DEIM Forum 2016 B1-1

コスメアイテム評価表現辞書を用いた評価項目別レビュー自動スコアリング方式
松波友稀†

上田真由美††

中島 伸介†

John O’Donovan††††階上猛†††

岩崎 素直†††

Byungkyu Kang††††† 京都産業大学コンピュータ理工学部 〒 603–8047 京都府京都市 北区上賀茂本山†† 流通科学大学経済学部 〒 651–2188 兵庫県神戸市西区学園西町 3-1††† 株式会社アイスタイル 〒 107–6034 東京都港区赤坂 1-12-32 アーク森ビル 34 階†††† Department of Computer Science, University of California, Santa Barbara Santa Barbara, CA 93106, USA
E-mail: †{g1245108,nakajima}@cc.kyoto-su.ac.jp, ††Mayumi Ueda@red.umds.ac.jp,†††{hashikamit,iwasakis}@istyle.co.jp, ††††{jod,bkang}@cs.ucsb.edu
あらまし 近年，商品に対するレビュー情報が閲覧可能なサイトが数多く存在しており，多くのユーザが商品レビューを閲覧してから商品を購入するという行動をとるようになっている．中でもコスメアイテムは，ユーザが直接自分の肌に使用するものであり，ユーザが自分に合わない商品の購入を嫌う傾向は，他の商品に比べて非常に高い．したがって，コスメアイテムの購入においては，このようなレビューサイトの存在意義は非常に大きいといえる．本研究では，既存のレビューサイトから得られたコスメアイテムに関するレビューを分析し，コスメアイテムに対する評価項目別の評価表現辞書を構築する．さらに，コスメアイテムに対する商品レビューに対して，構築した辞書に基づいた評価項目別レビュー自動スコアリングを行う手法を提案した．本稿では，コスメアイテムに対する実際のレビューデータを用いて，辞書の構築およびこれを用いた自動スコアリング実験を行ったので報告する．
キーワード

コスメ，レビュー・評判情報・レビュー分析，情報推薦

1. は じ め に
近年，購入者によるレビュー情報が閲覧可能なレビューサイトが数多く運営されており，商品購入前にレビューを閲覧して商品購入の参考にするということが盛んに行われている．特にコスメアイテムは，直接肌に使用するものであり，自分の肌に合わない商品を使用すると肌トラブルを起こすことがあるため，レビューサイトを利用することの意義は大きいといえる．コス
メアイテムに関するレビューサイトとしては， @cosme [1] や

MAQUIA [2] 等が存在し，若い女性を中心に広く利用されている．しかしながら，これらのサイトを利用したとしても，本当に自分にあったコスメを見つけることは容易でない．なぜなら，他の投稿者があるコスメアイテムに対するレビュー情報として，

図 1 各レビューデータに対する自動スコアリングの例「肌に合う」と書いていたとしても，自分の肌に合う保証はないからである．コスメアイテムと肌との相性は各個人で大きくムに対するスコア（星の数）が付与されていることが多いが，異なるため，好みだけでなく使用感についても類似するような基本的には対象アイテムに対する総合評価であり，レビュー投他のユーザを探し当てて，そのユーザのレビューを参考にする稿者の使用感を判断することは難しい．例えば，「化粧水」に対という手順が必要となる．すなわち，好みだけでなく使用感にする評価項目としては，”うるおい効果”，”美白効果”，”毛穴・ついても類似するユーザ集合を特定し，各ユーザにとって真に角質ケア効果”，”低刺激”，”エイジングケア効果”等が考えられ参考になるレビュー情報のみを効率的に推薦することが可能なる．したがって，レビュー投稿者の使用感を分析するためには，システムを構築することの意義は非常に高いと考えている．

