DEIM Forum 2013 B4-1

親しさを考慮しての推薦リストの有効性向上と融合評価
呉 佳超 †

高山 毅 †

佐藤 永欢 †

村田 嘉利 †

†岩手県立大学大学院ソフトウェア情報学研究科 〒020-0193 岩手県岩手郡滝沢村巣子 152-52
E-mail: †g231j201@s.iwate-pu.ac.jp, {takayama，nobu-s，y-murata}@iwate-pu.ac.jp
あらまし 近年，情報推薦において，推薦の精度のみならず満足度等の有効性を向上させることに関心が高まっている．著者らはこれまで，ユーザ間の親しさを考慮して有効性を向上させることに取り組んでいる．
しかし，これまで提案してきた手法では，「①コールドスタート問題」，「②情報推薦のための既存技術として代表的な協調フィルタリングとの融合方式」についての検討が，充分ではない．本稿では，①，②の解決のために，「親しさを考慮する推薦方式」と「協調フィルタリング」との適切な融合方式を提案するとともに，有効性の拡充を目指す．テレビ番組を商品アイテムとして評価実験を行なったところ，提案方式は有効との結果が得られた．
キーワード

アイテム推薦,協調フィルタリング,

1. はじめに
本稿では，顧客間の親しさを考慮して作成する推薦リスト
について，有効性をより向上させるための提案を行なう．具
体的には，協調フィルタリングとの適切な融合方式を，実験的に検討する．近年，レコメンデーションに関する研究が，活発化している([1]-[3])．中でも，推薦リストの有効性を向上させる研究が，活発化している．具体的には,「discovery ratio(発見性)」[4]，「serendipity (意外性)」[5]等を考慮したアプローチが代表的である．そこでは, 基礎データとして顧客の購
買履歴や嗜好データを用いているが, それらの顧客間の親しさの考慮は, 充分とはいえない．
一般に，人間は自分と親しい人が好む商品に興味を惹かれ

有効性,

親しさ,

テレビ番組

好むアイテムを, そのアクティブユーザに推薦するというものである．アイテムの内容は見ず, ユーザがどのアイテムにどの評価値を付けたかという情報のみから好みの近いユーザを同定し, アクティブユーザの未評価のアイテムの評価値を予測する．ここで変数を定義する．アクティブユーザuaを含むn人の顧客集合Uを, U＝{u1, u2, … , ua, … , un}, m個の商品アイテムの集合Iを, I＝{i1, i2, … , im}とする．また, sijは, ユーザ
uiのアイテムijに対する評価値とする．アクティブユーザuaと他のユーザuiの類似度ρaiは, 共通に評価しているアイテムについてのPearson相関で(1)式で測る．ここでyaiは二人が共通に評価したアイテムの集合, si ' , sa ' は, 共通に評価したアイテムに対してのそれぞれ, ui, uaの平均評価値である．

る場合がある．著者らの研究グループでは, 顧客間の親しさを考慮することにより, 商品の推薦リストの有効性を向上させることを目指している[6]．しかし，これまで提案してきた手法では，「①コールドスタート問題」，「②協調フィルタリン
グとの融合方式」についての検討が，充分ではない．本稿で'' ( s ak  s a )( s ik  s i ) ai 

(1)

kyai

'

 ( s ak  s a )

2

kyai

'

 ( s ik  s i )

2

kyai

は，①，②の解決のために，「親しさを考慮する推薦方式」と「協調フィルタリング」との適切な融合方式を提案するとともに，有効性の拡充を目指す.
これ以降，本稿は以下のように構成されている．まず，2(1)式を用い，ua が未評価の ij の評価値は, 各ユーザの ij への評価値の加重平均で(2)式で予測する．ここで xj はアイテム
j を評価済みのユーザの集合である．
'
  ai ( s ij  s i )章で関連研究として，協調フィルタリングと推薦リストの有効性を向上させる取り組みを紹介する．3章で，親しさを考慮しての推薦リストの有効性をより向上させるための，本稿での提案手法を説明する．4章で放送番組の推薦を題材として，提案手法の評価実験について述べる．最後に5章で，結論と今後の展望を述べる．

