DEIM Forum 2016 E1-4

ユーザプロファイルからのセレンディピティな楽曲の分析
鬼頭 尚揮†

奥健太†川越 恭二†† 立命館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: †is0111rs@ed.ritsumei.ac.jp, ††oku@fc.ritsumei.ac.jp, †††kawagoe@is.ritsumei.ac.jp
あらまし セレンディピティな楽曲推薦手法を目指す。セレンディピティな楽曲とは，未知で自力では発見できなかったであろうが，提示されて初めて興味を持った楽曲と定義する。本研究では，楽曲に対する既知・未知および嗜好が含まれるユーザプロファイルの分析を通じて，楽曲特徴量（メタデータ特徴量および音響特徴量）とセレンディピティとの関係を分析する．クラウドソーシングにより，テスト用の 373 件の楽曲データについて既知・未知および嗜好を調査し，ユーザプロファイルを獲得する．このユーザプロファイルを分析することで，楽曲に対する既知・未知，嗜好の推定に寄与する特徴量を明らかにする．上記の分析結果を踏まえ，セレンディピティな指向楽曲推薦手法の設計
方針について考察する．
キーワード

推薦システム，楽曲推薦，セレンディピティ, ユーザプロファイル

1. は じ め にしたとする．このとき，ユーザは新曲については知らなかったとしても，EXILE の曲についてはアーティスト名で検索する

近年, iTunes Store（注 1） などの音楽配信サービスの普及によなど，容易に新曲の情報を入手することができると考えられる．

り, 誰でも気軽に Web から楽曲データベースにアクセスし, 自このユーザに EXILE の新曲を提示したとしても，それはセレ分の嗜好に合った楽曲を検索することが可能になった. しかし,ンディピティにはつながらない．

4,300 万曲以上ある楽曲の中から自分の嗜好に合う楽曲を探す

以上をまとめると，楽曲群の中からセレンディピティな楽曲ということはユーザの負担が大きい. そこで, 膨大な楽曲群のを抽出するためには，以下の条件を満たす楽曲を探索する必要中からユーザの嗜好に合った楽曲をユーザに提示する楽曲推薦がある．

システムに関する研究が行われている [1]．
楽曲推薦システムを実現する技術として, 協調フィルタリング [2] および内容に基づくフィルタリング [3] がある．この中で(a) ユーザにとって未知である(b) ユーザにとって興味をもたれうる(c) ユーザにとって自力発見可能性が低い

も, 楽曲推薦システムの分野においては, 内容に基づくフィルタ

上記の条件はいずれもユーザを基準に判断することになる．しリングが多く研究されている．楽曲の内容としては, 音響特徴

たがって，本研究では，ユーザが好きな楽曲集合から構成され量に基づくもの [4], メタデータ (アーティスト名やタイトルなるユーザプロファイルを考える．ユーザプロファイルに含まれど) に基づくもの [3], タグに基づくもの [5] が挙げられる. 楽曲る楽曲集合はユーザにとって既知であることは自明である．逆間の類似度を事前に算出し, ユーザが好む楽曲と類似する楽曲にユーザプロファイルに含まれない楽曲集合がユーザにとってを提示することで, ユーザの嗜好に合った楽曲を推薦する. し未知である楽曲の候補集合となる．また，ユーザプロファイル

かし, 楽曲の内容の類似度のみに依存して推薦楽曲を決定するに含まれる楽曲集合の各楽曲に類似する楽曲は，ユーザにとっと, ユーザにとっては聴いたことがあるような楽曲が多く推薦て興味をもたれやすいと考えられると同時に，ユーザにとってされ, 目新しさがなくなってしまう．この問題に対応するため,自力で発見されやすいとも考えられる．

セレンディピティを考慮した楽曲推薦が必要である [6].