これらのような評価項目別のスコアを付与する必要があると考このようなシステムの構築を実現するためには，各コスメアえた．

イテムに対するレビュー投稿者の使用感を分析する必要がある．

そこで本研究では，コスメアイテムに対するレビューデータ

コスメアイテムに対する従来のレビューサイトでは，各アイテ分析を行うことで，コスメアイテムに関する評価項目別の評価表現辞書を作成し，これを用いた評価項目別レビュー自動スコ

野に渡る大量の自由記述文から，評価に関する表現を抽出，定アリング方式の開発を行うことを目的としている．この自動ス量化し，効率的な分析・検索機能を提供する手法の提案をしてコアリングを実現することで，評価項目別のスコアが付与されいる [9]．本研究は，コスメを対象としており，アイテムそのもていないレビューに関しても，該当するコスメアイテムに対すのの評価により好みに合うか否かを推定するだけでなく，そのる評価項目別の自動スコアリングが可能となる（図 1 参照）．

アイテムの使用感がユーザ自身にとって適切か否かについても我々はこれまでに，実際のレビューデータとそのスコアを分析推定する．

することにより，コスメアイテム毎に異なる特徴的な評価表現

姚らは，消費者がインターネット上に投稿されたレビューをが存在することを確認すると共に，コスメアイテムに対するポ信用する場合，どのようなレビューがより信用され，購買行動ジティブ表現・ネガティブ表現とその程度に関する辞書の構築に影響するかを検証するため，以下の 3 つの仮説を立て，調査に取り組んだ [3]．そこで本稿では，評価表現辞書構築の第一歩を行っている．(1) 消費者が購入したいと考えていた商品の良いとして，使用感に関する個人差が大きい「化粧水」に関する評

レビューはその商品の購買を促進し，購入を検討していなかっ価表現辞書の構築を行うと共に，これを用いた自動スコアリンた商品への悪いレビューはその商品の購買を阻害する，(2) 詳細グ実験を行い，提案手法の妥当性について議論する．

データを書き込んだレビューは，客観的なレビューより信用出

以下，2 章では関連研究との比較を述べ，3 章ではコスメア

来る，(3) アドバイスを書き込んだレビューは，使い心地や個イテムに対する評価項目別レビュー自動スコアリング方式につ人的な感想・印象を書き込んだレビューより，信用出来る．211

いて説明し，最後に 4 章でまとめと今後の課題を述べる．

名の女子大生を対象にアンケート調査を行ったところ，仮説検2. 関 連 研 究証は行えなかったが，分散分析からレビューが購買行動に影響を与えていることを確認している．

レビュー情報を扱うサイトが多く存在する．Amazon.com [4]白田らは， @cosme のマスカラのレビューを手作業で収集し，や価格.com [5] などの様々な商品を取り扱うオンライン通販サ概念グラフによるグラフ作成，モジュラリティによるコミュニ

イトや，レストラン情報を提供する食べログ [6] などが有名でティ抽出を用いて，レビュー分析を行っている [11]．この取組ある．また，近年では，コスメ・美容に特化したサイトであるは，gephi を拡張した Consumer Bebavior Analyzer を用いてお@cosme が有名である． @cosme の運営会社によると，2015 年

り，コミュニティの色分け表示及びグラフのレイアウト表示な

11 月時点で月間 2.8 億ページビュー，メンバー数が 350 万人，どの可視化を行っている．RIDF(残差 idf) を用いて，レビュー総レビュー数が 1200 万件と報告されており [7]，多くの女性がから特徴語の抽出を行っている．

コスメ・美容に関した情報を＠コスメ経由でやり取りしている

駒田らは，商品に関する意見や評判を含んだツイートから，ことがわかる．更に近年では，アルゴリズムに着目した研究にどの属性に対してどのような評価なのかを自動的に収集・解析加えてレビューデータの提示方法に関する研究についても研究するため，属性語の自動抽出に取り組んでいる [12]．この取組者達は注目している．[14]では，ツイート中の商品評価文は，対象商品が明確でない点や@cosme では，様々なブランドのコスメアイテムが掲載さ崩れた文章が多い点などに対処するため，ツイート内の属性度れており，コスメアイテム別のブランド比較が容易にできる．と評価語の出現パタンを設定し，抽出した候補語の関連度を定ユーザは，レビュー投稿時に総合評価として 7 段階で評価して義することで，属性語の自動抽出を行っている．

