DEIM Forum 2013 B10-3

ユーザ・アイテム統合モデルに基づく
Context-Aware 推薦システムの開発と評価
関匠吾†

奥健太††

中島伸介†††† 京都産業大学大学院先端情報学研究科 〒 603–8555 京都府京都市北区上賀茂本山†† 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††† 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: †i1258087@cse.kyoto-su.ac.jp, ††oku@fc.ritsumei.ac.jp, †††nakajima@cse.kyoto-su.ac.jp
あらまし 近年，ユーザに適切な情報を提供することを可能にする情報推薦技術が注目されている．その技術として，ユーザベース型推薦手法とアイテムベース型推薦手法の 2 つの手法がある．ユーザベース手法では，アイテムを新規ユーザに対して推薦できない問題があり，アイテムベース手法では，ユーザに対して新規アイテムを推薦できない問題があった．そこで我々はこの問題を解決するため，この 2 つの手法をハイブリッド的に統合する手法の提案を行なっている．本稿ではシステム構築に向けた具体的な検討を行い，プロトタイプシステムを開発した．さらにプロトタイプシステムを用いて評価実験を行った．
キーワード

情報推薦，コンテキストアウェア情報推薦，ユーザコンテキスト，コールドスタート問題，ハイブリッド型推薦

Development and Evaluation of Context-Aware Recommender System
Based on User-Item Integrated Model
Shogo SEKI† , Kenta OKU†† , and Shinsuke NAKAJIMA†††† Division of Frontier Informatics, Graduate School of Kyoto Sangyo University
Motoyama, Kamigamo, Kita-ku, Kyoto-City, Kyoto, 603–8555 Japan†† College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University
1–1–1 Nojihigashi, Kusatsu-City, Shiga, 525–8577 Japan††† Faculty of Computer Science and Engineering, Kyoto Sangyo University
Motoyama, Kamigamo, Kita-ku, Kyoto-City, Kyoto, 603–8555 Japan
E-mail: †i1258087@cse.kyoto-su.ac.jp, ††oku@fc.ritsumei.ac.jp, †††nakajima@cse.kyoto-su.ac.jp
Abstract In recent years, Information recommendation technology has attracted much attention, which intends to provide users appropriate information. There are two recommendation methods of user-based method and item-based method.
User-based method has a problem that can’t recommend items for new users, moreover item-based method has a problem thatcan’t recommend new items for users. To solve the two problems, we have proposed a method to integrate a hybrid of thetwo methods. This paper makes a specific inquest for system architecture, develops a prototype system, moreover runs anevaluation experiment using it.
Key words Information recommendation，Context-Aware information recommendation，Users’ contexts，Cold-start problem，Hybrid recommendation

1. は じ め に指した取り組みが多くなされている．従来の情報推薦に関する研究で扱われるコンテキストの多くは，時間や場所など単純近年，ユーザに適切な情報を提供することを可能にする情報なコンテキストを扱うものであるが，我々の研究 [1] では，24推薦技術が注目されている．この情報推薦技術に対してユーザ

次元のコンテキストを考慮したユーザの嗜好データと 28 次元の状況（コンテキスト）を考慮することで推薦精度の向上を目

のアイテムパラメータに SVM を用いて，コンテキスト依存型ムを提案している．これは楽曲のみの推薦に対し本システムはユーザ嗜好モデルを作成し推薦対象アイテムの推測を行なってアイテムの特徴が取得できるものであればどんなアイテムでもいる．また，コンテキスト依存型のランキングを作成すること推薦できる点で異なると言える．

により成果を挙げている．しかし，この研究ではユーザ毎に嗜コンテキストを評価した技術として，食べログ [10] がコン好学習を行うため，新規ユーザ及び利用経験の浅いユーザに対テキストの評価分布を掲載している．この技術は，コンテキスして十分な推薦が行えないコールドスタート問題が起こる．