ここで，ユーザが興味をもつか否かに関連する楽曲間類似度

セレンディピティとは，「偶然によって思いがけず価値あるもと，ユーザが自力で発見できるか否かに関連する楽曲間類似度のを発見する能力」を意味する [6]．本稿では，セレンディピとは，また異なった次元で表現されるものであると考える．例

ティな楽曲とは, 未知で自力では発見できなかったであろうが，えば，音響特徴がユーザが興味をもつか否かについて強く関提示されて初めて興味をもった楽曲と定義する. まず，セレン連する特徴であるとすると，音響特徴量に基づく類似度を基ディピティな楽曲として，ユーザにとって未知であることを前にユーザの興味度を判定する必要がある．一方で，楽曲のアー提とする．また，セレンディピティにはポジティブな驚きが含

ティストがユーザの自力発見可能性に強く関連する特徴である

まれることから，提示された楽曲がユーザに興味をもたれるもとすると，アーティストに基づく類似度を基にユーザの自力発のでなければならない．さらに，未知の楽曲であっても，ユー見可能性を判定する必要がある．このように，ユーザの興味度ザが容易に発見できるような楽曲を提示されても驚きはない．

および自力発見可能性を判定するための楽曲間類似度は異なる

例えば，EXILE が好きなユーザに対し，EXILE の新曲を提示次元を基に算出しなければならない．

（注 1）：https://www.apple.com/jp/itunes/の空間，嗜好空間および既知空間を考える．嗜好空間は，同一本研究では，楽曲群を 2 次元の特徴空間上に配置した 2 種類

のユーザにとって興味をもたれやすい楽曲同士は近く，そうでない楽曲同士は遠くなるように配置した楽曲特徴空間である．
既知空間は，同一ユーザにとって知っている可能性が高い（す我々はセレンディピティを考慮した楽曲推薦を目指している．
楽曲群の中からセレンディピティな楽曲を抽出するためには，以下の条件を満たす楽曲を探索する必要がある．

なわち自力発見可能性が高い）楽曲同士は近く，そうでない楽(a) ユーザにとって未知である曲同士は遠くなるように配置した楽曲特徴空間である．これら(b) ユーザにとって興味をもたれうるの嗜好空間および既知空間を参照することで，ユーザにとって(c) ユーザにとって自力発見可能性が低い

自力発見可能性が低く，かつ興味をもたれやすい楽曲，すなわ

これらの中で，ユーザにとっての既知・未知の予測は，土方

ちセレンディピティな楽曲を探索することができると考える．

ら [11] の研究で取り組まれている．土方ら [11] は，既知・未

本稿では，問題を簡略化するため，楽曲単位をアーティスト知プロファイルを用意し，それに対し協調フィルタリングを適単位に置き換えて検討する．つまり，アーティスト群の嗜好空用することで，楽曲の既知・未知を予測している．また，楽曲間および既知空間を生成する．

に対するユーザの嗜好抽出に関しては，これまでにも多くの研以降，本稿の構成を述べる．第 2 章では，関連研究について究が行われている．一方で，自力発見可能性の予測方法につい紹介する．第 3 章では, ユーザプロファイル獲得のためのデーては明らかになっていない．そこで，本研究では，楽曲の自力タセットについて説明する．第 4 章では, 既知空間および嗜好発見性に焦点をあて，自力発見性の予測を含めたセレンディピ空間の作成と定性分析について述べる．第 5 章では，ユーザプティな楽曲の抽出方法について検討する．

ロファイルのデータ分析について述べる．最後に，第 6 章で本稿をまとめる．

2. 関 連 研 究

3. データセット
本研究では，Tada らの研究 [14] で用いられた楽曲データセットを用いる．本データセットには WAV 形式の楽曲 909 曲が含

これまでにも，楽曲推薦システムに関する研究は多く行われまれている．Punk や Classics，Pop，Easy Listening など 15ている [1]．楽曲推薦を実現する技術として，協調フィルタリンの多様なジャンルから構成されるように，217 のアーティスト，グ [2] および内容に基づくフィルタリング [3] がある. 本研究で79 のアルバムから 909 曲が選ばれている．各曲のサビの部分は，内容に基づくフィルタリングに着目している．

を対象に音響特徴が抽出されている．本研究では，909 件の楽楽曲の内容としては, 音響特徴量に基づくもの [4], メタデー
タ (アーティスト名やタイトルなど) に基づくもの [3], タグに基づくもの [5] が挙げられる.