おり，評価の良いレビュー・悪いレビューなど，目的に応じてIvan Titov らは，オンラインのレビューから対応するトピッレビューを検索することが可能である．また，会員登録の際にクを抽出し，格付けを取り出す統計モデルを提案している [13]．

年代と肌質を記録するカルテ機能があり，自分の年齢や肌質と同じユーザによるレビューを検索することが可能である．
また，レビュー情報を扱うサイトが広く普及したことで，レJohn O’Donovan らは，オンラインオークションにおけるレビューの否定の情報を抽出し，この情報をグラフ式に示すシステムを構築している．[15]

ビューを分析する研究が多く行われている．我々の先行研究で上述の通り，コスメおよびその他のアイテムに対するレビューも，@cosme から化粧水とマスカラに関するレビューを分析し，分析を行う研究が数多く行われているが，本研究にて実施して各コスメアイテムレビュー分析に特化した化粧水とマスカラいるコスメアイテムに対する評価表現別のスコアリング手法にについての形態素解析用辞書を作成し，コスメレビューのポジ関する研究開発は行われていない．

ティブ・ネガティブ判定を行っている [8]．この取組では，書き込みユーザの特徴も考慮したコスメレビューサイトの構築を目指し，課題として，広くブログや SNS からデータを収集し分

3. 評価表現辞書を用いた評価項目別レビュー自動スコアリング方式

析するための技術の開発に取り組むことを目的としている．本

本節では提案手法であるコスメアイテム評価表現辞書を用い研究は最終的に評価項目別に評価値を推定し，自動で付与してた評価項目別レビュー自動スコアリング方式に関して説明する．

いくこと，また，将来的には一つの商品に対してレビューからまずは提案手法の概要（3. 1 節）を述べると共に，評価表現辞得られた情報がより詳細にユーザに提供することを目的として書の構築（3. 2 節）および自動スコアリング方式（3. 3 節）についる．

いて説明した上で，実データを用いて行ったスコアリング実験

二本木らは，レビュー検索サイトに投稿されている多商品分の結果と考察（3. 4 節）について述べる．

図 2 将来的に構築を目指すレビュー推薦システムの概要

3. 1 提案手法の概要
本研究では，コスメアイテムに対するレビューデータ分析を行うことで，コスメアイテムに関する評価項目別の評価表現辞書を作成し，これを用いた評価項目別レビュー自動スコアリング方式の開発を行うことを目的としている．さらに最終的な目標としては，嗜好度および使用感が類似するユーザ集合に基づき，対象ユーザにとって真に参考になるレビュー情報のみを効率的に推薦することが可能なレビュー推薦システムの構築を目指している．
ここで本研究の位置づけを明確にするために，図 2 に将来的に構築を目指すレビュー推薦システムの概要を示す．図 2 において，（１）〜（４）で記載（青字）された処理がレビュー自動スコアリング処理の内容であり，（ａ）〜（ｅ）で記載（赤字）された処理はレビュー推薦処理の内容である．各処理の手順を以下に示す．
レビュー自動スコアリング処理（ 1 ） レビュー DB からサンプリングされたレビューデータを分析し，評価項目別にスコアリングされた評価表現辞書を作成．

ビュー推薦モジュールへ抽出．
（ｅ） 対象ユーザへ類似ユーザに絞ったレビューを推薦．
図 2 において（１）〜（４）で記載（青字）されたレビュー自動スコアリング処理が本稿で実施している内容であり，（ａ）〜（ｅ）で記載（赤字）されたレビュー推薦処理処理は今後取り組んでいく研究内容である．
なお，図 3 は，レビュー推薦システムのユーザインタフェースのイメージである．この推薦システムを実現することにより，ユーザは対象コスメアイテムに関するレビューに関して，「評価の似たユーザのレビュー」，「肌質が似ているユーザのレビュー」，「年代の近いユーザのレビュー」等，自分が閲覧したいレビューを選択することが容易となる，また，表示された各レビューの評価項目別の評価値を閲覧することができ，各投稿者がどのような使用感を持っているのかを視覚的に把握することができる．