2. 関連研究2.1 協調フィルタリング
協調フィルタリングの基本的な考え方は, 推薦リストの送付先であるアクティブユーザと好みの似たユーザグループがs aj  s a 

ix j

(2)
 |  ai |ix j

2.2 推薦リストの有効性を向上させる取り組み
清水らは, 発見性(discovery ratio)を考慮した協調フィルタ
リングアルゴリズムを提案している[4]．ユーザから見て，アイテムの既知・不既知の概念を導入し，ユーザ間とアイテム
間，双方の類似度を計算する．そして, ユーザが知らずかつ好むアイテムを推測して, 推薦リストの有効性を高めている．

村上らは, 推薦の意外性(serendipity)向上のための手法を提る．また方法2では，ρとF‟を掛けるというアプローチを採っ案している[5]．そこでは嗜好モデルに加え習慣モデルを導入

たが，融合方式として最善かは，明らかではない．

し, 習慣的にアクセスしている可能性のあるアイテムには意

2.3 ソーシャルメディアとレコメンデーション外性が低いと考える．そして「嗜好モデルによる予測結果」

近年，ソーシャルメディアから，レコメンデーションのたから「習慣モデルにより意外性の低いアイテム」を除き, 推

めに有意義な情報を取り出す研究が，活発化している．

薦リストの有効性を高めている．

2.3.1 ソーシャルメディアからの親しさ情報の取得

しかしながら, これらの先行研究はユーザ間の親しさの考慮が充分とは言えない．

文献[7]は，SNSで密接な関係にある，'link prediction/
friendship prediction' と 'interest targeting/ service

近年, Twitter, Facebook他のソーシャルメディアで, 個人の意見を述べたり，友人がそれに反応することが活発化している．本研究では前提として, ソーシャルメディアから「各ユーザの嗜好」, 「ユーザ間の親しさ」が得られると仮定する．
この仮定の妥当性は，2.3節で述べる. 親しさについては具体的に，中立的な状態を3とし, 「良い：5」~「悪い：1」までの5段階のデータが得られると仮定する．

recommendation' を，一つの枠組み'FIP(Friendship-Interest
Propagation)モデル'でモデル化する過程で，ソーシャルメディ
アからユーザ間の親しさに関する情報を得ている．彼らの研究では，link predictionはlinkがあるか否かのバイナリの予測に留まっている．我々は彼らの考え方で親しさの程度まで多段階で表現した場合，その成果をどう利用できるか，という視点で進めていく．

著者らの研究グループは，ソーシャルメディア等から取得可能な「ユーザ間の親しさ」に基づいて，推薦リストの有効性を向上させることを提案している[6]．そこでは，従来の協調フィルタリングへ顧客間の親しさを以下の方法1，2のいず
れかによって盛り込んでいる．

実際，文献[8]は，Facebookからユーザ間のtie (繋がり)の強弱を予測するモデルを提案している．彼らの実験結果によれ
ば，約85％の精度を達成している．彼らは，この研究成果に基づき，「ソーシャルメディアの設計」，「プライバシー制御」，「メッセージルーティング」，「友達紹介」，「情報の優先付け」

方法１は，親しいユーザのデータのみ使う方式である．具
体的には，親しさの閾値を設定し, 前節の(1), (2)式でアクティブユーザから見て閾値以上のユーザのデータのみ利用する．
方法２は，アクティブユーザから見ての他の各ユーザの重要度を, 親しさに基づいて重み付けする方式である．まず，以下の式により親しさFを0.0~1.0に正規化して，正規化されが可能である旨，主張している．我々は更なる応用領域として，アイテム推薦を検討している．
2.3.2 レコメンドするものの粒度
文献[1]は，ソーシャルネットワーク上でユーザが過去に取ったアクション，具体的には，view, friending, browsing,interacting with other usersに基づいて，興味を持ちそうな投稿

た親しさF‟ を得る:を推薦する．各行動のregularity(規則性)に基づき評価し，普段前向きなアクションを取ることが多いもの（仲が良い人の次に(1)式のρaiにF′を掛け, 重み付き類似度ρ‟aiを得る:

Flickrを対象としての，投稿された写真のレコメンデーション

 'ai  Fai'   ai

を行なっている．彼らはタグに基づき各写真をカテゴリ分け
し，カテゴリごとに信頼度を付与して，メタデータとコメン

Fai'   ( sak  sa ' )( sik  si ' )k y ai(4)'

 ( sak  sa )k y ai

投稿等）がfeedされたら，推薦している．また，文献[2]では，

2'