曲データのうち iTunes Search API（注 2） で試聴可能な 373 曲の楽曲データを用いた．

3. 1 クラウドソーシングによるデータ収集

音響特徴量に基づく楽曲推薦は，ユーザが好む楽曲と音響的クラウドソーシングによってユーザプロファイルを収集した．に類似している楽曲は，またそのユーザにも好まれるという

以下，ユーザプロファイル作成手順を説明する．本稿ではクラ考えに基づく．音響特徴量としては，Mel Frequency Cepstral

ウドソーシングにおける作業者のことをユーザとよぶ．

Coeﬃcients (MFCC) [9] がよく用いられている．Logan ら [4](1) 楽曲データ 373 件の中から無作為に選ばれた楽曲デー

は，MFCC に基づく楽曲間類似度と人間の感覚的な楽曲間類

タ 1 件をユーザに提示する．楽曲データの情報としてアーティ似度との関係を分析している．MFCC に基づく楽曲推薦シス

スト名および楽曲タイトル，試聴ページへのリンクを提示する．

テムとしては，Flexer らの研究 [10] が挙げられる．

(2) ユーザは，提示された情報を基に，その楽曲の既知・一方で，人は楽曲の好みを判断する際，アーティストやジャ未知および嗜好について回答する．既知・未知に関しては表 1

ンルなどのメタデータに基づいて判断することも多い．Bog-に示す四つの選択肢 {TT, TF, FT, FF} の中から選び回答する．

danov2010 ら [3] は，アーティスト名やジャンルなど，メタデー嗜好に関しては表 2 に示すように 5 段階の尺度で回答する．

タに基づく楽曲推薦システムを提案している．
さらに，多田ら [14] は，音響特徴量とメタデータの両方に基づく楽曲推薦システムを提案している．音響特徴を重視する(3) ユーザは (1)，(2) を繰り返す．ユーザ 1 名あたりの回答数は任意である．

3. 2 統計

ユーザには音響特徴量を基に，アーティスト等を重視するユー

クラウドソーシングは，2016 年 12 月 16 日から 26 日の期

ザにはメタデータを基に，ユーザに適応しながら楽曲を推薦し間で行った．対象楽曲数は 373 件であり，1 楽曲あたりのユーている．

ザ数は 30 名である．したがって，回答数は合計で 11,190 件と以上のとおり，音響特徴量およびメタデータ共に，ユーザのなった．また，異なりユーザ数は合計で 155 名となった．

楽曲の嗜好に影響を与えるため，これらの特徴を基にした楽曲

既知・未知に関するデータ数の分布は表 1 に示すとおりであ

推薦システムは多く研究されている．これらの特徴を基に楽曲る．また，嗜好評価値が 4 または 5 と与えられた楽曲を好きな間の類似度を事前に算出し, ユーザが好む楽曲と類似する楽曲楽曲，1 または 2 と与えられた楽曲を好きでない楽曲と定義すを提示することで, ユーザの嗜好に合った楽曲を推薦する．しる．それぞれ，3, 727 件，4, 031 件であった．

かし, 楽曲の内容の類似度のみに依存して推薦楽曲を決定すると, ユーザにとっては聴いたことがあるような楽曲が多く推薦（注 2）：https://www.apple.com/itunes/aﬃliates/resources/documentation/itunes-

され, 目新しさがなくなってしまう．この問題に対応するため,

store-web-service-search-api.html

表 1 既知・未知に関する評価値．TT：楽曲タイトルも知っており，曲も知っている（聴いたことがある），TF：楽曲タイトルは知っているが，曲は知らない（聴いたことがない），FT：楽曲タイトルは知らないが，曲は知っている（聴いたことがある），FF：
楽曲タイトルも知らず，曲も知らない（聴いたことがない）．括
弧内の数字は実際に得られたデータ数を示す．
楽曲内容：既知 楽曲内容：未知楽曲タイトル：既知TT (1,125)

TF (148)

楽曲タイトル：未知FT (1,131)

FF (8,786)

表2

嗜好に関する評価値評価値

選択肢5 非常に好き図 1 アーティスト既知空間

4 好き
3 どちらともいえない
2 好きでない空間として作成する．既知空間は，同一ユーザにとって知って1 まったく好きでないいる可能性が高い（すなわち自力発見可能性が高い）アーティスト同士は近く，そうでないアーティスト同士は遠くなるように配置したアーティスト特徴空間である．嗜好空間は，同一の4. 既知空間および嗜好空間の作成と定性分析
本章では，3. 章で得られたデータを基に，アーティストの既知空間および嗜好空間を作成する方法について述べる．

