DEIM Forum 2019 P2-127

位置情報付き写真に基づくルート推薦システム
湯浅 智紀†

奥健太†† 龍谷大学理工学部 〒 520-2194 滋賀県大津市瀬田大江町横谷 1-5
E-mail: †t150557@mail.ryukoku.ac.jp, ††okukenta@rins.ryukoku.ac.jp
あらまし

本研究では，位置情報付き写真に基づく景観ルート推薦システムの実現を目指している．良い景観のルートでは写真が撮られやすいという傾向があると考え，本研究では写真が多く取られている道路リンクを景観が良い道路リンクとして扱い，景観が良い道路リンクを優先したルートを推薦をする．本研究では事前に道路リンクと写真データをこれらの位置情報に基づき対応付けておく．対応付けられた写真データ数に基づき道路リンクのスコア付けを行い．スコア付き道路ネットワークに対しダイクストラ法を適用することで，景観の良いルートを優先したルート探索を行う．
キーワード 推薦システム，ルート推薦，位置情報付き写真，景観路ネットワーク上の道路リンクのコストを更新する．更新され1. は じ め にた道路ネットワーク上で，既存のルート探索手法を適用するこ

ユーザの嗜好に合った観光情報を推薦する観光情報推薦シス
テム [1] [2] に関する研究が盛んに行われている．観光情報推薦
システムは，Web インタフェースやモバイルインタフェースとして実装されていることが多く，その中でも特に地図インタとで，景観の良いルートを探索する．

2. 関 連 研 究
2. 1 ルート推薦システム

フェースを採用しているシステムも多い [3] [4]．例えば，Lee ら

最短経路探索アルゴリズムとして，ダイクストラ法 [9] や A*の推薦システム [3] は，旅行プランを生成し，そのプランに合っアルゴリズム [10] が挙げられる．これらのアルゴリズムでは，た観光スポットや観光ルートを提示する．

入力された始点と終点において，道路ネットワーク上のリンク

ルート推薦システムは，出発地と目的地を指定すると，その間のルートを提示する．既存のルート推薦システムは，最短に付与されたコストに基づき，総コストが最小となるようなルートを選択する．

ルートや最速ルート，人気ルートを推薦するものが多い [5] [6]．

最速経路探索 [5] は，リンクの距離ではなく，リンクを通過しかしながら，観光を楽しむという目的においては，景色を眺するための旅行時間に着目し，旅行時間が最小となるようなめながら散策するといったように，最短ルートや最速ルートはルートを選択する．Wei ら [5] は，GPS の軌跡データから速度必ずしもユーザの要求を満たすとは限らない．人気ルート推薦パターンをマイニングすることで旅行時間を推定している．

は，多くの人々が関心をもっているルートを推薦する手法であ人気ルート推薦は，多くの人々が関心をもっているルートをる．Wei ら [6] は，ユーザの軌跡データから多くのユーザが関推薦する手法である．Wei ら [6] は，ユーザの軌跡データから心をもつ道路リンクをマイニングすることで，人気ルートの抽多くのユーザが関心をもつルートをマイニングすることで，人出を行っている．

気ルートの抽出を行っている．

我々は，これまでにルートの景観特徴に着目した景観ベース個人の嗜好に応じたルートを推薦する，個人化ルート推薦のルート推薦システムの研究に取り組んできた [7]．我々の先行研究もある．MyRoute [11] は，ユーザが熟知しているルート研究 [8] では，田園景観や山林景観など客観的に抽出される景やランドマークに基づき，ユーザ個人向けのルートを作成して観要素に基づき，ルートの景観特徴化を行ってきた．これに対いる．MyRoute では，ランドマークをユーザ自身で入力するし，本研究では景観の良さという主観的な要素を取り入れる．

必要があるのに対し，Going My Way [12] では，ユーザの個人（注 1）

本研究では，Flickrに投稿された位置情報付き写真に基づいた道路リンクのスコア（写真ベーススコア）を定義する．我々的な GPS ログデータから，ランドマークを自動的に特定している．

は，良い景観のルートでは写真が撮られやすいという傾向があ

我々は，これまでにルートの景観特徴に着目した景観ベースると考え，写真が多く撮られている道路リンクを景観が良い道

ルート推薦システムの研究に取り組んできた [7]．我々の先行研

路リンクとして扱う．まず，写真データと道路リンクとを関連

究 [8] では，田園景観や山林景観など客観的に抽出される景観付け，関連付けられた写真数を基に道路リンクの写真ベースス要素に基づき，ルートの景観特徴化を行ってきた．これに対し，コアを算出する．そして，算出した写真ベーススコアを基に道

