DEIM Forum 2016 F2-7

商品に対するユーザの Community 内嗜好度を考慮したSerendipity 指向情報推薦の実験的検証
山崎 隼也†

中島 伸介†† 京都産業大学大学院先端情報学研究科先端情報学専攻 〒 603–8555 京都市北区上賀茂本山
E-mail: †{i1558183,nakajima}@cse.kyoto-su.ac.jp
あらまし

近年, 単に精度の高い推薦を行うだけでなく,Serendipity の高い情報推薦技術の開発が注目されている. そこで我々は, 対象ユーザの興味領域における認知度は高くないもの, かつ, この対象ユーザよりも興味領域に対して詳しい
ユーザグループ内では認知度が高いような商品を検出し, これを対象ユーザに推薦することを特徴とする,Serendipity指向情報推薦方式を提案してきた. 本稿では提案手法によって有効性の検証実験を行いその有効性を確認する.
キーワード

情報推薦,Serendipity, 有用性

1. は じ め に法, 代表的な課題について述べている. また,Serendipity の重要性, 今後の方向性などの研究が報告されている.

近年, インターネットの発達よりネットを介してユーザが取村上ら [4] は利用者が好むコンテンツの中で, 習慣的にアクセ得可能な情報が膨大になっている. したがって, 膨大な情報かスしないコンテンツに意外性を感じ, 利用者の満足度向上に結らユーザが好みそうな情報を判別して, ユーザに提示するようびつくという仮定のもと, 推薦システムを提案している.

な情報推薦技術の重要性が高まっている. 情報推薦において,システム実現のために, 利用者が定期的にアクセスしている

単純に精度のみを追求すると, 毎回同じような商品が推薦されコンテンツの習慣モデルと, 利用者の好むコンテンツかそうでることとなり, 推薦商品の目新しさ,Novelty や推薦商品の偶察ないかを判断する予測モデルを嗜好モデルの二つのモデルの予力,Serendipity が著しく低下することになる. つまり, 興味はあ測結果の差異により利用者の好む商品の中で Serendipity のあるが既に知っている, または, 既に持っている, という状況に陥るコンテンツの推薦を提案している. 推薦商品の有効性は確認りやすくなる. すなわち, 膨大な情報からユーザが好みそうな情できたが, アクセスの習慣がないコンテンツに意外性の低い商報を判別して, ユーザに提示するような, 真に役に立つ情報推薦品も存在する事もあると報告されている.

を実現するためにも,Novelty や Serendipity の高い推薦方式の秋山ら [5] はユーザにとって有用な情報を, ユーザが意識して実現に向けた研究開発が注目されている. なお, このセレンディいる情報, ユーザが意識してない情報の二つに分けユーザが意識ピティ型推薦の有効性については Sawaizumi [1] らによって既していない有用な情報を Serendipity と感じるコンテンツとしに検証されている. また, 未知の商品推定には Hijikata ら [2]Serendipity のある推薦システムの提案を提案している. ユーのようにユーザの類似度など使用する手法がある. そこで本ザの好みであるコンテンツのテキスト情報を形態素解析し, 生論文では未知の商品推定を行うために商品に対するユーザの成された単語を利用している. 形態素解析されたユーザの好み

Community 内嗜好度を考慮した Serendipity 指向情報推薦方のコンテンツに出現する単語と, 他コンテンツに出てくる単語式の提案および提案手法の実験的検証を行う.との違いを距離として表現している. ユーザの認識しているコ

具体的には, ある推薦対象ユーザＡの閲覧及び購入ログから興味のあるトピックを推定し, そのトピックの関係語に対してンテンツと興味のないコンテンツの間を Serendipity のあるコンテンツとしていた.