4. 1 ユーザ-アーティスト行列の作成
3. 章で得られたデータを基に，ユーザ-アーティスト既知行列および嗜好行列を作成する．
まず，既知・未知データを基に，ユーザ-アーティスト既知行列を作成する．行列の作成手順は次のとおりである：(1) ユーザ ui ∈ U がアーティスト aj ∈ A に対する既知・未知に関して TT と回答した数を kij とする．

(2) kij を行列の i 行 j 列の要素とした行列を作成する．
(3) 総回答数が 1 以下のユーザを行列から削除する．
(4) 総回答数が 1 以下のアーティストを行列から削除する．
(5) 得られた行列をユーザ-アーティスト既知行列 K とする．
本データセットにおいては，行列 K におけるユーザ数は 77，アーティスト数は 55 であった．
同様に，嗜好データを基に，ユーザ-アーティスト嗜好行列を作成する．

(1) ユーザ ui ∈ U がアーティスト aj ∈ A に対する嗜好に関して 4 または 5 と回答した数を rij とする．

(2) rij を行列の i 行 j 列の要素とした行列を作成する．
(3) 総回答数が 1 以下のユーザを行列から削除する．
(4) 総回答数が 1 以下のアーティストを行列から削除する．
(5) 得られた行列をユーザ-アーティスト嗜好行列 R とする．

ユーザにとって興味をもたれやすいアーティスト同士は近く，そうでないアーティスト同士は遠くなるように配置したアーティスト特徴空間である．
まず，アーティスト既知空間の作成方法について述べる．作
成手順は次のとおりである：(1) 非負値行列因子分解 [13] により，既知行列 K をユー
ザ-潜在特徴行列と潜在特徴-アーティスト行列に分解する．ここで潜在特徴次元数は 20 とした．

(2) 潜在特徴-アーティスト行列を基に各アーティスト ajを 20 次元特徴ベクトルで表す．

(3) コサイン類似度により，アーティスト aj とアーティス
ト al との類似度 sim(aj , al ) を算出し，全アーティスト間の類似度を算出する．

(4) アーティスト間類似度 sim(aj , al ) を j 行目 l 列目の要素とした行列を作成し，それをアーティスト既知類似度行列

AK とする．
(5) アーティスト既知類似度行列 AK の固有ベクトルを固有値が小さいものから順に 2 個 (v1 , v2 ) 求める．

(6) アーティスト aj を特徴ベクトル (v1j , v2j ) で表す．ここで，v1j はベクトル v1 の j 番目の要素とする．
以上の手順により 2 次元に縮約されたアーティスト特徴ベクトル群が属する空間をアーティスト既知空間とする．アーティ
スト既知空間を図 1 に示す．
アーティスト嗜好空間は，嗜好行列 R を基に，上記と同様の手順で作成する．アーティスト嗜好空間を図 2 に示す．

5. データ分析

本データセットにおいては，行列 R におけるユーザ数は 107，アーティスト数は 121 であった．

4. 2 アーティスト既知空間および嗜好空間の作成
ユーザ-アーティスト既知行列 K および嗜好行列 R を基に，アーティスト既知空間および嗜好空間をそれぞれ 2 次元特徴

4. 章で作成した既知空間および嗜好空間を基に，セレンディピティなアーティストを探索する方法について検討する．

5. 1 ユーザプロファイル
セレンディピティなアーティストはユーザを基準に判断する

図 2 アーティスト嗜好空間

図 3 アーティスト既知空間上のユーザプロファイルおよびセレンディピティなアーティスト集合の分布ことになる．したがって，本研究では，ユーザがこれまでに聴いた中で好きな楽曲集合から構成されるユーザプロファイルを丸は未知（TF または FT または FF）と評価したアーティスト考える．なお，本稿ではアーティスト単位でのユーザプロファを表す．オレンジ色の領域は赤丸で示したアーティスト集合をイルを考える．本分析ではユーザ ui のユーザプロファイル Pi学習データとし，One-Class SVM により学習した領域を表す．

は下記の手順により獲得する：

この領域内に存在するアーティスト集合はユーザ ui にとって

(1) ユーザプロファイル Pi を空にする．

既知である可能性が高い，すなわち自力発見性が高いアーティ(2) アーティスト aj ∈ A の楽曲集合のうち，少なくともスト集合であるといえる．

1 件の楽曲についてユーザ ui が既知（TT）かつ好き（4 また同様に，図 4 は，アーティスト嗜好空間上における同集合のは 5）と評価していれば，アーティスト aj をユーザプロファイ分布を示したものである．図中の赤丸はユーザ ui が好き（4 まル Pi に追加する．