 ( sik  si )2k y aiトに基づき推薦アイテムを決定している．
これらの研究と我々の研究の違いは，以下のようである．
すなわち，文献[1]や[2]では，レコメンドされるアイテムは，投稿されたものそのものである．一方，我々の研究では，投このρ‟aiを, (2)式の嗜好の予測式でρaiの代わりに導入する．

稿されたもの自体ではなく，ソーシャルネットワーク上で話試作システムを用いて，i) 方法1に基づく推薦，ii) 方法2

題に挙がっているものをレコメンドすることを目指している．

に基づく推薦，iii) 通常の協調フィルタリングに基づく推薦，の三つを相対比較する実験を行なった．その結果，方法1，2のいずれも，通常の協調フィルタリングより有効との評価が得られた．
しかし方法1は，ユーザを限定するので，通常の協調フィル
タリングよりコールドスタート問題が発生しやすい欠点があ

2.3.3 プライバシー侵害とのトレードオフ
文献[3]は，ソーシャルメディアからレコメンデーションのパーソナライゼーションをする場合に，「プライバシーの侵害」と「レコメンデーション精度」のトレードオフ関係を，定量的に分析している．レコメンデーションの根拠となるデータを隠すほどプライバシーは守られるが，アクティブユー
ザから見ると，関心を呼ばないレコメンデーションになってしまう．一方で，レコメンデーションの根拠となるデータとらずに「重み」と書いた場合には類似度重みαを指すものとして，どのユーザのデータであるかを開示することは，プラする．βはその定義から，「β= 1.0 －α」である．

イバシー保護の面で問題がある．一般に，あるアクティブユ
ーザの，あるアイテムに対する予測評価値が高ければ即，そ

4. 評価実験のアクティブユーザが購入することに結び付くわけではない．

文献[5]と同様，テレビ番組を商品アイテムとして用い推薦

そこで我々は，特定のユーザを明示しないまでも，親しいユ

リストを作成する．被験者は，IT系の学部の研究室に所属すーザの好みを考慮していることを前面に出して，行動に繋げる1~4年生と大学院生の計39名である．

ることを目指している．
検討が必要なのは，ソーシャルメディアからユーザ間の親しさに関する情報を得る際に，プライバシーの保護をどう考えるかである．文献[9]は，会社内でのSNS上での行動分析から，従業員間の仕事上および私的な繋がりの強弱を見いだす
ことに取り組んでいる．近年，Best Buy, Deloitte, Microsoft,

4.1 第一回アンケート
4.1.1 実験方法
第一回アンケートでは，実験で用いる番組アイテムを決定する．具体的には，被験者群へよく見る番組を調査する(図1)．
一日でも番組数は膨大なので，「嗜好の評価値」をデータ収集する番組を絞り込む．

IBM等の会社のように，SNSを社内限定で運用して，社内の組織を横断するcommunicationやcollaborationを活性化させようとする動きが活発化している．これらの社内SNSでは，匿名性が確保されにくいデメリットがある一方で，戦略的なチ

Q. ほぼ毎回見るか録画する番組を，最大五つまで書いてください．
番組名

放送局

曜日

時間帯

ーム編成，人的資源の効果的な配置等でメリットが得られる
ことが知られている．我々も，匿名性の確保については別途議論することにして，SNSからユーザ間の親しさを抽出してアイテム推薦に利用すると，どの程度のメリットが得られるかを吟味していく．
図1

第一回アンケートの内容.

3. 提案手法
2.2節で述べた文献[6]の方式では，類似度ρと正規化した親4.1.2 実験結果

しさF‟を掛けた結果ρ‟は，ρとF‟の双方が0.0~1.0の各定義域内

延べ176の番組が得られた．文献[10]に基づきそれらをジャで高めの値を取らない限り，ρ‟の定義域0.0~1.0の中で，相対ンル分けすると，各ジャンルごとの番組数は，重複を省いて的に低めの値に集中しやすいという傾向がある．その結果，計32番組である(表1)．なお，番組の中には，「ニュース/報道」

推定評価値に差が付きにくく，推薦リストの順位が適切でなと「情報/ワイドショー」のように，複数のジャンルが付与さい危険性がある．実際，文献[6]の実験では，31被験者中12名れているものがある．