ユーザＡより詳しいユーザと詳しくないユーザの閲覧及び購入

そして, ユーザの認識しているコンテンツと Serendipity のログを用いて「詳しい」ユーザに利用されているが,「詳しくなあるコンテンツの間に興味のないコンテンツがあることを明らい」ユーザに利用されていない商品を推薦することで, 商品のかにした. その上で各コンテンツに出てくる単語の組み合わせ意外性と有用性を共に確保しようとする手法である. 手法の詳から, 組み合わされにくい組み合わせのコンテンツに絞る事に細な説明ついては第三章で順次行っていく. また, 本手法の実験

よって Serendipity 指向の推薦を提案している.

的検証については第四章で言及する. 以降の構成は, 第二章で他にも, 奥ら [6] は任意の２つの商品の特徴を混ぜることで,関連研究について, 第三章では提案手法について, 第四章で検証偶然を人工的に生み出すシステムを提案している. ユーザが２実験, 第五章で今後の課題と展開, 第六章でまとめを述べる.

つの商品を納得いくまで混ぜる事ができ, 検索する手間を手間

2. 関 連 研 究
情報推薦において意外性の高い推薦手法に関する研究として,土方ら [3] は情報推薦の研究の歴史的な発展の経緯から評価方と思わせないシステムの提案している.

3. 商品に対するユーザの Community 内嗜好度を考慮した Serendipity 指向情報推薦
本節では, 商品に対するユーザの Community 内嗜好度を考慮した Serendipity 指向情報推薦について説明する.

3. 1 提案手法の概要

クに興味のあるユーザグループ内で探す理由は, 例えばマラソンというトピックの関係語として出てきたランニングと, ダイエットというトピックの関係語として出てきたランニングは単語としては同じだが, 意味が違う. このような問題を避けるためユーザグループ内で探している.
この手法では, 興味のあるトピックに絞ることでコンテンツベース型推薦の側面も出てくるが, コンテンツベースとは単に似ているユーザのログから推薦するものではないため, 区別することができる. なお,Serendipity を考慮したコンテンツベー
ス型推薦に関しては Iaquinta ら [7] のようなものが挙げられる.

3. 2 提案手法の処理手順

図 1

商 品 に 対 す る ユ ー ザ の Community 内 嗜 好 度 を 考 慮 し た

Serendipity 指向情報推薦概念図

図 1 に, 商品に対する Community 内認知度とユーザ嗜好度を考慮した Serendipity 指向情報推薦方式に関する概念図を示す. まず, この研究において, 推薦されるべき商品とは, ユーザにとって意外かつ有用である商品であり, さらに自己発見可能性が高くない商品である. 図 1 は推薦対象ユーザがドラゴンボール

図 2

商 品 に 対 す る ユ ー ザ の Community 内 嗜 好 度 を 考 慮 し た

Serendipity 指向情報推薦処理手順図に興味があるとシステムに判定された際の例である. 本研究において推薦されるべき商品をどのように選定していくかを説明

図 2 は処理手順であり, 先ほどの概要と同じく, ユーザ A がしている図となっている. 推薦対象ユーザ A(以後ユーザ A) と閲覧及び購入ログからドラゴンボールというトピックに興味が同じ好みのトピックをもつユーザ群をその好みのトピック (まあると推定された場合の例を示してる. この本節では提案手法

たは関連トピック) についてユーザ A より詳しいユーザ群が閲の流れを順序立てて説明していく. この推薦手法では大きく分

覧及び購入している商品はそのトピックに詳しいユーザ群が閲

けて 3 つの処理手順があり覧及び購入してるのでユーザ A にとって有用な商品である可（ 1 ） 対象ユーザの Community 分類能性が高いといえる. また, ユーザ A より詳しくないユーザ群（ 2 ） ユーザの嗜好度判定による Community 内のサブグが閲覧及び購入している商品はそのトピックに対してユーザ A

ループ判定

よりは詳しくないユーザ群が閲覧及び購入してるのでユーザ A（ 3 ） 各 Community 関連商品の Serendipity Score の算出にとってありきたりな商品である可能性が高いといえる. つまおよび推薦りこのユーザ群が閲覧及び購入していない商品はユーザ A にとなる. それぞれの説明は以下で行う.