たは 5）と評価したアーティストを表す．青丸は好きでない（1(3) 全アーティストについて手順 (2) を繰り返す．

または 2）と評価したアーティストを表す．オレンジ色の領域は5. 2 セレンディピティなアーティスト集合：正解データ

赤丸で示したアーティスト集合を学習データとし，One-Classデータ分析用の正解データとしてセレンディピティなアーSVM により学習した領域を表す．この領域内に存在するアーティストを定義する．本稿では，5. 1 節で獲得したユーザプロティスト集合はユーザ ui にとって好まれる可能性が高いアーファイルに含まれず，ユーザにとって未知かつ好まれる楽曲をティスト集合であるといえる．

もつアーティストをセレンディピティなアーティストと定義す

図 3 および図 4 共に，黄丸はセレンディピティなアーティスる．本分析ではユーザ ui のセレンディピティなアーティスト

トを表す．全体的には，セレンディピティなアーティスト集合

集合 Si は下記の手順により獲得する：

は，既知空間上では未知領域に分布し，嗜好空間上では好み領(1) セレンディピティなアーティスト集合 Si を空にする．

域に分布していることがわかる．これらの傾向から，既知空間(2) アーティスト aj ∈ A の楽曲集合のうち，少なくともにおいて未知領域に属し，かつ嗜好空間において好み領域に属

1 件の楽曲についてユーザ ui が未知（TF または FT またはするアーティスト集合を取得することで，対象ユーザにとってFF）かつ好き（4 または 5）と評価していれば，アーティストセレンディピティなアーティスト集合を抽出できるといえる．

aj をセレンディピティなアーティスト集合 Si に追加する．
(3) セレンディピティなアーティスト集合 Si からユーザ
プロファイル Pi に含まれるアーティスト集合を削除する．

(4) 全アーティストについて手順 (2) から (3) を繰り返す．

より具体的にみるために，各図において主要なセレンディピティなアーティストにラベルを付与した．例えば，図 3 の既知空間上では，“FictionJunction YUUKA,” “KOTOKO,” “Silent

5. 3 セレンディピティなアーティスト集合の分布Point” などが未知領域に属している．同時に，これらのアー前節まででユーザプロファイルおよびセレンディピティなティストは，図 4 の嗜好空間上では好き領域に属していることアーティスト集合を定義した．これらユーザプロファイルおよがわかる．したがって，以上のことから，これらのアーティスびセレンディピティなアーティスト集合がアーティスト既知空

トはユーザ ui にとって自力発見性が低く，かつ好まれるであ間および嗜好空間にどのように分布しているかを調査する．

ると予測することができる．

一人のユーザ ui に着目する．図 3 は，アーティスト既知空間上におけるユーザプロファイル Pi およびセレンディピティ

6. ま と めなアーティスト集合 Si の分布を示したものである．図中の赤丸

本稿では，クラウドソーシングによってユーザプロファイルはユーザ ui が既知（TT）と評価したアーティストを表す．青を獲得し，ユーザごとのアーティスト別の既知・未知楽曲数の

[10]

[11]

[12]

[13]
[14]
図4

嗜好類似度空間上のセレンディピティなアーティスト分布図

行列と嗜好楽曲数の行列の作成から, アーティスト特徴行列を作成した．またアーティスト特徴行列から既知プロファイルと嗜
好プロファイルでアーティスト類似度行列を作成から 2 次元の既知・未知と嗜好のアーティスト類似度空間を生成し，セレンディピティなアーティストの分析をするための方法を提案した．
今後は分析を深めていき，分析結果を踏まえたセレンディピティなアーティストの予測手法について提案する．またアー
ティスト名だけでなく，楽曲の年代やジャンルなどの他の属性に着目し，知見に基づくセレンディピティ嗜好楽曲推薦手法も検討する.

謝辞

本研究は JSPS 科研費 15K12151 の助成を受けた．また本研
究の一部は文科省私大戦略的研究基盤形成支援事業 (2015-19)の助成を受けた．ここに記して謝意を表す．

文

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