能なことも，Network Services, 以下 LBSNS) が普及してきている．LBSNS

Foursquare の利用を促進している要因と考えられる．の代表的なサービスの１つである Foursquare（注 1）は，2009 年

チェックインデータは，店舗名や所在地（緯度・経度情報），に米国でリリースされ，2012 年 4 月現在で，ユーザ数は全世

店舗の業種・業態を表すカテゴリ情報など，スポットに関する情界で 2,500 万人を突破し，チェックイン数は累計 25 億回を超え報だけでなく，チェックインをしたユーザに関する情報も含んている（注 2）．日本での利用も盛んであり，東京でのチェックインでおり，Foursquare のサーバ上に蓄積されている．チェックイ（注 3）

数が米国ニューヨークよりも多いという調査もある．

ユーザの利用目的は，チェックインをすることで得られるンデータから観測される，誰がいつ，どこにいるのか，次にどこへ行くのかという情報は，ユーザ行動をモデリングする上で（注 1）：Foursquare, https://ja.foursquare.com/（注 2）：http://markezine.jp/article/detail/16431（注 4）：Twitter, https://twitter.com/（注 3）：http://scobleizer.com/2010/05/16/the-king-and-queen-of-location-（注 5）：Facebook, https://www.facebook.com/

based-services/（注 6）：Mixi, http://mixi.jp/

有用である．例えば，雑貨店を訪れたユーザは，次にカフェにめに，レビュー文章を分単位に分割し，文単位での評価の並び訪れる傾向があるということが分かれば，雑貨店にカフェの割をシーケンスとして，商品レビューに付与されている評価値と引クーポンを置くなどのマーケティングが行える．また，ユーシーケンスとの関係を調査している．山田ら [9] は，プログラ

ザの移動軌跡を利用した行動ナビゲーションに関する研究も盛

ミングのコードに対して系列マイニングを適用している．オブんである．

ジェクト，メソッド，引数などをシーケンスとしてマイニング

本研究では，LBSNS のチェックインデータを対象として，系することで，プログラムの欠陥を発見する手法を提案している．

列マイニングの手法を適用し，頻出する移動軌跡をスポットパ

本研究では，代表的な LBSNS である Foursquare の実デー

スとして抽出する．これによりユーザがどのようなスポットをタに対して，系列マイニングを適用することで，多くのユーザ訪れ，次にどこへ向かうのか，その特徴を明らかにすることが訪れる共通のスポットパスを抽出し，行動モデルの分析を試を目的とする．LBSNS の代表的なサービスである Foursquare

みる．LBSNS は，写真共有サイト Flickr に写真をアップするから実際のチェックインデータを収集し，24 時間を単位としことと比較して簡便に利用できることから，ユーザは日々の生たチェックインのシーケンスをユーザ毎に作成する．得られた活での利用が多いと考えられる．そのため，抽出されるスポッ個々人のシーケンスに対し，系列マイニングのアルゴリズムでトパスも日々の生活をを直接的に反映しているものと思われる．

ある PrefixSpan を用いることで典型的なスポットパスを抽出する実験を行う．

2. 関 連 研 究

3. 系列マイニングを用いた分析法
ユーザが日々の生活の中でスポットを訪れるにあたり，スポットを訪問する順序も重要な要素であると考えられる．例え

本研究に関連する，スポット推薦に関する研究，系列マイニ

ば，居酒屋でお酒を飲んだ後に締めのラーメンを食べに行く，ングを利用した研究について概観することで，本研究の位置付ショッピングモールで買い物をして歩き疲れたらカフェで休憩

けを明確にする．

するなどが挙げられる．そこで本研究では，スポットの訪れる

篠田ら [1] は，ユーザが訪れたスポットと，そこに滞在して順序を考慮してシーケンスを抽出することができる系列マイニいる時間に着目し，これらを行動特性の素性として，類似するング（sequential mining）を行う．本章では，系列マイニング

ユーザの情報を参照することで，ユーザが興味を示すと思わの定義と具体的なアルゴリズムである PrefixSpan について説れるスポットを推薦する方法を提案している．zhijun ら [2] は，明する．

写真共有サービス Flickr（注 7）に投稿される写真に付与されたジ

3. 1 系列マイニングの定義

オタグ (位置情報) を利用し，世界の 12 都市での旅行ルートの系列マイニングとは，大量の系列データ (sequence data)作成を試みている．Choudhury ら [3] も Flickr の写真のジオタを蓄積した系列データベース (sequence database) の中から，グを利用し，ユーザ毎のアップロードした写真の撮影時間の間系列情報を保持したまま頻出する部分シーケンス (sequential隔から，２地点のルートの長さを定義して，頻出する旅行ルーpattern) を抽出する手法である．