3. 2 評価表現辞書の構築
本節では，コスメアイテムに対する評価項目別のスコアを有する評価表現辞書の構築について述べる．
コスメレビュー投稿者は多種多様な評価表現で各コスメアイ（ 2 ） レビュー DB から評価値を算出するためのレビューを抽出．

テムに対するレビュー投稿を行っている．そこで，実際に使用さ（ 3 ） (1) にて作成した評価表現辞書を用いて，(2) で収集したれている表現を収集し，辞書に登録することで評価表現辞書のレビューの評価値を算出（自動スコアリング）．

構築を行った．評価表現辞書の構築に使用するコスメレビュー（ 4 ） (3) にて評価値が付与されたレビューを評価値付きレビュー

データとしては，コスメ・美容に関する代表的なサイトである

DB に格納．

@cosme [1] のレビューデータを採用した．具体的な辞書の構築

レビュー推薦処理方法としては，レビューデータのテキストおよびそのスコアを（ａ） あるアイテムに関するレビューについてユーザが問合せ．

分析することで，アイテム毎に高い評価のレビューに高頻度で（ｂ）（a）にて問合せを行った対象ユーザとの類似ユーザを類出現する表現，低い評価のレビューに高頻度で出現する表現を似ユーザ抽出モジュールに問合せ．

抽出し，各アイテムに対する評価表現として辞書に登録する．

（ｃ） (4) で格納された評価値付きレビュー DB から，レビュー

なお，各種コスメアイテムのうち，本稿では「化粧水」に絞っ

データおよびレビュー投稿ユーザ情報を取得し，対象ユーて評価表現辞書の構築に取り組んだ．
「化粧水」を選んだ理由

ザとの類似ユーザを特定．

としては，多くのユーザが使用するアイテムであると共に，各（ｄ） (c) にて特定されたに類似ユーザによるレビューを，レユーザの肌質の違いなどから同一のアイテムに対しても様々な図 3 レビュー推薦システムのユーザインタフェース例

図4

フレーズ表現による評価表現辞書とスコアリング手法評価表現が存在すると考えられるためである．

3. 2. 1 フレーズ表現に基づく評価表現辞書の構築
はじめに「化粧水」に対するレビューデータを 80 件取得し，取得したレビューデータから特徴的な表現をフレーズとして手動で 1893 件抽出した．次に，抽出した評価表現フレーズに対して手動でスコアを付与し，その平均値を各評価表現に対するスコアとした．なお，手動でのスコアリングは，20 代の女子大学生 2 名で行った．ただし，レビューとして投稿される文章は，

図6

フレーズ表現による判定とキーワード共起による判定の違い

自由記述形式で行われているため，様々な表現が存在する．そこで，収集した評価表現を@cosme で「効果」として扱われてここで，フレーズ表現による評価表現辞書の有効性を検証すいるラベルを参考に，39 項目に分類した (表 1 の小カテゴリ)．

るため，新規レビューデータに対するスコアリング実験を行い，構築した辞書は，図 4 に示す形式とする．

正解データとの比較を行った．この実験では，16 件の新規レフレーズ表現による評価表現辞書に基づくスコアリング手法について説明する．まず新規レビューデータを収集し，このレビューテキストに存在するコスメアイテムに対する評価表現を特定する．次にこれら評価表現に対して，辞書中に同一の評価表現が存在すれば，登録されているスコアを付与した．図 4 の例で説明すると，レビューデータ中の「うるおい」に関する表現として，「かなりしっとりし」と「凄く潤います」という表現が含まれるため，評価表現辞書を参照し，それぞれの評価表現のスコアの平均値から「うるおい」に関するスコア 7 点となる．
また，「刺激」に関する評価表現としては「少し刺激が強いです」という表現が含まれるため，辞書を参照し「刺激」に関するスコアを 2 点とすることができる．

