DEIM Forum 2019 G1-5

位置情報から算出される日常度を考慮した音楽推薦システム
黒子 なるみ†大矢 隼士‡

伊藤 貴之††お茶の水女子大学 〒112-0012 東京都文京区大塚 2-1-1‡株式会社レコチョク 〒150-0002 東京都渋谷区渋谷 2-16-1
E-mail: †{g1520511, itot}@is.ocha.ac.jp, ‡hayato.oya@recochoku.co.jp

あらまし 音楽入手手段の主流が CD などのディスクからインターネット配信へと移行し，音楽再生機器の主流がスマートフォンなどの小型端末に移行していることから，新たな音楽推薦技術の普及の可能性が高くなっている．
スマートフォンなどの小型端末は，常時インターネットに接続可能で、多様なセンサを搭載していることから，個人の日常での活動記録（ライフログ）を手軽に残すことが可能となっている．これらの蓄積された情報を解析することでユーザの嗜好や習慣を推測し，それに沿って音楽を推薦する技術が研究されている．我々は，位置情報を利用して各瞬間の日常度を推定できること，また日常度によってユーザが聴きたいと思う楽曲は異なるという仮説にもとづき，日常度を考慮した音楽推薦システムの開発を目指している．本報告ではその構想と進捗を紹介する．
キーワード 音楽推薦，音楽情報処理，機械学習，協調フィルタリング，内容ベース，ライフログ，日常度
以下，本手法の確立にむけて現在開発中の各処理を

1. は じ め に
音 楽 入 手 手 段 の 主 流 が CD な ど の デ ィ ス ク か ら イ ン

列挙する．本手法では前処理として以下のモデルを構

ターネット配信へと移行し，定額支払いで聴き放題と築する．

い う 形 で 音 楽 を 鑑 賞 す る 人 が 増 え て い る ．[1]ま た ，音におけるユーザの日常度を算出可能にする．

楽 再 生 機 器 の 主 流 は AV 専 用 機 器 か ら ス マ ー ト フ ォ ンなどの小型端末に移行しており，音楽鑑賞の場所や操

ユ ー ザ の 位 置 情 報 履 歴 を モ デ ル 化 し ，各 々 の 場 所

ユ ー ザ の 楽 曲 鑑 賞 履 歴 か ら ，ユ ー ザ の 日 常 度 が 高作が大きく変わってきている．これらの環境の変化にい領域において頻出する音響特徴量の平均と分より，新たな音楽推薦技術の普及の可能性が高くなっ

散 を 列 挙 し ，そ れ に 近 い 音 響 特 徴 量 を 有 す る 楽 曲ている．スマートフォンなどの小型端末は，常時インを推薦できるようにする．

ターネットに接続可能で，多様なセンサを搭載してい

ユーザの日常度が低い領域における位置情報をることから，個人の日常での活動記録（ライフログ）クエリ情報にして得られた滞在地周辺のキーワを手軽に残すことが可能となっている．これらの蓄積

ー ド の う ち ，音 楽 推 薦 に 有 用 で あ る キ ー ワ ー ド をされた情報を解析することでユーザの嗜好や習慣を推抽出するための辞書を構築する．

測する研究が，近年活発に発表されている．このようにして推測された嗜好や習慣は，音楽推薦にも応用可

本報告では我々が想定する処理の詳細と，現在の開発状況について論じる．

能な情報であると考えられる．
我々はユーザの習慣にもとづいた音楽推薦技術を研究するにあたり，以下の 2 点の仮説を立てた．


各 ユ ー ザ の 位 置 情 報 を 蓄 積 す る こ と で ，各 々 の 場

2. 従 来 研 究
2.1. 音楽推薦
Song ら の サ ー ベ イ [2]に よ る と ， 従 来 の 音 楽 推 薦 手所における各ユーザの日常度を推定できる．

法は図 1 に示すように大きく 6 種類の手法に分類され

日 常 度 の 高 い 場 所 と 低 い 場 所 と で ，ユ ー ザ が 聴 きる．その中でも近年では，2 つ以上の推薦手法を組みた い と 思 う 楽 曲 は 異 な る ．具 体 的 に は ， 日 常 度 の合わせることで推薦精度の向上を目指す「ハイブリッ

高い場所では習慣化した楽曲と類似した楽曲をト型」の手法が多く研究されている．

聴 く こ と が 好 ま れ る こ と が 多 く ，日 常 度 の 低 い 場

本研究では，ユーザが現在いる場所の日常度の高さ

所ではその場所の行動や印象に合った楽曲が好に応じて，異なる 2 種類のハイブリットによる推薦手まれることが多いと予想される．

法を適用することで，音楽推薦システムの満足度向上

これらにもとづき，日常度を考慮した新しい音楽推薦手法の確立を目指している．

を目指す．

表1

6 種類の音楽推薦手法て論じる．また，図 1 に本手法の処理手順に示す．

図1

処理の流れ

3.1. 位置情報記録
2.2. 協調フィルタリングと内容ベース手法

本手法ではユーザの現在位置における日常度を算

図 1 に示した 6 種類の手法の中から 2 種類の手法を出 す る た め に ，ユ ー ザ の 位 置 情 報 履 歴 を 記 録 す る ．我 々選ぶにあたって，協調フィルタリングと内容ベース手の実装では，スマートフォンのアプリケーションを用法 の 長 所 と 短 所 を 議 論 し た 神 嶌 の 報 告 [3]~[5]を 参 考 にいて一定時刻ごとに位置（緯度・経度）と移動速度のする．図 2 に両者の長所と短所をまとめる．