とってありきたりでない, 意外性があり, 自己発見可能性が高く

3. 2. 1 対象ユーザの Community 分類ない商品である可能性が高いといえる. この２つのユーザ群の図 3 では対象ユーザの対象ユーザの履歴の取得方法について閲覧及び購入ログを用いて, ユーザ A の好みのトピックにユー説明する. まずこの研究で使われる商品にはすべて関連トピッ

ザ A より詳しいユーザ群が閲覧及び購入してる商品かつユークというその商品の特徴を表すトピックが付いている. 商品へザ A の好みのトピックにユーザ A より詳しくないユーザ群がの関連トピックの付与過程に関しては図 4 の通り商品関連ト閲覧及び購入していない商品を推薦することでユーザにとってピック自動付与システムにより自動で付与されている. ここで意外かつ有用である商品であり, さらに自己発見可能性が高く用いられているトピック判定用辞書という辞書は, 同研究室のない商品を推薦できる. 関連トピックとあるが, これは好みの研究で作成された brogram 辞書というブログ分析によって得トピックの関係語のことであり, 主にこのトピックの共起語でられたあるトピックに対する共起語の辞書があり, それを元にある. 関連トピックを用いて推薦を行うことにより, より意外名詞以外の語句を除くなどの処理を行った辞書である. 自動付性が高く, 自己発見性が低い商品を推薦できる. なお, ユーザ A

与の方法としては商品の商品名と商品紹介文の txt ファイルとより詳しいユーザ, 詳しくないユーザを探すときに, そのトピットピック判定用辞書との類似度を判定して, 高い類似度の辞書をもつ. その Community に興味があるかどうかは,Communityのトピック判定用辞書と図 3 で作成したユーザの履歴との類似度をみて判定する. このとき, 推薦対象ユーザは履歴から, 興味があると判断されることで複数の Community に分類される.

3. 2. 2 ユーザの嗜好度判定による Community 内のサブグループ判定

図 3 対象ユーザの履歴の取得方法

図 6 ユーザの嗜好度判定による Community 内のサブグループ判定

図 6 にて, ユーザの嗜好度判定による Community 内のサブグループ判定について説明する. 先ほど説明したトピック判定用辞書のワードを使って, 嗜好度により, サブグループ判定を行っ
図4

商品関連トピック自動付与方法ていく. まず取り出したワードについて, 推薦対象ユーザより,関係語に対する関心の高いユーザを Community の中からそののトピックワードを判定されている商品に対して関連トピックとして付与している. ユーザはした商品に付与されている関連トピックの集合を履歴として持ち, その履歴を元に推薦を行う.

ワードに対して詳しいグループとしてくくりだす. この時の関心の高さとは取り出した関係語が関連トピックとして付与されている商品の閲覧及び購入回数で測る. そしてそのグループをそのワードに詳しいサブグループ,Community 内のそれ以外のユーザグループをそのワードに詳しくないサブグループとしてそれぞれのサブグループ内での閲覧及び購入ログを作成する.

3. 2. 3 各 Community 関連商品の SerendipityScore の算出
および推薦

図5

対象ユーザの Community 分類

図 5 では図 3 で作成した履歴を用いて, 対象ユーザの Commu-nity 分類を行う. 推薦対象ユーザは Community という, ある

図 7 各 Community 関連商品の SerendipityScore の算出および推薦トピックに対して興味があるユーザグループに履歴を元に推薦対象ユーザの嗜好を推定して分類される. この Community は

図 7 にて, 各 Community 関連商品の Serendipity Score の算

Community のトピックワードに対してのトピック判定用辞書出および推薦について説明する. 図 6 で作成したある関連語ワー

ドに詳しいサブグループと詳しくないサブグループ, この２つ（ 2 ） 商品を欲しいと思ったかどうかのサブグループの閲覧及び購入ログから Serendipity Score を（ 3 ） 商品を自力で発見できると思ったかどうか算出し, スコアの高いものから推薦していく.Serendipity Scoreである. (1) と (3) は値が低いほど良く,(2) は値が高いほど良い.

は以下の式で算出される.