は，三つの方法(通常の協調フィルタリング，方法１，方法2)に基づく各推薦リストが一致してしまった．
そこで本稿では，類似度ρと正規化した親しさF‟を積ではな
く重み付き和で融合することを考える．
具体的には，「類似度」と「正規化した親しさ」の各重みα，βを以下のように変えてみて，いずれが適切か探っていく:(1) 0.5 × 類似度 ρ + 0.5 ×正規化した親しさ F‟(2) 1.0 × 類似度 ρ+

0.0 ×正規化した親しさ F‟(3) 0.0 × 類似度 ρ+

1.0 ×正規化した親しさ F‟(1)はρとF‟の重みを同じにするものである．以降では，「親しさを中程度考慮する方式」と呼ぶ．(2)はρのみを考慮し，F‟は考慮しない．これは，既存の通常の協調フィルタリングに相当する．(3)はF‟のみを考慮し，ρは考慮しない．以降では，「親しさを最大限考慮する考慮方式」と呼ぶ．本稿では，以上の(1)，(3)の二つの方式を提案し，(1)~(3)のいずれが相対的に優れているかを実験を通じて評価する．以降では特に断わ

表 1 ジャンルごとの番組数
ジャンル名
番組数
6
① ニュース／報道② スポーツ2
1③ 情報／ワイドショー
2
④ ドラマ
5
⑤ バラエティ
2⑥ 映画
4⑦ アニメ／特撮
2⑧ 音楽
0⑨ 劇場／公演
4
①かつ③
1
④かつ⑥
1
④かつ⑦
1
⑤かつ⑦
1
⑤かつ⑨
計

32

4.2 第二回アンケート: 各番組アイテムの評価値とユアンケート結果に基づき，Fai は以下の式で評価する．

ーザ間の親しさの調査
4.2.1 実験方法
2.2節で述べたように，本研究ではソーシャルメディアから=(5)「各ユーザの嗜好」，「ユーザ間の親しさ」の情報を得られると仮定している．本稿では，より簡易にこれらのデータを，

ここで(5)式の例外として, 親しさの濃度，或いは，会う頻アンケート調査で取得する．Q1では，第一回アンケートから度，いずれかが＊の場合は Fai＝０ とする．

定めた32番組の評価値の付与を依頼する(図2)．各番組の評価

4.2.2 実験結果

値は, 「５: 好きである，～ ３: これを知ってはいるが, 好
きでも嫌いでもない，～ １: 好きではない，*: 知らない／
わからない」の６段階とする．
Q2では, ユーザuaから見たユーザuiの親しさFaiを, 「会う頻度」と「親しさの濃度」の二尺度で尋ねる．ここで, 「会う頻度(会話はしなくても良い) 」は, 「５: ほぼ毎日，～ ３: 週に１～２日，～ １: 会う可能性はほぼない, *: 面識がない」の6段階とする．また, 「親しさの濃度」は「５: 非常に仲が良い/たくさん話をする，～ ３: 普通/世間話程度に話をする，

Q1 では，39 被験者×32 番組=1248 の 100%に当たる 1248
番組について，評価値を得た(表 2)．
表2

各番組に対する評価値の分布

評価値
5
4
3
2
1
*
合計

番組数
109
282
321
167
153
216
1248

割合(%)
8.7
22.6
25.7
13.4
12.3
17.3
100.0

～ １: 仲が悪い/ほとんど話をしない, ＊: 面識がない」の６段階とする．

Q2では，39名の被験者へ自分以外の38名への親しさの付与を依頼し，39*38=1482の100%に当たる1482の親しさデータを得た(表3~4)．
表3

会う頻度の分布表

会う頻度
5
4
3
2
1
*
合計
表4

図2

第二回アンケートの Q1 の内容.

人数
186
396
273
359
181
87
1482

割合(%)
12.6
26.7
18.4
24.2
12.2
5.9
100.0

親しさの濃度の分布表

親しさの
濃度
5
4
3
2
1
*
合計

人数

割合(%)

137
288
447
232
248
130
1482

9.2
19.4
30.2
15.7
16.7
8.8
100.0

4.3 第三回アンケート: 提案方式の評価
第二回アンケートの結果によれば，
被験者39名中7名は実験対象の32番組中に知らない番組がなく，推薦リストを作成できない．そのため第三回アンケートでは，残りの32名の被験者へ推薦リストを提示して，評価を進める．

図3

第二回アンケート Q2 の内容.