ト毎に 9 段階の評価を用いており，平均点として『夜の点数：そこで，それぞれのユーザがどのような状況でどのようなア3.20』というように掲載している．また，唯一『夜』と『昼』のイテムを好むのかを学習するのではなく，アイテム側の特性と予算のみ複合的に掲載されており，それ以外はコンテキスト毎して，どのような状況のユーザから支持を受けているかというの掲載であるため『夜にデート』といった場合の評価を見るこことを表すデータを蓄積することで，新規ユーザに対してもそとが出来ない．の時のコンテキストに応じて適切なアイテムを推薦することが可能な，アイテム利用時のユーザコンテキストを考慮した情報推薦システムの提案 [2] を我々は行なっている．しかし，これ

3. 提 案 手 法
本章では，3.1 節において，システム全体の構成と想定するは新規アイテムが推薦対象とならないコールドスタート問題が動きについて説明し，そのそれぞれの動作について 3.2. 節では起こる．

ユーザベース手法について，3.3 節ではアイテムベース手法に

これはユーザベース手法の問題をアイテムベース手法，アイテムベース手法の問題をユーザベース手法で補えば解決することができるのでは無いかと考え，この 2 つの手法をハイブリッ

ついて，3.4 節では統合システムについて述べる．さらに，3.5
節ではユーザ毎の個別化について述べる．

3. 1 システムの概要

ド的に統合した情報推薦システムの提案を行った [3]．しかし，本システムは，ユーザから取得したユーザコンテキストに基

この提案にはシステムを構築することが想定できておらず，推づきユーザベース手法とアイテムベース手法から選定された薦精度についての評価も行なっていない．

アイテムを統合システムを用いて 1 つのランキングに統合し，本稿では，システム構築に向けた具体的な検討を行い，プロユーザに提示するものである．同時に新規アイテムと新規ユートタイプシステムの開発を行う．また，このプロトタイプシス

ザに対するコールドスタート問題を解決する．システムの全体テムを用いて評価実験を行う．

2. 関連研究と関連技術
ユーザコンテキストを考慮した研究として，Setten ら [4] は，図を図 1 に示し，動きを簡単に記述する．また，本システムの動作環境は Web サイトを想定している．

step 1 ユーザから PC やモバイル端末を介してユーザコンテキストを取得する．

携帯観光アプリケーション COMPASS というサービスを提案しstep 2 取得したユーザコンテキストとアイテムデータベースている．また，Asthana ら [5] は，買い物をしている店内限定でを用いてユーザベース手法により推薦アイテムを選定あるが商品を提供するサービスを提案している．しかし，これする．詳細は 3.2 節に記述する．

らの研究はユーザコンテキストとして位置情報のみを考慮してstep 3 取得したユーザコンテキストとアイテムデータベースいるものであるためコンテキストアウェア推薦システムとしてを用いてアイテムベース手法により推薦アイテムを選精度が高いとは言えないと考える．
コールドスタート問題を解決する研究として，Middleton ら [6]は，オントロジを用いた論文の推薦を行うシステムを提案して定する．詳細は 3.3 節に記述する．

step 4 step 2，3 より選定されたアイテムを統合しユーザへ提示する．詳細は 3.4 節に記述する．

いる．これは，オントロジの概念的階層を用いて論文の推薦を3. 2 ユーザベース手法行うもので，新規ユーザに対するコールドスタート問題を解決

ユーザベース手法はユーザの嗜好を学習したデータベースをしている．また，小原ら [7] は，Blogger を協調フィルタリング用い，推薦アイテム選定機能によりユーザの嗜好を重視したアの仮想的なユーザとして利用することで新規ユーザに対するイテムを選定する．主な処理は学習フェーズと選定フェーズでコールドスタート問題を解決している．しかし，これらの研究あり，それぞれの処理内容について説明する．これは以前の提は新規ユーザに対しては推薦を行えるが新規アイテムに対して案手法 [1] であり，文献にて詳細を述べているのでここでは簡のコールドスタート問題は解決することが出来ていない．