測定結果を記録する．移動速度については現時点では協調フィルタリングは他のユーザのコンテンツ選択結果を参照して推薦コンテンツを選択する手法で，利用していないが追って利用する予定である．

3.2. 日常度算出

楽曲の特徴量モデリングが不要であることや，多様性位置情報である緯度・経度の 2 値の集合をモデル化の高い推薦ができるなどの利点がある．一方で内容ベ

す る た め に ， 本 手 法 で は Variational Bayesian Gaussianース手法は，楽曲やユーザの特徴に沿って推薦コンテ

Mixture Model (VBGMM)を 適 用 す る ． こ れ に よ っ て ，ンツを選択する手法で，ユーザの選択履歴を必要とし各地点にユーザが滞在している確率を定式化する．本

ないことから新しいコンテンツでも推薦できるなどの研究ではその滞在確率を，ユーザが滞在している地点利点がある．この協調フィルタリングと内容ベース手の日常度とする．このモデルを用いることで，現在地法とを組み合わせることによって，協調フィルタリンの緯度・経度を入力してその日常度をリアルタイムにグの欠点であるコールドスタート問題を内容ベース手算出できる．

法によって回避することが出来る．

1 章で論じた我々自身の仮説にもとづいて，日常度

本研究においても，協調フィルタリングと内容ベーの高い場所で有用な音楽推薦手法と日常度の低い場所ス手法を組み合わせることによって，音楽推薦システで有用な音楽推薦手法を用意する．算出された日常度ムの満足度向上を目指す．なお，ここでいう「内容」に応じて，2 種類の音楽推薦手法のいずれかを選択しには，歌詞などの文字情報やメタデータ，および音響て楽曲を推薦する．図 2 にその概念図を示す．現在位

データから算出される特徴量を含む．

置における日常度を a とし，確率 a で特徴算出を，確表 2 協調フィルタリングと内容ベースの比較

率 (1 – a)で キ ー ワ ー ド 検 索 を 用 い て 楽 曲 を 推 薦 す る ．

図 2 日常度による 2 種類の音楽推薦手法の選択

3.3. 特徴算出
日常度が高い場所では，その場所にふさわしい特徴

3. 提 案 手 法
本章では提案手法を構成する各処理の詳細についを有する楽曲をユーザが日常的に聴いていると仮定し，その楽曲の特徴と類似した特徴を有する楽曲を優先的に推薦することを想定する．ここでの日常的な場所と

4. 実 行 環 境 と 実 行 例

は，例えば自宅・通学先や通勤先・それらの移動経路

本研究はまだ検討段階にあり，現時点では音楽推薦などが考えられる．これらの場所での選曲には，現地結果を出すに至っていない．代わりに本章では，ライの騒々しさ，現地の雰囲気，現地への移動手段，現地フログ収集から歌詞データの解析までの実行環境と実に滞在する時間帯が影響すると考えられる．具体的な行例を紹介する．

シーンを想定すると，騒々しい場所では音量が一定と4.1. ラ イ フ ロ グ 収 集 ・ ラ イフ ロ グ 解 析なる楽曲を聴きたいのではないか，ジョギングや車で我々の実験環境では，スマートフォン用のアプリケの移動の際にはそれに合ったテンポの楽曲を聴きたいー シ ョ ン「 GPS - Trk 3 1 」 を 用 い て 10 分 ご と に 位 置 情のではないか，といったことが想像される．これらを報と移動速度を計測している．その結果として得られ総合すると，日常度が高い場所で選ばれる楽曲には音る 位 置 情 報 群 に VBGMM を 適 用 し た 例 を 図 3 に 示 す ．

響特徴量との相関があることが示唆される．また，同

縦 軸 と 横 軸 が そ れ ぞ れ 緯 度 と 経 度 を 表 し て い る ．ま た ，じような音響特徴量の楽曲を好むユーザの音楽鑑賞履

色の寒暖によって日常度の高さを表現しており，色が歴も参考になると推測した．以上の仮説にもとづいて暖色になるほどより日常度が高いことを示している．

本研究では，音響特徴量にもとづく手法と協調フィル

位置情報所有者の評価により，この結果は妥当な定式タリングを組み合わせた手法を検討する．

化であることがわかった．

本手法では，ユーザが滞在地周辺でよく聴く楽曲に類似楽曲のリストを作成する．そのために日常度が高いと算出された位置ごとによく聴く楽曲の音響特徴量を算出して，指定した区間に含まれる曲数の頻度を求める．算出された全て音響特徴量において頻度が高いとされた楽曲を，滞在地でよく聴く楽曲に類似した特徴を持つ楽曲とする．