トの抽出を試みている．一般ユーザによる手作業で作成された系列データベースに格納される系列データは，一般に表 1 のルートと，提案手法により自動抽出されたルートの比較を行い，ような構造を持つ．アルファベットで表記されているアイテム

スポット推薦をするための良好な結果が得られたと報告していは，本研究のチェックインを表しており，シーケンス中の何番目る．Kurashima ら [4] は，トピックモデルと隠れマルコフモデに出現するかを表す，識別子 (TID) が付与されている．これら

ルを適用したスポット推薦方法を提案し，Flickr のデータを用アイテムで構成されたシーケンスにも，それぞれ識別子 (SID)いて提案法の有効性を検証している．cho ら [5] は，ユーザのが付与されている．

行動モデルを明らかにすることを目的とし，LBSNS のデータシーケンスの長さは，構成するアイテムの個数によって定義分析をしている．その結果，ユーザの行動モデルには個々人のされ，シーケンスαが k 個のアイテムで構成されているとき，行動パターンの他，友人関係も影響を及ぼしていることを報告

シーケンスαの長さは k とする．また，同一シーケンス，すなしている．

わち，同一のアイテムが同じ順序で出現するシーケンスの出現

旭ら [5] は，ブログから様々な人間の行動連鎖を系列マイニ

回数は支持度と定義される．系列マイニングの処理開始時に，ングによって抽出し，ユーザに抽出したシーケンスを提示する

抽出するシーケンスの最小支持度 (minimum support) を設定

検索システムを作成している．例えば，結婚式に関するクエリ

し，系列データベース内で長さｋのシーケンスαの支持度を調を入力すると，結婚式での流れを理解できるとともに，結婚式べ，最小支持度を満たすシーケンスを抽出する．に関係するクエリが表示される仕組みになっている．郡ら [6]は，ブログ記事からスポット名を抽出してシーケンスを生成し，

表 1 系列データベースの例

スポット名とそのルート，スポット名に関連するキーワードをTID

マップ上に表示する．これは旅行プラン作成補助を目指したシ

SID t1t2

t3

ステムとなっている．筬島ら [7] は，商品レビューを評価するた

s1

ACD

s2

A

BC

s3

A

A

B

（注 7）：Flickr, http://www.flickr.com/

表 2 長さ１のシーケンスの支持度

表 4 アイテム A に続く各アイテムの支持度

A：3

A：1

B ：2

B ：3

C ：2

C ：2

D：1

D：1

表 3 アイテム A に対する Preﬁx database

表 5 PreﬁxSpan による抽出結果

射影元の SID

部分シーケンス

部分シーケンス

支持度s1CDAB3s2

BCAC2s3

ABs3

B

ポットパスの抽出結果について分析を行う．

4. 1 分析に使用するチェックインデータ
3. 2 Prexspan の特徴
系列データベースから，与えられた長さ（支持度）以上の部分シーケンスを抽出するためのアルゴリズムを説明する．本研

本研究ではユーザ数やサービスの普及度合いから，Foursquareのチェックインデータを収集し，分析に使用することとした．
収集したデータセットの基本的な情報を表 6 に示す．

究では，pei [10] らによって提案された PrefixSpan アルゴリズ

Foursquare では，既に登録されているスポットが存在すれムを用いて部分シーケンスを抽出する．系列データベースに対ば，そのスポット対してチェックインをして，無ければ新たにして Prefix projection と呼ばれる射影を行い，それによって生スポットを登録してチェックインすることが可能である．スポッ成される Prefix database を探索することで，候補となるシートには，スポット名，カテゴリ，緯度経度，国名，住所などのケンスを生成することなく高速な処理を実現している．Prefix

情報項目があり，ユーザによって情報が付与されている．カテ

projection では，射影元のシーケンスから射影対象より後ろにゴリは現時点では 400 種類以上のカテゴリがあらかじめ決めら存在するシーケンスのみを抽出する．

れており，ユーザは選択してスポットに付与する．

具体的な PrefixSpan の処理は，初めに長さ１の頻出シーケ

4. 2 ユーザのチェックイン数ンスを抽出し，その後，深さ優先探索で Prefix projection とユーザあたりのチェックイン数を示したのが図 1 であり，ユーPrefix database のマイニングが繰り返される．ここで，表 1

ザによってその利用頻度に差があることが確認できる．その分に示した系列データベースに対して，PrefisSpan を適用する際布は，べき乗分布に近いことがわかる．の処理手順を示す．抽出する条件は長さが 2 以上の部分シーケ