単に説明する．

ハイブリッド型推薦システムの技術と研究として，Ama-3. 2. 1 学 習 方 法

zon.com [8] は，協調フィルタリングを用いたユーザベース型推ユーザベース手法の処理の 1 つである学習方法について説明

薦「Your Amazon.com」と今閲覧しているアイテムはどのアイする．学習はシステムを利用したユーザ毎に行い嗜好を判別すテムを買ったユーザに買われているかを用いたアイテムベースる手掛かりとなる．本手法では，1 アイテムに 2 クラス（“満足型推薦「Customers Who Bought This Item Also Bought」の 2 つ“・“不満足 “）どちらかの評価を与えることで学習を行う．学の手法を用いているが，それぞれ独立して提示しているため，習の処理については図 2 に示す．図中のユーザは新規ユーザ及組み合わせて提示する本システムとは異なる．また，吉井ら [9]び既存ユーザどちらでも構わないとし，ユーザコンテキスト及は，ユーザの楽曲評価と音響的特徴を用いて楽曲の推薦システ

び推薦システムは特に定義しないものとする．

表 1 学習データ例

UserIdItemIdClass

UserWith

ItemBudget...

user001

item001

1

友人

3000

...

user001

item005

0

恋人

5000

...

user002

item001

0

一人

3000

...

...

...

...

...

...

...

図 1 システムの概要図

図3

ユーザベース手法：選定フェーズの流れの各取得データは特に定義しないものとする．

step 1 ユーザコンテキストを取得する．
step 2 ユーザがまだ利用していない新規アイテムのデータをアイテムデータベースより取得する．

step 3 step 1 のユーザコンテキストと step 2 の新規アイテムの
図2

ユーザベース手法：学習フェーズの流れ

アイテムデータを合わせた融合データ集合を作成する．

step 4 step 3 で作成した融合データを推薦アイテム判定機能
step 1 ユーザコンテキストを取得する．
step 2 推薦システムより推薦アイテム一覧が提示される．
step 3 ユーザは step 1 のユーザコンテキストにおいて “満足“・“不満足 “（例えば，“買いたい “・“買いたくない “）の評価をアイテムに与える．

step 4 ユーザの情報（ログイン ID や携帯の識別番号等），アイテムの情報，step 1 のユーザコンテキスト及び step 3の評価をユーザベース手法学習用データベースに追加していく．
追加後のデータベースの例は表 1 である．それぞれのカラム名について，UserId がユーザの情報，ItemId がアイテムの情報，Class が評価（この例の場合，“満足（1）“・“不満足（0）“），UserWith がユーザコンテキスト（この例の場合，誰と居るかを表す），ItemBudget はアイテムパラメータ（この例の場合，予算を表す）となり，それ以降はユーザから取得したコンテキス
ト及び利用するアイテムパラメータが続く．

3. 2. 2 選 定 方 法
ユーザベース手法の処理の選定方法について説明する．アイ
テムの選定には 3.2.1 項で説明した学習方法により作成されたデータ，新たに取得したユーザコンテキスト及び新規アイテムデータを用いて行う．選定の処理については図 3 に示す．図中が取得する．

step 5 3.2.1 項で説明した学習方法により追加されたデータにSupport Vector Machine（SVM）[11] を用いて判別平面を決定し，step 3 の融合データの各新規アイテムに対するユーザの嗜好（“満足 “・“不満足 “）を推測する．

step 6 step 5 で “満足 “と推測された新規アイテムを推薦対象アイテムとし，価値判断基準モデル [1] に基づきランキングを作成する．作成したランキングは統合システムへ渡される．

3. 3 アイテムベース手法
アイテムは利用される毎にそのアイテムを利用するユーザコンテキストが収束し，一意のユーザコンテキストが決まるのでは無いかと考えた．例えば，あるアイテムは二次会でよく利用され，別のあるアイテムは家族で良く利用するといったことが考えられる．そこで，アイテムベース手法ではアイテムがどのようなユーザコンテキストから利用されているのかをデータベースに蓄積し，そのデータベースを用い推薦アイテム選定機
能により利用時のユーザコンテキストに適したアイテムを選定する．主な処理は蓄積フェーズと選定フェーズであり，それぞれの処理内容について説明する．これも以前に提案した手法 [2]であり，文献にて詳細に述べているのでここでは簡単に説明