本研究では景観の良さという主観的な要素を取り入れる．本研
究では，Flickr に投稿された位置情報付き写真に基づいた道路（注 1）：https://www.flickr.com/リンクのスコア（写真ベーススコア）を定義する．

3. 定

された写真ベーススコアに基づき，道路リンクのコストを算出

義し，道路ネットワークを更新する．

定義 1：道路ネットワーク． 道路ネットワークは有向重み付きグラフ G = (V, E) で表現される．ここで，V は道路ノード集合であり，E ⊂=V ×V は道路リンク集合である．道路ノード vi ∈ V
は交差点や道路の終端を表す．道路リンク ek = (vi , vj ) ∈ E
は，始点ノード vi から終点ノード vj へ向かう有向リンクであ

図 1 は，道路ネットワークの更新の流れを図示したものである．以下，各処理について説明する．

4. 2. 1 写真データと道路リンクの関連付け
道路リンク ek に関連する写真集合 P k を得る．任意の写真

pi ∈ P について，最近傍の道路リンク ek を対応付ける．ここる．本稿では，始点ノード vi と終点ノード vj の中点となる経で，写真 pi と道路リンク ek との距離の算出は写真の位置情報

度・緯度を，道路リンク ek の位置情報 (ek .x, ek .y) とする．ま(pi .x, pi .y) と道路リンクの中点の位置情報 (ek .x, ek .y) との間た，道路リンク ek の距離を len(ek ) と表す．さらに，道路リのユークリッド距離を用いて行う．例として図 3 のような場合

ンク ek にはリンクの距離等に応じたコスト wk が付与されてには，4 本ある道路リンクのうち，左の道路リンクが写真と最いる．

も近いため，写真に関連する道路リンクとなる．ただし，最近

定義 2：位置情報付き写真． 位置情報付き写真を pi ∈ P と表傍の道路リンクとの距離が 300m 以上になる場合は，その写真す．pi は地理座標系の位置座標として経度・緯度 (pi .x, pi .y) をpi はどの道路リンクにも対応付けない．これは，道路リンクかもつ．

ら遠く離れた写真は互いに関連性が弱いと考えるためである．

定義 3：道路リンク関連写真． 道路リンク ek に関連する位置k

情報付き写真集合を P と表す．

写真 pi が道路リンク ek に対応付けられたとき，写真集合 P kに写真 pi を追加する．

定義 4：写真ベーススコア． 関連する写真に基づく道路リンク

4. 2. 2 道路リンクへの写真ベーススコアの付与

ek のスコアを写真ベーススコア s(ek ) と定義する．

道路リンク ek に対応付けられた写真集合 P k に基づき，道定義 5：更新済み道路ネットワーク． 写真ベーススコア s(ek )路リンク ek の写真ベーススコア s(ek ) を算出する．ここでは，に基づき更新された道路リンク ek のコストを wk′ と定義する．

写真集合 P k に含まれる写真数に基づくスコアを算出する．つ

更新済み道路リンクコストにより更新した道路ネットワークをまり，道路リンク ek の写真ベーススコア s(ek ) は，次式により′更新済み道路ネットワーク G とする．

算出する：

s(ek ) = |P k |.

定義 6：景観ルート． 写真ベーススコア s(ek ) が高い道路リンク ek を景観の良い道路リンクとして扱う．景観の良い道路リンクをつないで構成されるルートを景観ルートと定義する．

4. 位置情報付き写真に基づく景観ルート推薦システム
本章では，提案システムである位置情報付き写真に基づく

4. 2. 3 道路リンクコストの更新
写真ベーススコアに基づき，各道路リンクのコストを更新する．提案システムでは，道路リンクの距離 len(ek ) と写真ベーススコア s(ek ) のバランスを考慮して，次式により道路リンク

ek のコスト wk を wk′ に更新する：
wk′ =ルート推薦システムについて説明する．

4. 1 システム概要
インタフェースはマップビューをもつ．ユーザはマップビュー(1)len(ek ).
log(exp(1) + s(ek ))(2)

4. 2. 4 道路ネットワークの更新から出発地および目的地を設定できる．出発地および目的地

最終的に，すべての道路リンク ek ∈ E について，コストをが設定されると，システムはその 2 地点を結ぶルートをマッ更新する．更新済みコストに基づく道路ネットワークを更新済

プビューに提示する．マップビューには最短ルートおよび景観ルートの 2 種類のルートが提示される．

み道路ネットワーク G′ として扱う．

4. 3 推薦ルートの探索

提案システムにより景観ルートを探索する際には，ルート探出発地および目的地が与えられたとき，道路リンクコストを索手法により景観の良い道路リンクが選択されやすくしておく基に推薦ルートを探索する．ルート探索には Dijkstra 法 [9] を必要がある．そのため，あらかじめ景観の良い道路リンクとし用いる．Dijkstra 法は，与えられた出発地と目的地において，て，関連する写真数に応じてコストを低減する．このように，道路リンクの総コストを最小にするルートを探索するアルゴリ