4. 3 チェックインされるスポットンスで，最小支持度を 2 とする．まず，各アイテムを長さ 1 の

表 7 はチェックインの多い上位 10 位のスポットである．都シーケンスとして抽出し，その支持度を数える．表 2 は，その市部の鉄道駅が 9 割を占めている．11 位以下も鉄道駅が頻出結果であり，アイテム A，アイテム B，アイテム C はそれぞれ支持度が 2 以上であるので適当である．アイテム D は支持度

表6

分析のデータセットが 1 のため不適となり，条件を満たすアイテム D から始まる部期間分シーケンスは存在しないことがわかる．次に，射影対象をア

チェックイン数

イテム A とした場合の処理は，各 SID に対して，表 3 に示すユーザ数

45,447

アイテム A に後属する部分シーケンスの抽出である．これに対スポット数

135,655

して，各アイテムの支持度は表 4 であり，この結果から，支持カテゴリ数394

2012/06/15 - 2012/06/30
419,349

度が 2 以上であるアイテム B，アイテム C は，アイテム A とつなげたシーケンス AB，シーケンス AC として抽出されることになる．続いてシーケンス AB について射影するをすると，抽出されるシーケンスとその支持度は C:1 となり，最小支持度2 を満たさないので不適である．続いてシーケンス AC について射影すると，抽出されるシーケンスとその支持度は D:1 となり，これも不適である．これでアイテム A から始まるシーケンスの抽出の処理が終わる．以上の処理を，シーケンス B，シーケンス C に対しても行う．その結果，表 5 の部分シーケンスが抽出される．

4. 系列データの分析と評価
本研究では，実際の LBSNS のデータを分析する．4.1 節で分析に用いるチェックインデータについて説明し，4.2 節でス

図 1 ユーザのチェックイン数

表7

チェックイン数上位 10 位のスポット
スポット名

件数

No スポット名

件数

1

秋葉原駅

2,583

1

秋葉原駅

1,330

2

新宿駅

2,163

2

新宿駅

1,327

3

東京駅

1,946

3

東京駅

1,1384渋谷駅

1,347

4

渋谷駅

821

5

横浜駅

1,177

5

横浜駅

725

6

池袋駅

1,166

6

池袋駅

662

7

大阪駅

1,026

7

大阪駅

634

8

885

8

大宮駅

568

800

9

川崎駅

9

大宮駅
ヨドバシカメラマルチメディア Akiba

544

川崎駅

品川駅

10799

10494

23

渋谷ヒカリエ482

36

横浜アリーナ313

表8

チェックイン数上位 10 位のカテゴリ
件数

平日
休日
全日

表 11 チェックイン数上位 10 位のスポット (休日)

No

スポット名

件数

1

秋葉原駅

1,253

2

新宿駅

836

3

東京駅

808

4

渋谷駅

526

5

池袋

504

6

452
443

No

カテゴリ名

1

鉄道駅

102,8992

ラーメン

16,3843

コンビニエンスストア

16,3074

和食

13,553

5

地下鉄

12,9027

横浜駅
ヨドバシカメラマルチメディア Akiba

6

ショッピングモール

11,982

8大阪駅

392

7

スーパーマーケット

8,329

9

新横浜駅

373

8

カフェ

7,936

10

名古屋駅

321

9

電器店

7,358

10

コーヒーショップ

6,975

表9

種類

表 10 チェックイン数上位 10 位のスポット (平日)No

平日と休日のチェックイン数
１日あたりのチェックイン数 日数 平均チェックイン数

245,151
174,198
419,349

11
5
16

22,286.5
34,839.6
26,209.3

表 12 チェックイン数上位 10 位のカテゴリ (平日)

No

カテゴリ名

件数

1

鉄道駅

66,4652

コンビニエンスストア

10,955

3

ラーメン

9,857

4

地下鉄

9,063

5

和食

8,202

6

ショッピングモール

5,464

7

スーパーマーケット

4,363
4,312

していることが確認できた．鉄道駅以外には，都内の大型家電

8

カフェ

量販店であるヨドバシカメラ マルチメディア Akiba，2012 年

9

コーヒーショップ

4,300

春にオープンした複合商業施設の渋谷ヒカリエ，多目的イベン10

オフィス

3,561

トホールである横浜アリーナなどが見られる．
スポットを個別に観測するには，データがスパースであることから，ここから先はカテゴリに着目して分析を進めていく．

表 13 チェックイン数上位 10 位のカテゴリ (休日)