図 4 アイテムベース手法：蓄積フェーズの流れ
図 5 アイテムベース手法：選定フェーズの流れ
表 2 蓄積データ例

ItemIdUserWith...

item001

友人...

item005

恋人...

step 1 新規ユーザのコンテキストを取得する．

item001

一人...

step 2 3.3.1 項で説明した蓄積方法により追加されたデータと...

...

...

step 1 の新規ユーザのコンテキストを用い，k 近傍法

しているが既存ユーザのコンテキストでも構わない．

により新規ユーザのコンテキストを中心に近傍を探索する．

する．

3. 3. 1 蓄 積 方 法

step 3 k の個数分蓄積データが含まれた時，k 個中一番多いア

アイテムベース手法の処理の 1 つである蓄積方法について説

イテムを推薦対象アイテムとして選定する．（図 5 の明する．蓄積を行うことでアイテムがどのようなユーザコンテ場合，k=4 であり，一番多いアイテムはアイテム A でキストに利用されるのか知ることや推測することができる．本ある）

システムでは，3.2.1 項で “満足 “と評価されたアイテムについstep 4 step 3 で選定されたアイテム A を 1 位とし，もう一度ても蓄積の対象となる．つまり，ユーザベース手法学習用デーstep 3 を行いアイテムの選定を行なっていく．この時，タベースとアイテムベース手法蓄積用データベースの両方に一度選定されたアイテムは再び選定されない．

追加される．しかし，追加されるデータの内容は，それぞれのアイテムベース手法のランキングは，step 3，4 を数回行い作データベースの形式にフォーマットして行う．蓄積の処理につ成し，統合システムへ渡される．この選定方法では，k 近傍法

いては図 4 に示す．図中のユーザは新規ユーザ及び既存ユーザの k の数が重要になってくるが，この値の決定は実験を通してのどちらでも構わないとし，ユーザコンテキスト及び推薦シス行う．

テムは特に定義しないものとする．

3. 4 統合システム

step 1 ユーザコンテキストを取得する．

3.2 節と 3.3 節の 2 つの手法により作成されるランキングはstep 2 推薦システムより推薦アイテム一覧が提示される．

作成方法に違いがあるため，そのままでは統合することが出来

step 3 ユーザは step 1 のユーザコンテキストにおいて “満足ない．また，新規ユーザに提示するランキングはアイテムベー“であるアイテムを選択する．

ス手法から作成されたものになるが，既存ユーザに提示するラ

step 4 step 1 のユーザコンテキスト及び step 3 で選択したア

ンキングは学習データがあるためユーザベース手法ランキング

イテムの情報をアイテムベース手法蓄積用データベーとアイテムベース手法ランキングの組み合わさった 1 つのランスへ追加する．

キングにする必要がある．つまり，利用時のユーザコンテキス

追加後のデータベースの例は表 2 である．それぞれのカラムトが同じであってもユーザが異なれば違うランキングでなけれ

名について，ItemId がアイテムの情報，UserWith がユーザコンばならない．そこで，それぞれのランキングのアイテム毎にステキスト（この例の場合，誰と居るかを表す）となり，それ以コア付けを行い新規ユーザ・既存ユーザ毎に適したランキング

降はユーザから取得したコンテキストが続く．

を算出する方法について説明する．

3. 3. 2 選 定 方 法

ユーザベース手法とアイテムベース手法のそれぞれの推薦結

アイテムベース手法の処理の選定方法について説明する．ア果ランキングを表 3 とする．この順位を決める方法について

イテムの選定には 3.3.1 項で説明した蓄積方法により作成されは，3.2 節と 3.3 節で述べた通りである．このランキングからたデータ，ユーザコンテキストを用いて行う．選定の処理につユーザベース手法は式（1）の ユーザベース手法スコア Ui といては図 5 に示す．図中では新規ユーザのコンテキストと記載