コストを低減させた道路リンクを基に道路ネットワークを更新ズムである．既存の道路ネットワーク G にこの Dijkstra 法をしておく（4. 2 節）．

適用することで最短ルートが，更新済み道路ネットワーク G′

更新された道路ネットワーク上において，Dijkstra 法 [9] などの既存のルート探索手法を適用することで，コストを最小化するルートを探索する．このように探索されたルートを景観に Dijkstra 法を適用することで景観ルートが，それぞれ探索される．

5. 評

価ルートとして出力する（4. 3 節）．

4. 2 写真ベーススコアに基づく道路ネットワークの更新
道路ネットワーク上の道路リンク ek ∈ E について，関連付けられた写真数に基づき，写真ベーススコアを算出する．算出

本研究では「ジオタグ写真を用いて景観が良いルートの推薦できるか」という仮説の検証を行っていく.

図1

写真ベーススコアに基づく道路ネットワークの更新の流れ．(1) まず，写真データと道路リンクを関連付ける．(2) 関連付けられた写真数に基づき道路リンクに写真ベーススコアを付与する．(3) 道路リンクの写真ベーススコアと距離を基に道路リンクのコストを算出する．(4) 算出したコストに基づき道路ネットワークを更新する．

図2

システム構成 (オンライン処理)
図 3 写真と道路リンクの関連付け．4 本ある道路リンクのうち，左の5. 1 データセット

道路リンクが写真と最も近いため，写真に関連する道路リンク評価用データセットとして，京都府内の実際の道路ネットとなる．

ワークデータおよび Flickr の写真データを用いた．
道路ネットワークデータは OpenStreetMap（注 2）から抽出し本実験では，被験者に「観光目的で散策を楽しみたい」といた．抽出した道路ネットワークデータには，192,615 件の道路うシナリオを提示した．被験者は，このシナリオを想像しながノードおよび 225,109 件の道路リンクが含まれる．

ら，各ルートについて適切性を評価する．適切性を測るために，また，Flickr から京都府内の位置情報が付与された写真データを収集した．収集した写真データ数は 9,344 件であった．

我々はリッカート尺度（非常に適切である，適切である，どちらでもない，適切でない，まったく適切でない）を用いた．な5. 2 実 験 方 法

お，被験者はルートを評価する際には，地図から得られる情報

被験者に対し，5 パターンの出発地と目的地を結ぶルートをに加え，Google ストリートビューを閲覧しても良い．

地図インタフェース上に提示する．提示する各ルートには，景出発地と目的地の組合せとして次の 5 組を用意した：観ルート（提案手法）と最短ルート（ベースライン手法）が含（ 1 ） (34.991473, 135.753233) → (34.987368, 135.759666),まれており，それぞれ色分けして表示される．被験者には，ど（ 2 ） (34.985524, 135.758297) → (34.987164, 135.746959),ちらのルートがどのルートであるかは知らせていない．また，（ 3 ） (35.012063, 135.768854) → (35.029953, 135.759464),それぞれのルートに対応する色も毎回ランダムに変えている．

（ 4 ） (34.999938, 135.739327) → (35.013389, 135.767110),（ 5 ） (34.951287, 135.743146) → (34.945237, 135.756257).

（注 2）：https://www.openstreetmap.org/

各組において提示された景観ルートおよび最短ルートについ5. 4 定 性 分 析
5. 3 節の結果について定性的に分析する．図 5 は，被験者から得られた評価理由の比率をパターンごとに示したものである．

5. 3 節の結果では，パターン 3，4，5 については，景観ルートの方が最短ルートよりも評価が高かった．図 5 に示すように，
パターン 3 およびパターン 5 については，「景観が良いから」が多く選ばれた．これらは，本研究の目的である景観が良いルートが適切に推薦できている事例であるといえる．また，パターン 4 については，「お店が多いから」という理由が多かった．これについて，パターン 4 における景観ルート上の Google スト
リートビュー画像を参照したところ，このルートは寺町通商店
図 4 ルートパターンごとの評価値の平均値．横軸はパターン 1 から5 を示し，縦軸は各パターンの平均評価値を示す．