SerendipityScore =詳しいサブグループの閲覧購入頻度
詳しくないサブグループの閲覧購入頻度

4. 2 結果とその考察
図 8 の４つのグラフのうち, 上部は提案手法, 下部は比較手法であり, 左の図は商品それぞれに対しての評価, 右の図は商品のこの Serendipity Score の算出処理は詳しいサブグループの閲評価を正規化して 15 点満点で表したものである. 結果として,覧及び購入ログにある商品で, かつ, 詳しくないサブグループの提案手法では右図の平均が 10.4 点, 最大が 13 点だったのに対閲覧及び購入ログにない商品を推薦商品として決定するというし, 比較手法では平均が 8.6 点, 最大が 10 点と平均, 最大ともに処理である. この処理をトピック判定用辞書の関係語ごとに行比較手法を上回ったので, 提案手法の有効性を示せたと言える.

い, 推薦商品のリストを作成する.

三問それぞれの評価を比べてみると (2) の評価でもっとも差がこの操作によって推薦対象ユーザの好むトピックに詳しいユーでていた. 比較手法の商品は認知度が均等だったのに対し, 提案

ザにのみ知られているマニアックな商品を集めることができる.

手法は認知度にばらつきが出たことから, 知られていなかった

さらにこの商品は推薦対象ユーザの興味のあるトピックに関係商品に (2) の評価を高く付け, 差がでたものと思われる. 意外なのある商品の可能性が高いので有用性も高いと考えられる. こ

結果として,(3) の問いではあまり差がつかなかった. なぜこうの提案手法では商品を商品に関するトピックを見て取得していなったかは被験者数と試行回数が現状では少ないので, 共に増るのでカテゴリを問わず商品を推薦する事ができる.

やしていくことにより違いが顕著に出て, 見えてくるだろうと

4. 検 証 実 験考える. さらに, 推薦する過程において, 比較手法と同じ履歴を与えた際に提案手法の方が推薦の候補となる商品が多かったこ

4. 1 検証実験の概要とから, 提案手法はコールドスタートに強いのではないかとも

ここでは本提案手法の検証実験について述べる. 本実験では,推測される.

ドラゴンボールに関する商品にレビューをつけている Amazonのレビュアー 15 名を被験者と同じ好みを持つユーザとして, そ5. 今後の展望及び課題のレビュアーたちがレビューをつけた商品 145 件を擬似的な購

本節では, 提案手法の展望と課題について説明する.

入履歴として実験を行った. 本実験の目的は, 提案手法の有効性

我々の提案手法は, コールドスタート問題に対して有効であの確認を実験において行うことである. 使用したデータはる可能性があるがさらに推薦されるユーザの検索サイト上での（ 1 ） ドラゴンボール関係の商品に頻繁にレビューを行って検索ワードや web サイトの閲覧ログから好みのカテゴリを推測いる Amazon レビュアー１５名のレビュー履歴することや,Community 毎の流行語分析手法 [8] などによって,（ 2 ） レビューされた商品 145 件 (この商品はレビュー履歴

ブログや SNS の分析により新規ユーザ用の推薦リストを作っの全商品ではなく, 適切な商品を抜き出している)ておくなどの処理で改善するのではないかと考える. しかし, こ（ 3 ） トピック判定用辞書 1162 件 (blogram 辞書を元に作成の改善方法の有効性については検証が必要であると考える.

したトピック判定用辞書から今回の実験用に抜き出した辞書)

また,Community のトピック取得に使用するデータや取得方法についても考える必要があり, 同時に関係語の取得の難しさであり,20 代男性 1 名に対して実験を行った. 実験の手順としも考慮する必要がある. 関係語に関しては Community のトピッてはクの共起語から商品と関連しそうなワードを関係語とする予（ 1 ） 事前に集めた 145 件の商品の中から被験者に購入した

定であるが単に共起語以外に, 例えば共起は低いが流行していいと思う商品を複数選択してもらい, 擬似的な利用履歴を作成

る商品が多いトピックのワードなどを考慮することで商品のする範囲が広がり, より Serendipity な商品を推薦することができ（ 2 ） 作成した利用履歴と 15 名の Amazon レビュアーのレると考えている. また, 今後の方向性としては, より実装に近いビュー履歴をドラゴンボールの関連トピックごとに比較し, 被環境での検証実験を行い, セレンディピティの評価に関しては

験者より関心が低いレビュアー集団と高いレビュアー集団に分

Murakami ら [9] の評価方法を, システムに関しては Herlocker類するら [10] の評価方法を参考に評価を行う予定である.