し，アイテムベース手法は『最大順位数−アイテム順位』（R-i点）を アイテムベース手法スコア Ii とする．例えば，最大順表 3 2 つの手法によるランキング
ユーザベース手法
アイテムベース手法
ランキング
ランキング

ある．例えば，学習データが 100 個あるとすると，ユーザベース手法の信頼度（Cuser ）は 0.9 となる．この図 6 の値はあくま
で例であるため実際に決定する際は，数回の検証を行う必要が1位

アイテム U1 （R-1 点）

アイテム I1 （R-1 点）

2位

アイテム U2 （R-2 点）

アイテム I2 （R-2 点）あると考える．また，例ではリニアで表しているが，実際は確3位アイテム U3 （R-3 点）

アイテム I3 （R-3 点）

信度がある一定の値で収束するようなグラフになることも考え4位

アイテム U4 （R-4 点）

アイテム I4 （R-4 点）

られる．

5位

アイテム U5 （R-5 点）

アイテム I5 （R-5 点）

最後に求まった ユーザベース手法スコア Ui と アイテムベー

...

...

...

ス手法スコア Ii をスコア順に並べることで統合ランキングを作成する．

3. 5 ユーザ毎の個別化
3.4 節で説明したランキング方法でも十分に精度の高い推薦を行えると考えるが，よりユーザに適した推薦を行う方法について説明する．3.4 節では，統合ランキングを作成する際に重要となっているのはユーザベース手法の確信度である．例えば，学習データが少ない既存ユーザがいた場合，統合ランキングの上位はアイテムベース手法から選定されたアイテムが存在することになる．しかし，このユーザがユーザベース手法から選定
図6

確信度決定方法の例

位（R）が 10 である場合，1 位（i）の アイテムベース手法スコ
ア I1 の点数は 9 点，アイテムベース手法スコア I2 なら 8 点とスコアを付ける．

されたアイテムをよく満足とするような場合にアイテムベース手法から選定されたアイテムを上位にするのはユーザに適切でなく，ユーザベース手法から選定されたアイテムを上位にするべきであると考える．逆に学習データが多い既存ユーザがいて，統合ランキングの上位にはユーザベース手法から選定されたアイテムが多く存在する場合に，このユーザがアイテムベー

アイテム Ui (R − i 点) ×ユーザベース手法の確信度 (Cuser )＝ユーザベース手法スコア Ui (1)ス手法から選定されたアイテムをよく満足とするならば，統合ランキングの上位にはアイテムベース手法から選定されたアイテムを提示するのが適切であると言える．

アイテム Ui (R-i 点) は，ランキング順位により決定される点

そこで，我々は ユーザベース手法スコア Ui と アイテムベー

数で “R“は最大順位数を表し，“i“はアイテムの順位を表していス手法スコア Ii にそれぞれ “α” と “1-α“を加えた式（2）と（3）る．例えば，最大順位（R）が 10 まであるとする．1 位（i）のを定義する．ユーザがどちらの手法から選定されたアイテムをアイテム U1 の点数は 9 点となる．2 位の アイテム U2 の点数よく満足とするかを記録し，その記録に基づき α の値を変える

は 8 点，アイテム U3 なら 7 点，アイテム U4 なら 6 点となる．

ことで 2 つのスコアから統合ランキングを作成し直すことがで次に，ユーザ毎に適切な統合ランキングを決定する方法として，“ユーザベース手法の確信度（Cuser ）“を利用する．ユーザ
ベース手法の確信度とは，1 人のユーザが評価したアイテム数に基づく指標である．本システムを新規ユーザが用いる場合，ユーザベース手法の学習データが一切ない状態から始める．つまり，新規ユーザに提示される統合ランキングはアイテムベース手法から作成されたランキングが直接提示されることになきる．
ユーザベース手法スコア Ui ×α＝個別化を考慮したユーザベース手法スコア Ui0 (2)アイテムベース手法スコア Ii × (1 − α)
＝個別化を考慮したアイテム手法ベーススコア Ii0 (3)る．逆に既存ユーザが用いる場合，ユーザベース手法の学習

