DEIM Forum 2019 H6-2

位置情報による分散表現を用いたユーザの移動の分析
野島

僚太†

廣田

雅春†

石川

博††

† 岡山理科大学総合情報学部情報科学科 〒 700-0005 岡山県岡山市北区理大町 1-1†† 首都大学東京大学院システムデザイン研究科 〒 191-0065 東京都日野市旭が丘 6-6
E-mail: †i15i054nr@ous.jp, ††hirota@mis.ous.ac.jp, †††ishikawa-hiroshi@tmu.ac.jp
あらまし 近年，多くの人々がソーシャルメディアサイトに緯度経度情報が付与されたコンテンツを投稿している．観
光地におけるこのようなデータは，観光ルートや観光スポットの推薦などの研究に利用されている．本研究では，これらの研究に用いることが可能な移動による分散表現を作成するための手法を提案する．提案手法では，緯度経度情報から表される 2 点間のユーザの移動について，Skip-gram モデルに基づくアルゴリズムにより学習することで，移動に関する分散表現を作成する．Skip-gram モデルでは，文書中のある単語に対して，その前後の単語を同じ文脈として学習するが，本研究では，Skip-gram モデルを改良し，ユーザの移動軌跡中のある地点から移動先のみを対象として学習する．作成したベクトルは，Word2vec と同様に意味演算を行うことが可能であるため，意味演算の結果について分析と考察を行う．
キーワード

Skip-gram model，Twitter，地理情報，移動軌跡
られる単語は，類似した意味を持つという分布仮説に基づいてい1 はじめに
近年，観光産業は，日本において重要な地位を占めており，多くの国内旅行者が存在する．国土交通省観光庁の旅行・観光
消費動向調査 1 によると，2017 年の日本人国内延べ旅行者数
は，約 6 億 4,720 万人で，前年比約 1.0%増となっている．また，スマートフォンなどのデジタルデバイスの普及に伴い，多くの人々が Twitter 2 や，Flickr 3 などのソーシャルメディアサ
イトにユーザの自身の状況や，飲食店や観光スポットの感想などを投稿している．また，これらのコンテンツには，Global

Positioning System (GPS) が測位した緯度経度情報が付与されていることが多い．そのため，投稿された地点の緯度経度情報や時間などの情報から人々の移動の分析を行うことで観光分
野への応用が可能となる．
ソーシャルメディアを用いて観光の行動の分析や，観光スポットの推薦などの研究が行われている．その中で，観光客の移動に関する分析 [14] や観光ルートの推薦 [9] など観光客の移動に関する研究が行われている．本研究では，観光地での人々の移動を分析するために，移動による分散表現を作成するための手法を提案する．提案手法では，ソーシャルメディアサイトに投稿されたユーザのコンテンツに付与された緯度経度からなる移動軌跡に対して，Word2vec に基づくアルゴリズムを適用することである地域におけるユーザの 2 点間の移動に基づく分散表
現を作成する．

Word2vec とは，Mikolov ら [5] によって提案されたニューラ
ルネットワークを用いた単語の出現する順番に基づいた単語のベ
クトルを学習する手法である．この手法は，類似した文脈で用い

1：http://www.mlit.go.jp/kankocho/siryou/toukei/shouhidoukou.html
2：https://twitter.com/
3：https://www.flickr.com/

る．そして，Word2vec では，学習する手法として，Continuous

Bag of Words (CBOW) モデルと Skip-gram モデルの二つのモデルが提案されている．ここで，本研究で用いる Skip-gram
モデルについて簡単に説明する．図 1 に Skip-gram モデルを示
す．Skip-gram モデルでは，文書中のある単語 w(t) から，その周辺の単語 w(t − c), . . . , w(t − 1), w(t + 1), . . . , w(t + c) を予測するタスクをニューラルネットワークで学習する．ここで，c はウインドウサイズと呼ばれるパラメータであり，学習に用いる前後のそれぞれの単語数である．この単語 w(t) と周辺の単語の関係をニューラルネットワークで学習し，学習後の中間層の各単語の重みを抽出することにより，各単語のベクトルを得ることができる．このモデルによって構築された単語のベク
トル空間において，ある単語の周辺によく現れる単語同士は類似度が高くなる．これを利用して，単語間の類似度の計算や単語の持つ意味の加算，減算が可能になる．
本研究では，ソーシャルメディアサイトのコンテンツに付与されている緯度経度情報から得られたユーザの移動を学習す
ることにより，移動に関する分散表現を作成する手法を提案する．このとき，ユーザの 2 点間の移動を対象として学習を行うことで分散表現を作成する．Skip-gram モデルは，学習を行
う単語の前後の単語を同じ文脈として学習を行うため，本研究で扱う移動先の地域のみを学習させるという点では，従来のSkip-gram モデルをそのまま適用することはできない．
そこで，本論文では，Skip-gram モデルを改良し，ある地域
から次の地域への移動のみを学習するようにした Skip-gram モ
デルを用いて移動軌跡からユーザの移動を学習し，ある地域についてベクトルを作成する手法を提案する．
また，GPS による誤差や緯度経度情報の桁数などの差に考慮しつつ学習を簡略化するために，緯度と経度を用いて直接学習するのではなく，分析する領域全体を小さい領域を表すセル