1章で述べたように，人間は自分の親しい人が好む商品に興味を惹かれる場合がある．これをより詳しく検討すると，以下の明示的/暗示的の二つの理由が考えられる:(3) α=0.0に基づく三種類の推薦リストを，各上位５件で評価させる．
ここで順序効果を考慮して, 推薦リストの提示順序は公平「明示的理由」: 親しい人が好んでいることが分かっにシャッフルする．図5が, 試作システムの推薦リスト提示画

たからこそ，興味を惹かれる．

面の例である．

「暗示的理由」: 嗜好が似ているために親しくなっており，言わば無意識的に各商品アイテムに類似の評価値を付与する．

以上を考慮して，第三回アンケートでは32被験者を16名ず
つ二つのグループに分けて，実験を進める．
4.3.1 第一グループの実験について
図 4 は，第一グループに対する第三回アンケートの内容を示している．
以下の各番組をどの程度視聴したいですか？
５. ぜひ視聴したい
４. 視聴しても良い３. どちらとも言えない
２. あまり視聴したいとは思わない
１. 視聴したくない
1. 親しさを考慮しない推薦リスト(類似度重み = 1.0)
おススメ順位
１
２
３
４
５

番組 ID

今回評価値
５４３２１
５４３２１
５４３２１
５４３２１
５４３２１

次回評価値
５４３２１
５４３２１
５４３２１
５４３２１
５４３２１

2. あなたが親しい人が見ている番組を中程度考慮した推薦リスト(類似度重み = 0.5)
おススメ順位
１
２
３
４
５

番組 ID

今回評価値
５４３２１
５４３２１
５４３２１
５４３２１
５４３２１

次回評価値
５４３２１
５４３２１
５４３２１
５４３２１
５４３２１

3. あなたが親しい人が見ている番組を最大限考慮した推薦リスト(類似度重み = 0.0)
おススメ順位
番組 ID
今回評価値
次回評価値
１
５４３２１
５４３２１
２
５４３２１
５４３２１
３
５４３２１
５４３２１
４
５４３２１
５４３２１
５
５４３２１
５４３２１

図5

試作システムの推薦リスト提示画面の例.

被験者に，①EPG(Electronic Program Guide; 電子番組表)に基づく
番組情報(紙媒体)②CM直前の，CM明けの内容予告(映像)③番組終了時の，次回の内容予告(映像)の三つを見せ, 各番組をどの程度視聴したいかを５段階評価
させる．①，②から「今回評価値」を，③から「次回評価値」
を得, その相加平均を番組の視聴したい度合とする．
番組映像は, 「④ 番組の内容開始部分」を含めて，③，②，④の優先順で, 合計視聴時間が30秒になるようにする．優先順位を設けるのは, ②と③は, 番組によっては存在しないためである．
注意点として，他の推薦リストで出てきた番組は，前に書いたのと同じ評価値を付けるよう，依頼する．

④番組の内容開始部分②CM 明け
予告

CM

③次回
予告
t

図 6 番組映像の区分.

以上で得られた，「番組に対する評価値」に基づき，推薦リストをDCG(Discounted Cumulative Gain)[11]で分析する．DCG

図 4 第一グループに対する第三回アンケートの内容.

はもともと，検索エンジンの検索結果を評価する指標だが，近年， 推薦リストの有効性の評価にも使われている．

4.3.1.1 実験方法
被験者には,(1) α=1.0(=通常の協調フィルタリング)(2) α=0.5

ここでG(i)は，第i位にランク付けされたアイテムの適合性を示す．第二式の狙いは，順位が下がるにつれて重みを軽くすることで，適合性が高いアイテムが上位に出現するほど，

表6

Bonferroni の多重比較に基づく優位性の検定結果„＞‟: 左が右より優位,

DCGの値は大きくなる．
4.3.1.2 実験結果
推薦リストの評価結果をDCGで分析したのが図7である．
方法ごとにDCGの平均値を比較している．通常の協調フィル
タリングより, 重み0.5と重み0.0に基づく推薦リストの方が„≒‟: 有意差がない ことを示す(1) (2)グDCG
ループ
重み x vs y

(3)

(4)

(5)

(a)0.5 vs 1.0

＞

＞

≒

≒

≒

(b)0.0 vs 1.0

＞

＞

＞

＞

＞

(c)0.5 vs 0.0

≒

≒

≒

≒

≒

(d)0.25 vs 1.0

≒

≒

≒

≒

≒

)