α の初期値は “0.5“としユーザが満足としたアイテムによっデータがあるので 2 つのランキングが組み合わさったランキンて α の値を変動させていく．本システムでは，新規ユーザが利グが提示される．しかし，評価したアイテム数が少ない状態，用する場合，ユーザベース手法の確信度が定まるまでアイテムつまり十分な学習が行えていない状態である可能性が高い場合ベース手法から選定されたアイテムを利用することになる．つに，ユーザベース手法ランキングを統合ランキングに組み込む

まり，システムでは「このユーザはアイテムベース手法から選のは，そのユーザに適切なランキングであるとは言えない．そ定されたアイテムをよく利用する」と勘違いし，個別化を考慮

こで，ユーザが評価したアイテム数に基づく指標であるユーザ

したユーザベース手法スコア Ui0 の値を小さくなることでユー

ベース手法の確信度を用いることで，十分な学習が行えている

ザベース手法から選定されたアイテムが一切統合ランキングにかシステム側で確信が持てるまで統合システムにユーザベース提示されない問題が発生する．しかし，これはそれぞれのラン手法ランキングを反映させないようにすることができる．

キングのアイテムが統合ランキングに入るまで 0.5 のまま変動

図 6 は確信度決定方法の例である．データ量とは，1 人のユーザが評価したアイテム数，つまり，学習データ数のことでさせないことで制御できると考える．
さらに統合システムでは，ユーザベース手法及びアイテム

表5

ユーザプロファイル

表6

アイテムパラメータ

図 7 プロトタイプシステム
表4

ユーザコンテキスト

ことで 2 月の場合は (0.933, 0.75) を利用することになる．
ユーザコンテキストとユーザプロファイルとして表 4，5 を設定した．ユーザコンテキストはユーザの状況を表す項目を，ユーザプロファイルはユーザ固有の属性を表す項目を設定しベース手法から同一アイテムが選定される問題がある．アイテ

た．ユーザコンテキストは，次元数を抑えることでノイズの除ム A がユーザベース手法では 15 位にあり，アイテムベース手去を行なっている．例えば，天気はこれまで “晴れ/曇り/雨/雪法では 2 位にあるといった状況を考える．この場合，両方提示“のそれぞれで 1 次元を使用し 4 次元で表現していた．しかし，する方法も取れるが，これもユーザがどちらの手法から選定さこの表現では一部の季節に限定される “雪 “がほとんど考慮されたアイテムをよく満足するか記録することによってどちられない問題が起こる．そこで，“曇り “は「降りそう」という点を提示すべきか判断し，ユーザに適切なランキングを提示できで雨や雪に近い状態であることと “雨 “と “雪 “は「降る」といる．例えば，ユーザがユーザベース手法から選定されたアイテう現象が同じであることから，2 次元で表現する方法を採用しムをよく利用するなら，2 位のアイテム A を削除して 15 位のた．具体的には，晴れ→ (1, 0)，曇り→ (0, 0)，雨→ (0, 1)，雪み残し，アイテムベース手法から選定されたアイテムをよく利→ (0, 1) と表現される．プロトタイプシステムでは，ユーザが用するなら，15 位のアイテム A を削除して 2 位のみ残すこと