ビューデータを使用し，実際にスコアリングできた評価表現の数を比較した．
スコアリング実験の結果，人手によるスコアリング手法にてスコアリングできた評価表現数（正解データ）が 101 件であるのに比べて，フレーズ表現に基づく評価表現辞書によるスコアリング手法（提案手法）にてスコアリングできた評価表現数 5件のみであり，ほぼ 5%という結果となった．これは，辞書を構築した際に利用したレビューデータが少量であったことも原因の 1 つであると考えるが，自由記述であるレビューテキストでは同様の意味であっても様々な表現が用いられるため，多くのレビューデータの評価表現を網羅する評価表現フレーズを辞図 5 キーワードの共起に基づく評価表現辞書の構築方法

図 7 キーワードの共起に基づく評価表現辞書による自動スコアリング方式

書に登録することは非常に困難であることが原因であると考える．したがって，フレーズ表現ではなく，より適用範囲が広い評価表現辞書の構築が必要であると考えた．

3. 2. 2 キーワードの共起に基づく評価表現辞書の構築
前節で述べた通り，フレーズ表現に基づく評価表現辞書では，新規レビューテキスト中の評価表現を網羅的にスコアリングすることは困難である．そこでキーワードの共起に基づく評価表現辞書を用いることで，より広い範囲でのスコアリングできないかと考えた．
図 5 に，キーワードの共起に基づく評価表現辞書の構築方法の例を示す．共起に基づく評価表現辞書の構築は，レビューデータから収集した評価表現フレーズを分析した後，評価軸を表すキーワードおよび特徴と程度を示す語に分類し，それらの共起関係と対応するスコア（星の数）を収集することにより実施した．
図 6 に，フレーズ表現による判定とキーワード共起による判定の違いを示す．図 6 が示す通り，「潤いがかなり続く」と「かなり潤いが続いた」という表現は，意味的にはほぼ同一であるが，フレーズとしては全く異なるものとなる．したがって，フレーズ表現に基づく辞書では，同様の意味となる多種多様な表現を全て網羅する必要があるが，現実的には非常に困難である．
一方，共起に基づく評価表現では，レビューデータ内の各文において，キーとなる言葉が共起した際には，その評価表現が存在すると判定することができる．したがって，キーワードの共起関係１つで多様な表現の評価表現に対するスコアリングが可能となる．

図 8 評価値別レビュー数のグラフ

3. 3 評価表現辞書に基づく自動スコアリング方式
未知のレビューデータの自動スコアリングは，以下の手順で行う (図 7 参照)．
（ 1 ） 未知のレビューのテキストデータを形態素解析器にかけ，該当するコスメアイテムの評価軸を表すキーワードの有無を調べる．
（ 2 ） 評価軸を表すキーワードが存在した場合には，同一文中に共起する特徴語および程度を表す語の有無を確認する．
（ 3 ） 取得された，評価軸を表すキーワード，特徴語，程度を示す語に基づき，キーワードの共起に基づく評価表現辞書に問合せ，該当するスコアを取得する．
（ 4 ） １つのレビューに対して，各評価項目別に上記スコアを集計することで，評価項目別レビュー自動スコアリングを実現する．

図 10

キーワードの共起に基づく評価表現辞書によるスコアリング結果のレビューデータにおける評価値別のレビュー数を図 8 に示す．
また，各レビューデータに付与された効果タグの数を，評価値別に集計したものを図 9 に示す．図 9 から，高い評価値を付与した投稿者が，効果に関するタグを多くつける傾向があることが分かった．

a) 実 験 方 法
ここで，レビュー実データに対するスコアリング実験の方法を示す．レビューデータは，上述の「化粧水」に関するレビュー
データ 5000 件からランダムに抽出した 10 件のレビューデータを用いた．本実験は，以下に示す２つの手法を比較することで行う．
図 9 評価値別タグ数の平均値のグラフ•