街を通るルートとなっている．この商店街で撮影された写真が多いことから，結果的にこのルートが景観ルートとして抽出されたと考えられる．

5. 3 節の結果では，パターン 1 およびパターン 2 については，最短ルートよりも評価が低かった．図 5 に示すように，「歩きやすそうだから」が多く選ばれた．また，「その他」を選択した理由には「曲がる回数が少なかったから」という回答があった．
パターン 1 とパターン 2 については，最短ルートが大通りを通っているのに対し，景観ルートは小道を多く通っていた．結果的に大通りを通る方が歩きやすく分かりやすいという理由から，これらのルートが選択されていると考えられる
図 5 各パターンに対する評価理由の比率．縦軸はパターン 1 から 5を示し，横軸は各パターンの評価理由の比率を示す．

6. お わ り に本研究では，位置情報付き写真に基づく景観ルート推薦システムを提案した．評価実験の結果より，景観が良い魅力的なて，被験者がリッカート尺度による評価値を与えた．

ルートが推薦できた組み合わせがあった一方，最短ルートより二つのルートへの評価値が異なった場合，高く評価した方の評価が低い組み合わせもあった. これは，近くに写真が少なかっルートについて，被験者にその評価理由を回答してもらった．

たことが大きな原因だと考えられる. 今後，京都府以外の地域

被験者は，次の六つの評価理由の中から当てはまるものを一つの対応を行いたい.

選択する：（ 1 ） 景色が良いから（ 2 ） 歩きやすそうだから（ 3 ） 距離が短いから（ 4 ） お店が多いから（ 5 ） 人通りが多そうだから（ 6 ） その他
「その他」の選択肢を選んだ場合は，自由記述により具体的な内容記述してもらった．
なお，本実験に参加した被験者は，大学生 12 名であった．

5. 3 結果取得されたリッカート尺度を間隔尺度として扱い，図 4 に示
す棒グラフにプロットした．図 4 は被験者 12 名による各パターンにおける各ルートへの評価値の平均値を示している．
図 4 からわかるように，パターン 3，4，5 については，景観ルートの方が最短ルートよりも評価が高かった．一方で，パターン 1，2 については，最短ルートの方が評価が高かった．以上の結果より，出発地と目的地の選び方によって，景観ルートと最短ルートへの評価が変わることが示唆された．

謝

辞

本研究は JSPS 科研費 JP15K12151,JP16H05932 の助成を受けたものです．ここに記して謝意を表します．
文

献[1] Francesco Ricci. Travel Recommender Systems. IEEE Intelligent Systems, Vol. 4, No. December, pp. 55–57, 2002.
[2] Joan Borràs, Antonio Moreno, and Aida Valls. Intelligent
tourism recommender systems: A survey. Expert Systemswith Applications, Vol. 41, pp. 7370–7389, jun 2014.
[3] Chang Shing Lee, Young Chung Chang, and Mei Hui Wang.
Ontological recommendation multi-agent for Tainan Citytravel. Expert Systems with Applications, Vol. 36, No. 3
PART 2, pp. 6740–6753, 2009.
[4] Chien Chih Yu and Hsiao Ping Chang. Personalized
location-based recommendation services for tour planningin mobile tourism applications. In Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Vol.
5692 LNCS, pp. 38–49, 2009.
[5] Ling-yin Wei, Wen-chih Peng, Chun-shuo Lin, and Chenhen Jung. Exploring Spatio-Temporal Features. In Advances in Spatial and Temporal Databases, Lecture Notes
in Computer Science, pp. 399–404, 2009.
[6] Ling-yin Wei, Wen-chih Peng, Bo-chong Chen, and Ting-wei Lin. Eleventh International Conference on Mobile DataManagement PATS : A Framework of Pattern-Aware Trajectory Search. In Mobile Data Management, pp. 362–377,
2010.
[7] Koji Kawamata and Kenta Oku. Roadscape-based Route
Recommender System using Coarse-to-fine Route Search.
In Proceeding of the ACM RecSys Workshop on Recommenders in Tourism, pp. 23–27, 2018.
[8] 奥健太, 山西良典. 土地被覆図からの景観要素抽出に基づく道路
リンクの景観ベクトル化. 情報処理学会研究報告データベースシステム（DBS）, 第 DBS-165 巻, pp. 1–6, 2017.
[9] Edsger Wybe Dijkstra. A Note on Two Problems in Connexion with Graphs. Numerische Mathematik, Vol. 1, pp.

269–271, 1959.
[10] Rina Dechter and Judea Pearl. Generalized best-first searchstrategies and the optimality af A*. Journal of the ACM,
Vol. 32, No. 3, pp. 505–536, jul 1985.
[11] Kayur Patel, Mike Y. Chen, Ian Smith, and James A Landay. Personalizing Routes. In Proceedings of the 19th annual
ACM symposium on User interface software and technology, pp. 187–190, 2006.
[12] Jaewoo Chung and Chris Schmandt. Going My Way : A
User-aware Route Planner. In Proceedings of the SIGCHI
Conference on Human Factors in Computing Systems, pp.
1899–1902, 2009.