利用する際に表 4，5 をユーザから取得して推薦を行う．になる．

アイテムパラメータとして表 6 を設定した．これは API [12]から取得できる項目を設定した．

4. プロトタイプシステム

表 4，6 で次元数が “0“の財布内金額と営業時間は SVM や k

今回，プロトタイプシステムの開発を行った．本システムは近傍法では利用せず，事後フィルタリングとして利用する．表Web 上で動かすことを想定しているのでプロトタイプもそれに4 の “財布内金額 “は推薦された飲食店の予算が財布内金額に収従い Web サイトとして開発を行った．図 7 が本システムを PCまるかどうかの確認として，表 6 の “営業時間 “も推薦されたで閲覧した際に表示される入力画面である．開発環境は，メイ飲食店が営業時間内であるかどうかの確認として利用する．表ンが動作する部分に PHP を使用し，一部の動作に Java も使用

5，6 の “名前 “と “飲食店 ID“はユーザの識別とアイテムの識別した．データベースには MySQL を使用し，その他ユーザに操に利用する．

作しやすいものにするために JavaScript や jQuery 等も使用してユーザベース手法では，設定したパラメータのすべての次元いる．現在，実装できている部分はユーザベース手法とアイテ（43 次元）とユーザの評価（満足・不満足）を使用して嗜好学習

ムベース手法のそれぞれの処理のみで，統合システム及び個別及びアイテム選定を行う．このシステムでの評価は満足と不満化については未実装である．なお，今回のプロトタイプシステ

足の 2 つを使用し，満足は “1“，不満足は “-1“として使用する．

ムでは，推薦対象アイテムをリクルートが提供しているホット

学習は図 8 のようにユーザに飲食店を提示し，満足か不満足をペッパー Web サービス [12] から取得できる飲食店としている．

選ぶことで行う．例えば，満足を選択するとデータベースに [満飲食店を推薦対象アイテムとするため，使用するパラメータ

足：名前：飲食店 ID：ユーザコンテキスト（16 次元）：ユーザプ

はユーザが飲食店を利用する際に考慮すると考えられる項目をロファイル（2 次元）：アイテムパラメータ（25 次元）] が正規設定した．パラメータは次元数毎にすべて 0〜1 で正規化を行化された状態で追加される．アイテム選定は SVM のライブラ

いアイテム選定機能（SVM，k 近傍法）での利用やデータベー

リ LIBSVM [13] を用いて選定を行う．LIBSVM でのアイテムスに追加される．例えば，予算が 3000 円の場合は (0.3)，月は選定には，学習モデルを作成する必要がある．このモデル作成

以前に提案している周期型パラメータの表現方法 [1] を用いるには，データベースにある学習データを用いて行う．次に作成

表 7 ユーザベース手法ランキング及びアイテムベース手法ランキングの飲食店に対する評価結果
ユーザベース手法ランキング図 8 Web 上の推薦アイテム提示

アイテムベース手法
ランキング

1位

252位

543位

544位

455位

516位

217位

118位

229位

3510 位

25

た飲食店も蓄積データとして利用し，合計 135 個を収集した．
以上のデータと新たにこちらでランダムに生成したユーザコしたモデルを用いてアイテムの選定を行う．必要となるデータ

ンテキストを用いて，ユーザベース手法及びアイテムベース手は “利用時のユーザコンテキスト “，“ユーザプロファイル “及法から提示された飲食店ランキングについて被験者に 5 段階（5び “新規アイテムのパラメータ “であり，この 3 つを組み合わが最も満足，1 が最も不満足）で評価付けを行なってもらった．

せたものを融合データと呼ぶ．LIBSVM に作成したモデルと融結果，表 7 となった．

合データを用いることで新規アイテムの評価（満足・不満足）

実験結果より，十分に有用性があるとは言えないが統合シスを選定することができる．この選定したアイテムに対し価値判テムで適切に組み合わせ，10 位までのランキングとしてユーザ断基準モデル [1] に基づくランキングを行い，上位 10 件をユーに提示できれば，十分高い推薦が行えるのではないかと考えらザに提示する．

れる．また，ユーザベースランキングの結果から今回用いた学アイテムベース手法では，設定したパラメータの内，アイテ習データ数 160 個では十分に学習できていないことがわかるた