3.4. キーワード検索
日常度が低い場所では「ユーザがその場所で日常的に聴いている楽曲」というデータを得ることができない．そこで代わりに，特定の場所や状況で万人に聴かれ る 楽 曲 を 優 先 的 に 推 薦 す る こ と を 想 定 す る ．こ こ で ，日常度が低い場所は，その土地周辺においてよく知られた情報が選曲に影響すると考えた．そこで，その土地周辺においてよく知られた情報を表すキーワード（メタデータ）を，位置情報にもとづく検索結果や，

図 3 ライフログ解析結果

4.2. 音 響 特 徴 量 の 抽 出
Librosa[6]を 用 い て い く つ か の 音 響 特 徴 量 の 解 析 をその土地を歌った有名曲の歌詞から抽出することを検進めている．現時点で我々が採用している音響特徴量討している．また，同じようなアーティストなどの楽の例を表 3 に示す．今後は，これらの特徴量の中から曲を好むユーザの音楽鑑賞履歴も参考になると推測し本研究に適する特徴量を厳選していく予定である．

た．以上のことから，メタデータにもとづく手法と協表 3 解析中の音楽特徴量一覧

調フィルタリングを組み合わせた手法を検討する．
本手法では，その土地にちなんだ楽曲のリストを作成する．そのためにユーザの滞在地周辺のキーワード
を 検 索 し て ， そ れ ら の 各 歌 詞 に お け る 重 要 性 を tf-idfに よ っ て 求 め る ．tf-idf の 合 計 値 が 高 い 楽 曲 を キ ー ワ ー
ドの重要性が高いとして，その土地にちなんだ楽曲とする．

3.5. 音楽推薦

4.3. 歌 詞 デ ー タ 解 析
日常度が低い場合に土地周辺の情報を表すメタデ

滞 在 地 の 日 常 度 に 応 じ て ，3.3 節 と 3.4 節 で 作 成 し たータを使用するにあたって，楽曲データをあらかじめそれぞれの楽曲リストから楽曲を推薦することで，従いくつかのクラスタに分類する．クラスタリングには来の音楽推薦システムより精度を向上させることを目

町 田 ら の 研 究 [7]で 用 い ら れ た ア ン ケ ー ト 結 果 を 用 い標としている．
1
https://itunes.apple.com/jp/app/gps-trk-3/id106477720
8?mt=8

る ．町 田 ら の 研 究 で は ，86 人 の 学 生 を 対 象 と し て「 聴きたい歌謡曲を選択する際に，どんなテーマの歌詞を選ぶことがあるか」というアンケートを行った．本研
究 で は ， そ の 結 果 を も と に 「 夏 」「 ク リ ス マ ス 」「 恋 」
な ど の 22 単 語 を カ テ ゴ リ と し て 採 用 し た ．各 カ テ ゴ リに属するキーワードの例として，「 海 」カ テ ゴ リ に 含 まれているキーワードを表 4 に示す．
表 4 「海」カテゴリに含まれるキーワード

5. ま と め と 今 後 の 課 題
本報告では，ユーザの日常度の高さに着目した 2 種類の音楽推薦手法を組み合わせて楽曲を推薦する一手法の概念と構想を提案し，現時点での進捗を示した．
今後の課題として，特徴量の厳選，周辺情報とキーワードの照合方法の 2 点を目標としている．1 点目は4.2 節 で 先 述 し た 通 り ，解 析 し た 音 響 特 徴 量 の 中 か ら ，
本研究により適した特徴量を厳選する必要がある．ユーザが日常的に聴く楽曲に対して変化量の少ない特徴量は，そのユーザにとって適切な音楽推薦をもたらさな い 特 徴 量 で あ る 可 能 性 が 高 い ．そ こ で ユ ー ザ ご と（ あるいは日常性の高い場所ごと）に適切な特徴量を選出する手法を実装したい．2 点目の周辺情報とキーワードの照合方法については，現在周辺情報をそのままキーワードとしているが，より歌詞に反映しやすくするために新たな方法の検討を必要としている．
また長期的な課題としては，位置情報以外のライフログ収集方法の充実，目的地の予測，可視化の 3 点を目標としている．1 点目のライフログ収集方法の充実によって，ユーザの日常度をさらに正確に推定できると期待している．2 点目は，位置情報と移動速度，およびその他の情報から，現在移動中のユーザが向かっている目的地を推測するものである．これが実現することによって，目的地までの道中で目的地に適した楽曲を鑑賞できるようになり，ユーザの満足度がさらに向上すると考える．3 点目に関しては，推薦結果を可視化することによってシステムの改良につなげることが で き ，よ り 推 薦 結 果 の 満 足 度 を 向 上 で き る と 考 え る ．
以上が今後の課題である．

参考文

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