No

カテゴリ名

件数

1

鉄道駅

36,434

チェックインの多いカテゴリ上位 10 件を示したのが表 8 であ

2

ラーメン

6,527

る．鉄道駅が非常に多く，全体の約 25%を占めていることがわ

3

コンビニエンスストア

6,518

かる．同様に，交通機関である地下鉄もランクインしている．

4

和食

5,352

グルメ系のカテゴリとしてラーメン，和食，カフェ，コーヒー

5

地下鉄

5,351

ショップなどがランクインをしている．生活用品を買うための6

ショッピングモール

3,966

7

スーパーマーケット

3,928

8

カフェ

3,839

9

電器店

3,835

10

コーヒーショップ

3,624

コンビニエンスストアやショッピングモール，スーパーマーケッ
トもランクインしている．
次に，チェックインがされる日を平日と休日に分けて調査した．表 9 から，休日は平日に比べると１日あたりの平均チェックイン数が多いことがわかる．しかし，表 10，表 11，表 12，
表 13 から，チェックインの多いスポットとカテゴリに，大きな差異は見られなかった．

4. 4 チェックインの時間帯
次にチェックインがされる時間帯を調べた．データセットのチェックインデータ数を 1 時間単位として表したのが図 2 であ図 2 チェックインの時間帯

図4

図 3 鉄道駅のチェックインの時間帯

ラーメンのチェックインの時間帯

図 5 コンビニエンスストアのチェックインの時間帯

る．全日では，9 時前後，13 時前後，19 時前後でチェックインが多くされていることがわかる．平日のチェックインも同様の様子を示している．一方，休日では朝のチェックインは少なく，13 時前後，そして 17 時にピークが存在している．チェックインが少ない時間帯は 4 時，5 時であることがわかる．
また，カテゴリによるチェックインのピークの時間帯を調査した．チェックインの多いカテゴリ上位 3 つの鉄道駅，ラーメン，コンビニエンスストアを調べた結果が図 3，図 4，図 5 である．鉄道駅は平日では 9 時と 19 時にピークがあることがわ
かる．休日では，13 時，17 時でのチェックインがされてるが，極端に多いというわけではない．ラーメンでは，平日と休日の共に，13 時台にチェックインが集中していて，その後 21 時前後でのチェックインが多いことがわかる．コンビニエンススト

図6

コンビニエンスストアの時間帯あたりのチェックイン比率

アでは，平日の 9 時前後，12 時台，18 時前後にそれぞれピークがあることがわかる．休日では 17 時がピークとなっており，4. 5 チェックインシーケンス平日とは異なる形となっている．さらに，１日のチェックイン

次にチェックインデータからシーケンスを作成し，その特徴に対する時間帯あたり比率を示したのが表 6 であり，休日は 22を調べる．チェックインの時間帯は，4 時と 5 時が少ないという時以降の比率が，平日に比べ高くなっていることがわかる．こ傾向から，ユーザ毎に 05:00 から翌 04:59 までの時間のチェッのように，チェックインされる時間帯は，平日か休日か，さらクインを１シーケンスとして作成する．その結果，シーケンスにカテゴリによって異なる特徴を持つことが判明した．

数と平均シーケンス長は表 14 の通りであった．この結果から，あるユーザがチェックインを１回以上する日には，１日のうち表 14

シーケンスデータ

シーケンス種類

件数

シーケンス数

182,755

平均シーケンス長2.29

図8

スポットパスにおける頻出アイテム

図 7 シーケンス長の乗分布
表 15

スポットパスの長さ
長さ 件数

2165

380

435

5

4718

1

平均は 2.29 回チェックインすることが判明した．

図 9 スポットパスによる頻出アイテム (拡大)

表 7 はシーケンス長の分布である．長さ 1 がシーケンスが最も多いが，スポットパス抽出が可能となるシーケンス長 2 以上

9 から，出現数の多いカテゴリ同士でつながっていることがわのシーケンスを合計すると，その割合は半数以上となっている．

かる．その中でもコンビニエンスストア，ショッピングモール，5. 系列マイニングの結果
4.1 節で作成したシーケンスに対して，PrefixSpan を適用してスポットパスの抽出を行った．最低支持度を 2 と設定し，全地下鉄，スーパーマーケットなどもエッジ数からハブとなっていることが確認できる．

