DEIM Forum 2016 P5-5

項目反応理論を用いた観光地分類手法の提案
咲山 拓哉	  山田敬三	  高木正則	  佐々木淳
岩手県立大学大学院ソフトウェア情報学研究科 〒020-0693 岩手県滝沢市巣子 152-52
Email: g231n011@s.iwate-pu.ac.jp, {k-yamada, takagi-m, jsasaki}@iwate-pu.ac.jp
あらまし 現在観光地の分類方法として統一した見解がないことが問題となっている．そこで項目反応理論を観光履歴に対して適用し，観光地ごとの特性値を推定，内部一貫法の考えをもとにジャンルとしての適応度を計算し，進化計算で分類を発見する．
キーワード 項目反応理論，遺伝的アルゴリズム，SNS，観光，分類
1. は じ め に	  情報化技術の発展などから誰もが大量の情報を得ること

つ観光地特徴ベクトル，利用者履歴ベクトル，利用者特徴ベができるようになった情報過多の現在，欲しい情報が何かわの生成では，観光地の持つ観光特性の要素を wikipedia からからないという状況や探している情報を見つけ出せないと引用し試験的に 16 の要素で構成している．このシステムのいった状況を打破するため，利用者にとって有用な情報を見

課題の 1 つとして樽井は，観光地の特徴を表現するための観つけ出す推薦システムが考案されている[1]．今回は，観光分光特性の要素についての検証を挙げている．このように既存野の観光地を推薦するものについて考える．の研究でも観光地の分類（観光特性）を明らかにすることがクトルを利用して推薦を実現している．観光地特徴ベクトル

求められている．

2. 観 光 地 の 分 類
2.1 現 状	  観光資源の定義や分類方法・範囲などについては様々な解

3.2 項 目 反 応 理 論	  項目反応理論は，過去の受験者のテストに対する応答のパ釈がなされ見解が統一されていない．この理由としてわが国

尤推定を用いて推定する理論で主に学力テストによく用いにおいては「規範性のある観光資源制度が存在しないため，られる[4]． また，受験者の能力を逐次推定しながら受験者観光資源の定義に見解が統一されないまま論議が行われての能力を動的に短時間で測ろうとする適応型テストも注目しまう」状態にあることが挙げられている．そして，現在観されている．

光資源の分類に統一した見解が求められている[2] ．	  推定される項目の特性値としてよく使われるものが，項目2.2 仮 説識別度と項目難易度である．項目識別度とは学力テストにお本研究では，観光者は観光地の決定の際に，観光者の嗜好よいてその項目がどのくらい受験者の能力を識別する力がありも観光者の観光に対する何らかの能力が関係しており，こるかを表す値である．つまり項目識別度が高い項目は受験者の能力が近い人は似たような観光地に行くという仮説を立の能力をより明確に分けることができる．項目難易度とは項てる．

目の難易度を表すものでこの値が高いほど，能力の低い受験2.3 用 い る 理 論

者の正答率は下がるようになっている．

仮説に基づき，観光地は観光者の何らかの能力によって行く	  観光の分野に項目反応理論を適用させるために，学力テス

確率の高い観光地や低い観光地を算出でき，確率的に観光地

トにおける問題への応答を，観光地へ行ったことがあるか否を分類することができるのではないかと考えた．そこで，本かという応答に置き換え，受験者（観光者）が観光地１つ１

研究では学力のテストで用いられる項目反応理論を観光分つにたいして行ったことがあるか否かの 2 値データを用いる

野に適応させ，推定される観光地ごとの特性値を用いて観光ことで項目反応理論を実現する．

地の分類を明らかにする．また，その分類を今後の推薦に応	 用することを考えている．

4. 提 案
4.1 手 法 の 概 要	  本研究は，観光履歴の 2 値データ（ユーザが観光地に行っ

3.

研究の目的

本研究では，観光地の推薦を行う前段階として項目反応理ターンから各項目の特性値および新規の受験者の能力を最た or 行っていない）に項目反応理論を用いて，観光地ごと論を用いて現在の統一されていないあいまいな分類とは違の特性を推定し，その特性値を用いて観光地を分類していく

う観光地の分類を行うことを研究の目的とする．という流れになっている．提案手法利用の流れを図に表した

3.1 既 存 の 観 光 地 推 薦 シ ス テ ム

ものが図 1 である．本研究では進化計算の 1 つである遺伝的既存の観光地推薦システムとして樽井[3]は，協調フィルタアルゴリズムの考えを用いて，評価関数に分類の理想とされリングとコンテンツ分析を利用した研究を行っている．これる特性値の状態を設定し，進化計算で分類を発見する．後節

は，観光地の特徴を最もよく表している観光特性を要素に持からは発見までの流れを詳しく説明する．遺伝的アルゴリズ

DEIM Forum 2016 P5-5

図 1 一点 交叉時 の配列 間の動 き

図 2 一点 交叉時 の配列 間の動 きムの概要は棟朝の著書[5]を参考にする．

4.2 遺 伝 的 ア ル ゴ リ ズ ム
遺伝的アルゴリズムは文字列で表現される集団に対し，遺4.6 選 択選択は，集団内で適応度が高い個体を次世代へと選択的に伝的操作を繰り返して行うことで目的の解に近似な最適解残す操作である．選択の手法としてルーレット法やトーナメを得ようとするアルゴリズムである．アルゴリズムの手順とント法などが提案されている．本研究ではルーレット法を用して主に，いて選択を行う．ルーレット法は個体の適応度に応じた確率①