(e)0.25 vs 0.5

≒

≒

≒

≒

≒

(f)0.25 vs 0.0

≒

≒

≒

≒

≒

(g)0.5 vs 1.0

≒

≒

≒

≒

＞

(h)0.0 vs 1.0

＞

＞

＞

＞

＞

(i)0.5 vs 0.0

≒

≒

≒

≒

≒

(j)0.25 vs 1.0

≒

≒

≒

≒

＞

(k)0.25 vs 0.5

≒

≒

≒

≒

≒

(l)0.25 vs 0.0

≒

≒

≒

≒

≒

(m)0.5 vs 1.0

＞

＞

＞

≒

≒

(n)0.0 vs 1.0

＞

＞

＞

＞

＞

Bonferroniの多重比較によって，どの二者間に有意差があるの(o)0.5 vs 0.0

≒

≒

≒

≒

≒

かを検定したのが表6の(a)~(c)行である．なお，「＞」は有意(p)0.25 vs 1.0(q)0.25 vs 0.5(r)0.25 vs 0.0

≒
≒
≒

＞
≒
≒

＞
≒
≒

＞
≒
≒

＞
≒
≒

(

第
一
明
示

+

良い値が得られた．

„＜‟: 右が左より優位,

暗
示

(

第
二
暗
示
の
み

第一グループの DCG.

)

図7

図7から，分散分析[12]より有意差の有無の検定を行なった(表5)．考察として，DCG(1)~(5)のすべてで有意差が出た．

差があり左の方が右より優位であることを，「≒」は左と右で有意差がないことを示している．「重み0.0 ＞ 重み0.5 ＞ 重み1.0」なる結果が得られている．
表5

4.3.2.2 実験結果
推薦リストの評価結果をDCGで分析した(図8)．第一グルー

図 7 の分散分析の結果

プと同様に，通常の協調フィルタリングより, 提案手法の重DCG※有意水準５％での境界値=3.20
DCG1
DCG2
DCG3
DCG4

DCG5

F値

5.06

6.33

4.98

5.42

全
体

5.11

み0.5と重み0.0に基づく推薦リストの方が良い値が得られた．

4.3.2 第二グループの実験について第一グループの実験では，各推薦リストの命名はどれが提案手法でどれが従来手法か，被験者側から推定できる危険性がある．これは，4.3節冒頭で述べた「明示的理由」を考慮し，敢えてそうしている．第二グループの実験では，明示的理由を外し暗示的理由のみを頼りにした場合の効果を分析する．
4.3.2.1 実験方法
図4のアンケート中の1.～ 3.の三つの推薦リストの見出し

図8

第二グループの DCG.

を，それぞれ以降のように書き直して進める．
1. 推薦リスト1(重み=1.0)

図8から，分散分析により有意差の有無の検定を行なった結2. 推薦リスト2(重み=0.5)

果が表7である．考察として， DCG(1)~(5)で有意差が出た．

3. 推薦リスト3(重み=0.0)

Bonferroniの多重比較によって，どの二者間に有意差があるのそれ以外は，第一グループの実験方法と同じである．

かを検定したのが，前掲の表6の(g)~(i)行である．ここでも，「重み0.0 ＞ 重み0.5 ＞ 重み1.0」なる結果が得られた．

表7

図 8 の分散分析の結果予想に反し，重み0.25は，0.0および0.5のいずれよりも劣る

DCG※有意水準５％での境界値=3.20
DCG1
DCG2
DCG3
DCG4

DCG5

F値

3.28

8.50

5.41

5.80

5.00

結果となった．これは，重みを0.2/0.1/0.01/0.75とした場合も同様であった．

4.3.3 全被験者の実験結果
ここでは，第一，第二グループを併せた全被験者での結果を分析する(図9，表8)．ここでも通常の協調フィルタリング
より, 提案手法のα=0.5と0.0に基づく推薦リストの方が良い値が得られ， DCG(1)~(5)で有意差が出た．Bonferroniの多重比較によって，どの二者間に有意差があるのかを検定したのが，前掲の表6の(m)~(o)行である．全体としても，「重み0.0 ＞
重み0.5 ＞ 重み1.0」なる結果が得られた．

図 10(重み 0.25 を含む)全被験者の DCG.