（ 3 ） 最後に被験者に関心が高いレビュアー集団でレビュー

楽天データ公開 [11] におけるデータを含めて, 検証実験に利されていてかつ関心が低いレビュアー集団にレビューされてい用可能な公開データには利用上の制限も大きいといえる. したない商品を推薦し, 比較手法と比較し評価してもらうがってその他公開されているデータも含めて, 検討を行い, 適切の３つの手順で実験を行った. 比較手法については協調フィルなデータの選定と利用方法について検討するつもりである.

タリングを用いた. 評価については提案手法と従来手法から 5商品ずつ推薦し, 各商品について 5 段階の評定尺度法を用いた３つの問いに答えてもらった. 問いはそれぞれ（ 1 ） 商品を知っていたかどうか

6. ま と め
本稿において, 商品に対する Community 内認知度とユーザ嗜好度を考慮した Serendipity 指向情報推薦方式についての提図 8 検証実験 結果

案と提案手法の検証実験を行い, 有効性を示した. 今後は, 実装に近い状態での検証実験を行い, 今回浮かび上がった課題も含め, さらなる検証と有効性及び妥当性の確認を行う.

謝

[8]

辞

本研究を遂行するにあたり, 楽天データ公開において提供さ[9]れた楽天市場の商品データおよびレビューデータを分析対象データとして使用した. ここに記して謝意を表します.
[10]

文

献

[1] Shigekazu Sawaizumi, Osamu Katai, Hiroshi Kawakami,and Takayuki Shiose. Use of Serendipity Power for Discoveries and Inventions. Intelligent and Evolutionary Systems,Studies in Computational Intelligence, Vol. 187/2009, pp.
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[2] Yoshinori Hijikata, Takuya Shimizu, and Shogo Nishida.
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satisfaction. In IUI 09:Proceedings of the 14th international conference on Intelligent user interfaces, p. 67, NewYork, New York, USA, 2009. ACM Press.
[3] 土 方 嘉 徳,『 嗜 好 抽 出 と 情 報 推 薦 技 術 』, 情 報 処理,Vol.48,No.9,pp963-964,2007.
[4] 村上知子, 森紘一朗, 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２４巻５号 G,pp428-436,2009.
[5] 秋山高行, 小原清弘, 谷崎正明『ユーザの選択履歴に依存しない指標を利用した Serendipity のある推薦方式の提案と評価』,FIT2010（第９回情報科学技術フォーラム）,RO-007, 第４分冊 p157-164,2010.
[6] 奥健太, 服部文夫, セレンディピティ指向情報推薦のためのフュー
ジョンベースアプローチのユーザ評価,DEIM Forum,2012,A13,2012.
[7] Leo Iaquinta, Marco De Gemmis, Pasquale Lops, Giovanni
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In 2008 Eighth International Conference on Hybrid Intelligent Systems, pp. 168?173. Ieee, September 2008.
中島伸介, 張 建偉, 稲垣陽一, 中本レン, (WebDB11 推薦論文)
大規模なブログ記事時系列分析に基づく流行語候補の早期発見
手法, 情報処理学会論文誌データベース（TOD56）,6(1),1-15(2013-01-23) , 1882-7799, 2013.
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Met- rics for evaluating the serendipity of recommendation
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Jonathan L. Herlocker, Joseph A. Konstan, Loren G. Terveen, and John T. Riedl. Evaluating collaborative filtering
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楽天データ公開,http://rit.rakuten.co.jp/rdr/