ランダムに初期個体集団を生成で次世代の個体を選択するものである．つまりルーレット法②

集団に対して選択を適用し，優れた個体を選ぶを用いると次世代で適応度の高い個体が選択される確率が③

集団内の個体ペアに対して交叉を適用する

高くなり，逆に適応度の低い個体は選択される確率が低くな④

集団内の個体に対して突然変異を適用する

る．

⑤

停止条件になるまで②-④を繰り返す

4.7 交 叉となっている。ここでの停止条件は集団の適応度に閾値を決

交叉は，あらかじめ交叉確率を定め，集団内から選ばれためたり，繰り返す回数（世代数）などを停止条件とする．

２つの個体の間で部分列を交換する操作である．また，交叉4.3 事 前 の 準 備には一点交叉，二点交叉，一様交叉などが提案されているが観光履歴をもとに計算を行っていくため，事前に観光履歴

本研究では一点交叉を用いる．一点交叉は 2 つの個体の交叉の 2 値の行列データを用意することが必要となる．

点を 1 点だけ決め，交叉点以降の文字列を交換する交叉であ

4.4 個 体 集 団 の 生 成 ， 符 号 化

る．一点交叉を図で表したものを図 2 に示す．図 2 では集団集団を文字列で表現するため，符号化を行う．今回は観光地の総数と同じ長さの 1or0 の配列を生成する．配列の中で 11 と集団 2 の交叉点が 5 文字目と 6 文字目の間になったと想定し交換を行っている．

は選択された観光地，0 は選択されなかった観光地として 1つの観光地の集団を表現する．

4.5 適 応 度 の 計 算

4.8 突 然 変 異
突然変異は個体を構成する文字の一部を別の文字に変更

本研究では観光リストの信頼性を内部一貫法により測り，する操作である．突然変異では，個体を構成するそれぞれの適応度とする．すなわち，いくつかの折半についての項目難文字について確率を決めそれにより別の文字に変更する．本

易度の相関係数の平均を適応度とする．

研究では 1or0 の文字列のため 1 となっている部分が突然変

まず作成された個体の 1 となっている部分の観光地のみの異した場合には 0 に，0 となっている部分が突然変異した場

観光履歴に対して項目反応理論を適用する．これにより，xの合には 1 に変更する．突然変異を図で表したものを図 3 に示集団での観光地ごとの項目識別度と項目難易度が推定されす．図 3 では集団 1 の 4 文字目が突然変異すると想定し突然る．次に配列内の観光地の集団をxとして，x を変異前と突然変異後の集団 1 を示している．

x! + x! = x,x! − 𝑥!    ≤ 1 …(1)となるような折半を行い，部分集合x! , x! を作成する．Xと同

5. お わ り に様に，x! , x! に項目反応理論を適用することでx! , x! の状態の本提案では項目反応理論を用いて観光地の特性値を推定観光地の特性値が推定される．内部一貫法を用いて部分集合し，それを用いて観光地の分類を行うことを提案した．このx! , 𝑥! での特性値とxの特性値の観光地の個々の相関係数を計手法を用いることにより統計的に観光地の分類を行うこと算し，平均を求める．内部で一貫の状態（相関係数が高い状態）であれば適応度が高いとし，この適応度をもとに選択を行っていく．特性値は項目難易度や項目識別度が推定されるが，本研究では項目難易度のみを用いる．

図 3 突然 変異時 の配列 の動き

DEIM Forum 2016 P5-5ができ，観光地推薦に用いることができるのではないかと考える．分類された観光地集団の評価が高いものは内部一貫性が高いものしているが，実際に分類された観光地集団を見てもらい客観的にどう感じるかアンケートを取ることなども評価となるのではないかと考える．今後はこの手法で発見された観光地分類を用いることに加えて項目反応理論を用いて観光地を推薦することを試みる．その後，どのようなデータセットならばどのような結果が出るのかなど 1 つのパターンではなくいろいろなパターンの観光履歴を用いて実験を行いたいと考えている．

謝辞
本研究は JSPS 科研費 15K01950 の助成を受けたものです．

参考文献
[1]

神嶌敏弘，推薦システム-情報過多をのりきる， 情報の科学と技術 56 巻 10 号， 2006

[2]

高橋光幸， 観光資源の定義と分類に関する考察，富山国際大学現代社会学部紀要第 6 巻， 2014[3]

樽井勇之， 協調フィルタリングとコンテンツ分析を利用した観光地推薦手法の検討， 上武大学， 上武大学経営情報学部紀要第 36 号， 2011[4]

高橋正視， 項目反応理論入門-新しい絶対評価， イデア出版局， 2002

[5]

棟朝雅晴，	 遺伝的アルゴリズム	 その理論と先端的手法，	 
森北出版，	 2008

[6]

小松一星，山田敬三，高木正則，佐々木淳， チェック
インサービスを利用した観光履歴収集システムの提案，
電子情報通信学会,	 2014 年総合大会講演論文集，	 2014