6. 考

察

シーケンス数の約 0.1 ％に当たる 180 以上存在するスポットパ

6. 1 チェックインデータに関する考察

スを抽出した．その結果，288 種類のスポットパスが得られた．

Foursquare のチェックインデータを対象分析をしたところ，スポットパスの長さの分布を表 15 に示す．スポットパスの平

図 1 より，ユーザのチェックイン回数はべき乗分布に近い傾向

均長は 2.6 であり，多くのスポットパスが長さ 2 であることがが見られた．その中でも複数回のチェックインをしたユーザはわかる．また，長さ 7 および 8 のスポットパスが１つずつ存在半数程度であったことから，今回抽出されたスポットパスは，しているが，これはすべてカテゴリが鉄道駅のスポットによっ

Foursquare をある程度利用しているユーザ層の特性を表してて構成されている．その他に，288 のスポットパスのうち 198いることになる．また，チェックインされたスポットのカテゴのスポットパスが，鉄道駅を含んでいた．

リを確認したところ，表 8 より鉄道駅が全体の約 25%を占めて最後に抽出した 288 種類のスポットパスを，長さ２毎のパスいた．この要因として，Foursquare が同じ場所でチェックインに分割し，スポットをノード，次のスポットへの経路をエッジを重ねることで特典が得られるというサービス設計がされていとして有向グラフを生成した．その結果を図 8 に示す．鉄道駅

る点，鉄道駅という場所が通勤や通学など普段の生活の中で多の入出力のエッジ数が共に最も多いことが確認できる．中央のく訪れるスポットであるという点，鉄道駅での電車の待ち時間円の外側には，チェックイン数のトップ 50 にもランクインしはスマートフォンを操作してチェックインをするのに適していていないカテゴリが並んでおり，鉄道によって様々な種類のスる点などが考えられる．その他，ラーメンやコンビニエンススポットパスが形成されていることがわかる．また，拡大した図

トア，和食，地下鉄，ショッピングモールといったカテゴリでのチェックインが多いのは，これらのスポットを生活の中で利用する機会が多いためと考えられる．チェックインの時間帯に着目すると，図 2 より，全体の傾向として９時・13 時・19 時

謝辞本研究の一部は筑波大学図書館情報メディア系プロジェクト研究による助成を受けたものである．

でのチェックインが多いことがわかった．これは，Foursquare
では社会人や学生のユーザが多く，これらの時間が通勤通学時，昼休み，退社，下校などの時間となっていることが考えられる．
一方で，カテゴリや，平日か休日かによってピークの分布が異なっていることも確認できた．
チェックインデータからシーケンスを作成した結果，表 14 よりシーケンスの平均長は 2.29 であることがわかった．

6. 2 スポットパスに関する考察
スポットパスを抽出した結果，288 パターンのスポットパスを抽出した．113 のカテゴリから構成されており，表 15 より，スポットパスの約 70%は長さが 2 であった．であった．その中でも，鉄道駅が多く出現していることが確認できた．最後に抽出したスポットパスからネットワーク図を作成した．図 8，9 より，鉄道駅が移動軌跡の主要なハブとなっていること，コンビニエンスストア，ショッピングモール，スーパーマーケットなどのカテゴリも入出次数が多く，生活に密着した近いスポットがやはりハブとなっている．その他，鉄道としか移動軌跡を形成していないカテゴリが存在しており，外出時に移動手段として鉄道駅でチェックインをして，目的地のスポットでチェックインをするといったような利用がされていることがわかる．

7. お わ り に本研究では，LBSNS の代表的なサービスである Foursquareに蓄積されたチェックインデータを対象に，系列マイニングを適用することでユーザが訪問したスポットのシーケンスであるスポットパスの抽出した．
まず，Foursquare のチェックインデータの概要を分析したところ，カテゴリによってチェックイン数や，チェックインの時間帯などが異なる特徴を示すことがわかった．特に鉄道駅のチェックインが頻出しており，その他，ラーメンや和食などの飲食店，コンビニエンスストアやショッピングモールなど日々の生活で利用するカテゴリが多く見られた．
作成したシーケンスに対し，PrefixSpan を適用することで，288 種類のスポットパスが抽出された．スポットパスの長さは多くが 2 および 3 であり，鉄道駅を含むスポットパスが多く抽出された．次に，抽出した 288 種類のスポットパスを長さ２毎のパスに分割し，スポットをノード，次のスポットへの経路をエッジとして有向グラフを生成した．その結果，鉄道カテゴリを主要なハブ，その他コンビニやショッピングモールなど生活に近いカテゴリもハブとなるようなネットワークが確認できた．
今後の課題として，Foursquare はユーザによって利用具合が異なるため，ユーザ層によって特徴的なスポットパスを抽出することが挙げられる．そのためには，他の期間のチェックインデータでの分析や，チェックイン数やカテゴリを考慮したユー
ザのクラスタリングの処理が挙げられる．

文

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