表9

図 10 の分散分析の結果※有意水準５％での境界値=2.68
DCG

DCG1

DCG2

DCG3

DCG4

DCG5

F値

5.81

8.04

9.54

8.00

11.96

4.3.5 和と積の優位性の相対評価
2.2節で述べた，積を用いる方法2[6]と，本稿で提案した和
図9
表8
DCG

DCG1

F値

7.75

を用いる方法を相対評価する．具体的には，和の方では重み

全被験者の DCG.

として0.0/0.1/0.5の三通りを採用し，方法2を加えた四者比較とする．重み1.0は，これら四者より劣る結果が既に得られて

図 9 の分散分析の結果※有意水準５％での境界値=3.11
DCG2
DCG3
DCG4
10.18

11.75

10.90

いるので外す．データは，本稿/文献[6]の双方を用いる．
DCG5

まず，本稿のデータで分析した結果が，図11と表10である．

15.32

図11より，方法2よりも和の三つの方が良い値が得られた．検定結果として，DCG(1)~(5)のすべてで有意差が出た．

4.3.4 類似度重み=0.25 の場合のシミュレーション
前項までで，重み=0.5と0.0が通常の協調フィルタリングより優れ，なおかつ，その二者では重み=0.0の方が相対的に優れるという実験結果を得た．しかし，重みの最適値は0.0と0.5の間に存在する可能性もある．そこで，ここでは重み=0.25とした場合の結果を紙上でシミュレートする．データは，実験時に得たものを再利用する．実際にシミュレートしたところ，推薦リストにあらわれた番組は，推薦順位が変化するのみで，すべてこれまでに評価値を付与した番組であった．推薦リストの評価結果をDCGで分析し(図10)，また，分散分析

図 11からF値を得た(表9)．
紙幅の都合により，第一，第二グループでのグラフとF値

本稿のデータでの DCG

表 10の掲載は省く．それらを含め，重み0.25でも通常の協調フィ

図 11 の分散分析の結果

ルタリングより, 良い値が得られた．Bonferroniの多重比較に

DCG

DCG1

DCG2

DCG3

DCG4

DCG5

よって，どの二者間に有意差があるのかを検定したのが，前

F値

8.28

12.59

12.12

14.21

13.66

掲の表6の(d)~(f), (j)~(l), (p)~(r)行である．

※有意水準５％での境界値=2.68
Bonferroni の多重比較によって，どの二者間に有意差があるのかを検定したところ，表 11 の(a)~(c)の結果が得られた．

から獲得してレコメンデーションを行なった場合の有効性に

すなわち，DCG(1)~(5)で，和が積より良いとの結果が得られついては，更なる検討が必要である．

た．

また，本稿のアプローチと関連する取り組みとして,

紙幅の度合により詳細なデータは省くが，文献[6]のデータ

trust-aware (信頼性指向)推薦システムが挙げられる[13]．文献

で同様の検定を行なったところ，DCG(5)のみで有意差が出た．
Bonferroni の多重比較によって，どの二者間に有意差がある

調査の結果，文献[14]がその代表的な取り組みの一つで，本のかを検定した結果が，表 11 の(d)~(f)である．DCG(5)のみで，和が積より良いとの結果が得られた．有意差が出にくかった
原因としては，「文献[6]のデータではアニメ番組が突出して多かった」ことが考えられる．
り和の方が相対的に良い結果が得られた．
表 11 和と積の優位性の検定結果„＜‟: 右が左より優位,„≒‟: 有意差がない ことを示す

デ
ー
タ

DCG

その他の今後の展望として, 以下の二点が挙げられる: i)被験者実験での被験者人数の拡充，ii)提案手法と発見性[4]，意外性[5]を考慮するアプローチとの相対評価．

参考文献

以上より，本稿/文献[6]のいずれのデータを用いても，積よ„＞‟: 左が右より優位,

稿のアプローチとの類似性/相違点を検討する必要がある．

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

重み x vs 積

本(a)0.5 vs 方法2

＞

＞

＞

＞

＞

稿

(b)0.1 vs 方法2

＞

＞

＞

＞

＞

(c)0.0 vs 方法2

＞

＞

＞

＞

＞

文

(d)0.5 vs 方法2

≒

≒

≒

≒

＞

献

(e)0.1 vs 方法2

≒

≒

≒

≒

＞

[6]