3. 4 レビュー実データに対するスコアリング実験とその妥•辞書を使用しない人手によるスコアリング手法 (正解データ)

当性の評価

キーワードの共起に基づく評価表現辞書を用いたスコアリング手法 (提案手法)

キーワードの共起に基づく評価表現辞書を用いたスコアリン

人手によるスコアリングでは，辞書を用いずに被験者が実際グ手法の妥当性を検証するため，実データを用いてスコアリにレビューテキストを読み，事前に設定された 10 件の評価軸ング実験を行った．まず，対象とするデータを確認するため，別に 0〜7 の範囲でスコア（星）を付けた．個人差を考慮して，@cosme に投稿された「化粧水」に関するレビューデータから20 代から 30 代までの女性（大学生および社会人）14 名に被験ランダムに 5000 件を抽出し，分析を行った．抽出した 5000 件者としてスコアリングを行ってもらった．

表1b) 結カテゴリ

果レビュー 10 件に対する人手によるスコアリング結果と，作

大カテゴリ

中カテゴリ

小カテゴリ

コストパフォーマンス

コストパフォーマンス

値段

成したキーワードの共起に基づく辞書によるスコアリング結果

うるおい/浸透うるおい

保湿を図 10 に示す．

乾燥/乾燥肌しっとり

4.92 であり，提案手法（辞書に基づくスコアリング）の全てのうるおい項目の平均値が 4.73 であった．また，平均絶対誤差（MAE）はみずみずしい
浸透力

馴染み
浸透吸い込み肌のハリ・弾力

美白/UV

美白

全体的に傾向として，人手によるスコアリングの方が，提案ハリ手法（辞書に基づくスコアリング）に比べて，少し高い評価値となっているという傾向があるが，0〜7 という評価値の範囲に引き締め

対して平均絶対誤差が 0.72 であり，正解データに近いスコアリ

美白ングを行えているといえる．また，スコアリングを行えた評価

くすみ

軸の総数では，人手によりスコアリングが 48 件であるのに対透明感

UV カット紫外線し，辞書によるスコアリングでは 39 件であり，正解データの約角質ケア

角質81%の評価表現をスコアリングすることができた．フレーズ辞

毛穴ケア

毛穴

高クレンジング

クレンジング書による予備実験では，約 5%であったことを考えると，キー

爽快感

サラサラ（仕上がり）

ワードの共起に基づく評価表現辞書の有効性を示す結果となっ爽やかた．いくつかの評価項目で「判定不可」となったが，評価表現

毛穴・角質ケア／高クレンジング

爽快感／顔のテカリ防止

顔のテカリ対策

サラサラ⇔トロトロ

0.72 であった．

もちもち
吸い付く
引き締め

人手によるスコアリングの全ての項目の平均値（星の数）が水分

サラサラ⇔トロトロ

ベタつき
油分

辞書を改良することにより，さらなる判定性能の向上を見込むテカリことができる．

サラサラ（テクスチャー）
とろみ

低刺激

低刺激

し辞書の登録表現数の充実および調整，また評価値（星の数）

敏感肌の調整を行う予定である．

刺激自然派オーガニック

オーガニック

肌荒れ対策

肌荒れ/肌荒れ（元々）

肌荒れ対策

今後は，さらに分析するレビュー数を増やし，評価表現追加

使用感

トラブル
ニキビ

ニキビ

エイジングケア

アンチエイジング

アンチエイジング

香り

香り

美容成分
香り
癒し

4. お わ り に
本稿では，既存のレビューサイトから得られたコスメアイテムに関するレビューを分析し，コスメアイテムに対する評価項目別の評価表現辞書を構築した．さらに，コスメアイテムに対する商品レビューに対して，構築した辞書に基づいた評価項目別レビュー自動スコアリングを行う手法を提案した．さらに，提案手法である，評価表現辞書を用いたスコアリングでは，事前に作成したキーワードの共起に基づく評価表現辞書を用いてスコアリングを行った．人手によるスコアリングと同様に事前に設定された 10 件の評価軸別に 0〜7 の範囲でスコアリングを行った．
なお，本実験で設定された「化粧水」の評価軸 10 件は，以下の通りである．