入力層

中間層

2 関連研究出力層𝑤(𝑡 − 2)𝑤(𝑡 − 1)𝑤(𝑡)𝑤(𝑡 + 1)𝑤(𝑡 + 2)

2. 1 Word2vec の応用
Word2vec のアルゴリズムを応用することで単語だけでなく，様々なデータをベクトルで表現する研究が盛んに行われている．

Shoji ら [7] は，ある特定の場所周辺のツイートを用いて，Word2vec の Skip-gram モデルのアルゴリズムのように，ある
特定の場所を中心の単語，周囲のツイートに現れる単語を周辺の単語として，特定の場所の雰囲気についてベクトルで表現す

図 1: Skip-gram モデルる手法を提案した．Dhingra ら [1] は，Twitter のデータを用いて，単語単位ではなく文字単位でツイートを学習することで，への量子化を行った上で学習する．本研究では，四角形のセル

ツイートをベクトル化する手法を提案した．文字単位で学習すを用いたが，領域に重複がなければ，どのような形状でも構わるため，ソーシャルメディアの投稿の表記ゆれや，略語などのない．

処理に適している．この学習によって作成されたベクトルから，

また，Word2vec では，文書中のある単語から周辺の単語をハッシュタグを予測した．Grover ら [2] は，ノードの近傍の特学習することでそれぞれの単語の特徴をベクトルとして表現す徴についてサンプリングする際に，ネガティブサンプリングのるが，本研究では，文の代わりに，ソーシャルメディアに投稿手法として，ランダムウォークを用いたグラフをベクトル化すされた緯度と経度に基づいて生成されたセル番号を単語とみなる手法を提案した．Madjiheurem ら [4] は音楽のコードを特徴

し，投稿時刻順に並べ替えたものを 1 文として扱う．この文をベクトルに変換する，Chord2Vec を提案した．Ristoski ら [6]学習することにより，あるセルから次のセルへの移動をベクト

は RDF グラフのエンティティの分散表現を作成する RDF2Vec

ルとして表現する．

を提案した．この手法では，グラフを一連のエンティティシー

ここで，図 2 の 3 通りの移動パターンを示す．本研究では，

ケンスに変換し，これを Word2vec のアルゴリズムを用いて，任意のセル α とセル γ は移動先の地域が類似しているときにエンティティの分散表現を作成した．Vosoughi ら [8] はツイー

コサイン類似度が高く出力される必要がある．図 2(a) に示す

トの文字レベルで CNN-LSTM エンコーダデコーダを用いて，ように，セル α とセル γ がそれぞれ共通のあるセル β へのツイートの学習を行った．吉田ら [10] は Word2vec を拡張し移動を行っているとき，セル α とセル γ は類似するセルとさた文書の特徴ベクトル学習手法である，Paragraph Vector モれる必要がある．この移動パターンのとき，従来の Skip-gram

デルを用いて，観光スポットの特徴ベクトルを作成し，ある観モデルと改良した Skip-gram モデルは，どちらもセル α とセ

光スポットにおいての，ユーザの主観的特徴と類似する観光ス

ル γ からセル β への移動を学習し，コサイン類似度を高く出ポットを検索する手法を提案した．

力すると考えられるので，この移動パターンを学習することは本研究で提案する手法も Word2vec の応用の一種である．本

本研究の目的において適切である．しかし，図 2(b) のように，研究では，ツイートに付与された緯度経度情報を単語に変換

セル α の移動先のセルとセル γ の移動前のセルが共通していすることで，ある地域から次の地域への移動の関係についてたとき，または図 2(c) のように，セル α とセル γ の移動前