(f)0.0 vs 方法2

≒

≒

≒

≒

＞

5. 結論と今後の展望
本稿では，顧客間の親しさを考慮して作成する推薦リスト
で，有効性をより向上させるための提案を行なった．具体的には，協調フィルタリングとの融合時の適切な融合方式を実験的に検討した．ユーザを限定しないことでコールドスター
ト問題発生の危険性は緩和される．また，試作システムを用いた実験で，提案する二つの融合方式はいずれも，通常の協調フィルタリングより良い評価を得られた．二つの融合方式
では，親しさを最大限考慮する方式は中程度考慮する方式より，良い結果が得られた．更に，文献[6]の積を用いる方式より，本稿の和を用いる方式は良い評価を得た．
本稿で得られた実験結果は，融合に際し協調フィルタリン
グをまったく用いず，親しさデータのみを用いた方が有効である可能性まで示唆している．しかし 4.2 節で述べたように，
本稿の評価実験では「親しさのデータ」「ユーザの嗜好データ」
を，アンケート調査を用いて効率的に獲得している．2.2 節
で述べたように，それらはソーシャルメディア等から獲得できる[7][8]ことを前提としている．実際にソーシャルメディア[1] J. Freyne, S. Berkovsky, E. Daly, and W. Geyer: “Social
Networking Feeds: Recommending Items of Interest,” Proc.
of the 4th International Conference on ACM Recommender
Systems (RecSys2010), pp. 277-280, 2010.
[2] A. Gürsel, S. Sen: “Producing Timely Recommendations
From Social Networks Through Targeted Search,” Proc. of
the 8th International Conference on Autonomous Agents andMultiagent Systems (AAMAS09), pp. 805-812, 2009.
[3] A. Machanavajjhala, A. Korolova, A. D. Sarma:“Personalized Social Recommendations - Accurate orPrivate?,” Proc. of the 37th International Conference on
VLDB (VLDB2011), pp. 440-450, 2011.
[4] 清水拓也, 土方嘉徳, 西田正吾: 発見性を考慮した協調
フィルタリングアルゴリズム, 電子情報通信学会論文
誌, Vol.91-D, No.3, pp.538-550, 2008.
[5] 村上知子, 森紘一郎, 折原良平: 推薦の意外性向上のための手法とその評価, 人工知能学会論文誌 , Vol.24,
No.5, pp.428-436, 2009.
[6] J. Wu, T. Takayama, N. Sato and Y. Murata:” Improving
Effectiveness of Recommendation List and its Evaluation,”
Proc. of the 14th WSEAS International Conference onMathematical and Computational Methods in Science andEngineering (MACMESE „12), pp.53-56, 2012.
[7] S. H. Yang, B. Long, A. Smola, N. Sadagopan, Z. Zheng, H.
Zha: “Like Like Alike - Joint Friendship and Interest
Propagation in Social Networks,” Proc. of the 20th
International Conference on WWW (WWW2011), pp.
537-546, 2011.
[8] E. Gilbert, K. Karahalios: “Predicting Tie Strength withSocial Media,” Proc. of the 27th International Conference on
ACM CHI (CHI2009), pp. 29-38, 2009.
[9] A. Wu, J. M. DiMicco, D. R. Millen: “Detecting Professional
Versus Personal Closeness Using An Enterprise Social
Network Site,” Proc. of the 28th International Conference on
ACM CHI (CHI2010), pp. 1955-1964, 2010.
[10] 社団法人電波産業会: “デジタル放送に使用する番組配
列情報標準規格”, ARIB STD-B10 4.6 版, 2008.
[11] K. J¨arelin,. and, J. Kek¨al¨ainen.: IR Evaluation Methods for
Retrieving Highly Relevant Documents, Proc. 23rd Annual
International ACM SIGIR Conference on Research andDevelopment in Information Retrieval, pp.41-48, 2000.
[12] A. E. Watkins: Statistics in Action, Analysis of Variance andAnova Cd Package : Understanding a World of Data, John
Wiley & Sons Inc, 2008.
[13] Private Communication, 立命館大学情報理工学部・奥健太助教，DEIM2013 本稿の発表会場にて，2013-3-4.
[14] P. Massa, P. Avesani: Trust-aware Recommender Systems,
Proc. of the 1st International Conference on ACM
Recommender Systems (RecSys2007), pp. 17-24, 2007.