ムパラメータ（飲食店 ID は使用する）を除く 18 次元を使用しめ，確信度の調査を行う必要がある．よって今後は統合システて蓄積及びアイテム選定を行う．

ムの詳細な検討を行う．

蓄積は図 8 の満足が選ばれたときのみ行う．データベースには[飲食店 ID：ユーザコンテキスト（16 次元）：ユーザプロファイ

6. ま と めル（2 次元）] が正規化された状態で追加される．アイテム選定

本論文では，ユーザベース手法及びアイテムベース手法の２は k 近傍法を用いて選定を行う．このプロトタイプシステムでつの手法をハイブリッド的に統合することで，新規ユーザに推は k を “3“として実装し，“利用時のユーザコンテキスト＋ユー薦可能であり新規アイテムも推薦可能なシステムの提案及びプ

ザプロファイル “と “蓄積データ “との類似度計算には cos 類似ロトタイプシステムの開発と評価実験を行った．今後の課題と度を使用した．すべての蓄積データとの cos 類似度を測り，最して，確信度の調査，個別化に向けた検討及び実装，さらに現も近い 3 つの蓄積データの中で一番多い飲食店 ID が何である

在は機械学習として SVM と k 近傍法を用いているが他のアルかでアイテムが選定される．これを 10 回行い 10 位までのランゴリズムを用いて精度の調査を行う．

キングとして作成し，ユーザに提示する．

謝

辞5. 評 価 実 験
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5 章で説明したプロトタイプシステムを用いて評価実験を助成基金助成金）基盤研究（C）（研究代表者：中島伸介，課題番行った．被験者の学習データを集めるために，こちらでランダ号：23500140）及び文部科学省科学研究費補助金若手研究（B）ムに生成したユーザコンテキストのデータセットを 16 個用意（研究代表者：奥健太，課題番号：23700132）による．ここに記し，被験者に提示した．ユーザプロファイルは被験者の実際のして謝意を表します．

年齢，性別，名前を使用した．1 データセット毎にランダムに飲食店 10 店舗を提示し，それぞれ評価付けしてもらい学習デー
タ 160 個を収集した．
蓄積データは，飲食店がどんなユーザコンテキストとユーザプロファイルで利用されるかをこちらで想定し，1 店舗に対して 3 つのユーザコンテキストとユーザプロファイルを追加して収集した．また，被験者の学習データで “満足 “として選ばれ

文

献[1] 奥健太，中島伸介，宮崎純，植村俊亮，加藤博一：情報推薦におけるユーザの価値判断基準モデルに基づくコンテキスト依存型ランキング方式，情報処理学会論文誌，データベース，Vol.2，No.1(TOD 41)，pp.57-80（2009）．
[2] 関匠吾，中島伸介，張建偉：アイテム利用時のユーザコンテキストを考慮した情報推薦システムの提案，DEIM Forum 2011，B1-1（2011）．
[3] 関匠吾，奥健太，張建偉，中島伸介：ユーザモデル・アイテムモ
デルの統合に基づく Context-Aware 推薦システム，DEIM Forum2012，A4-1（2012）．
[4] Mark van Setten，Stanislav Pokraev and Johan Koolwaaij：ContextAware Recommendations in the Mobile Tourist Application COMPASS．Adaptive Hypermedia and Adaptive Web-Based Systems，Lecture Notes in Computer Science，Vol.LNCS 3137，pp.235-244（2004）.
[5] Abhaya Asthana，Mark Cvavatts and Paul Krzyzanowski：An Indoor
Wireless Systeim for Personalized Shopping Assistance，Workshop
on Mobile Computing Systems and Applications，IEEE Computer
Society Press，pp.69-74（1994）.
[6] S. E. Middleton, N. R. Shadbolt, D. C. De-Roure ：Ontological User
Profiling in Recommender Systems，ACM Transactions on Information Systems，Vol.22，No.1，pp.54-88（2004）.
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[8] 『Amazon.com』．http://www.amazon.com/（2013-03-19 確認）．
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