コスメアイテムに対する実際のレビューデータを用いて，辞書の構築およびこれを用いた自動スコアリング実験を行い，提案手法の有効性を確認した．
今後は，評価表現辞書の拡充を行い，さらなるスコアリング精度の向上を目指す．また，本研究の成果をさらに発展させることにより実現可能となる，コスメアイテムに関するレビュー推薦システムの開発に取り組む予定である．

・コストパフォーマンス
・うるおい／浸透・美白／ UV・毛穴・角質ケア／高クレンジング
・爽快感／顔のテカリ防止
・サラサラ⇔トロトロ・低刺激・肌荒れ対策
・エイジングケア
・香り謝辞

本研究の一部は，JSPS 科研費 26330351 による．ここに記して謝意を表す．
文

献[1] @cosme． http://www.cosme.net/[2] MAQUIA．http://hpplus.jp/maquia/cosme/search/index/[3] 松波 友稀, 上田 真由美, 中島 伸介， コスメアイテムの使用感および嗜好度判定を目的としたレビュー分析手法の提案， 第7 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIMForum 2015) P3-1，2015 年 3 月．

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Amazon.com，http://www.amazon.com/
価格.com，http://kakaku.com/
食べログ，http://tabelog.com/@cosme サ イ ト デ ー タ 資 料 ＜ 2015 年 11 月 ＞ ，株 式 会 社 ア
イスタイル，http://www.istyle.co.jp/business/uploads/sitedata.pdf，(2015.12.20 アクセス)
濱岡 祐美，上田 真由美，中島 伸介．コスメアイテムレビューサ
イト構築のための種類別の評価観点の抽出手法の提案，電子情報通信学会 第 22 回 Web インテリジェンスとインタラクション
研究会，WI2-2012-15，pp.45-46，2012 年 3 月
二本木 智洋，住田 一男．文の構造化によるレビュー評価の分析・検索， 情報処理学会インタラクション 2002 論文集，2002 巻 7号，pp.175-176，2002
姚 佳，井戸田博樹，原田 章．インターネットのレビューが購買行動に及ぼす影響 ‐女子学生の化粧品購買のアンケート調査から‐，経営情報学会 2014 年春季全国研究発表大会，2014 年 6 月
白田 由香利，橋本 隆子，久保山 哲二．インターネット上のレビューサイトにおける化粧品の評判分析，学習院大学計算機センター年報，33，pp.2-7，2013
駒田 康孝，山名 早人．商品評価ツイートからの属性語自動抽出手法の提案，DEIM Forum 2014，B5-6，2014
Ivan Titov, Ryan McDonald, A Joint Model of Text and Aspect Ratings for Sentiment Summarization, 46th Meeting of Association for
Computational Linguistics (ACL-08). Columbus, OH, USA, 2008.
Byunkyu Kang, Nava Tintarev and John O’Donovan, ”Inspection Mechanisms for Community-based Content Discovery in Microblogs” IntRS ’15 Joint Workshop on Interfaces and Human Decision Making for Recommender Systems (http://recex.ist.tugraz.at/intrs2015/)
at ACM Recommender Systems 2015. Vienna, Austria. September
2015
John O’Donovan, Vesile Evrim, Paddy Nixon and Barry Smyth, ”Extracting and Visualizing Trust Relationships from Online Auction
Feedback Comments.,” International Joint Conference on Artificial
Intelligence (IJCAI’07), Hyderabad, India, January 2007.