Word2vec を用いて学習し，ユーザの移動に基づく分散表現をのセルが共通していたとき，従来の Skip-gram モデルは移動前作成する．

のセルも学習してしまうため，セル α とセル γ のコサイン類
似度を高く出力すると考えられる．本研究では移動先のセルが類似するセルを発見することを目的としているため，この移動パターンを学習することは適切ではない．
よって，本研究では，改良した Skip-gram モデルによって図2(a) の移動パターンに該当する，移動先の地域が類似している
セル α とセル γ を発見できることを示す．
本論文の構成は以下の通りである．2 章では，本研究の関連研究について述べる．3 章では，ユーザの移動を学習するための Skip-gram モデルについて述べる．4 章では，提案手法を用いたユーザの移動の分析と可視化について述べる．5 章では，
提案手法と他の手法による出力結果の比較による評価を行う．

6 章では，本論文のまとめと今後の課題を述べる．

2. 2 軌跡の応用
ソーシャルメディアサイトへの投稿からユーザの移動軌跡を抽出し，その分析を行う研究が行われている．
青山ら [11] はソーシャルメディアサイトに投稿された写真のジオタグと撮影日時を用いて，寄り道候補を発見する手法を提案した．この手法では，2 点間の移動の際に，人々の興味や知名度を考慮して寄り道の候補となる地点を発見した．谷ら [13]は Twitter のジオタグ付きツイートを用いて公共交通機関の交通路を抽出する手法を提案した．この手法ではユーザのツイー
トの投稿時間と緯度経度情報から移動速度の閾値を満たすツ
イートを抽出することで，何らかの交通手段を利用していると考えられる移動軌跡の近似直線をグループ化し，公共交通機関の交通路を抽出した．
本研究では，ソーシャルメディアサイトの投稿を用いて，2

β

α

β

γ

α

(a) αとγの移動先が共通

β

γ

α

(b) αの移動先とγの移動前が共通

γ(c) αとγの移動前が共通

図 2: 移動パターンの例

表 1: ダミーデータの学習に用いたパラメータ
入力層

中間層

出力層

値

次元数

100

最小単語出現回数

10ウィンドウサイズ

1

ネガティブサンプリング

5𝑤(𝑡 + 1)
𝑤(𝑡)

パラメータ

学習反復回数

100

学習率

0.025

𝑤(𝑡 + 2)

表 2: Skip-gram によるセル番号 “87” のコサイン類似度
順位

セル番号

類似度

1

“42”

0.308

2

“89”

0.279

箇所の観光名所とその移動経路上に存在したユーザが次に移動

3

“66”

0.277

した地域と移動先が類似する地点を発見することで，寄り道の

4

“55”

0.252

候補となる地域の発見を行う．

5

“75”

0.250

図 3: 改良した Skip-gram モデル

3 提案手法表 3: 改良した Skip-gram によるセル番号 “87” のコサイン類似度
順位

セル番号

類似度

本研究では，Word2vec の Skip-gram モデルを改良し，ユー

1

“0”

0.799

ザの移動軌跡からセル間のユーザの移動を学習し，セルのベク

2

“79”

0.744

トルを作成する．

3

“75”

0.736

4

“12”

0.729

5

“100”

0.726

3. 1 学 習 方 法
はじめに，従来の Skip-gram モデルについて説明する．図 1に示す Skip-gram モデルでは，1 章で述べたように単語 w(t)の周辺の単語を同じ文脈に出現する単語として学習を行う．本
研究では，ユーザの移動軌跡について，あるセルを単語とみなして，あるセルから次のセルの移動のみを学習する．そのため，

Skip-gram モデルをそのまま適用した場合，あるセル w(t) について，w(t) の移動前のセルである w(t − c), . . . , w(t − 1) と，
移動先のセルである w(t + 1), . . . , w(t + c) の両方を学習することになるため，従来の Skip-gram モデルをそのまま適用することはできない．
次に，本研究で用いる改良した Skip-gram モデルについて説明する．本研究では，あるセルから，次のセルへの移動のみを学習するように改良した Skip-gram モデルを用いる．このモデルを図 3 に示す．この改良された Skip-gram モデルでは，ユーザの移動軌跡のあるセル w(t) について，次の移動したセル w(t + 1), . . . , w(t + c) を学習する．これにより，あるセル

w(t) のベクトルを作成する．このモデルは，Skip-gram モデルと同様のパラメータの設定が可能であるが，本論文では，あるセル w(t) について，学習の対象とするのは直後の移動先のセルのみとする．そのため，セル w(t + 1) のみを学習する必要があるので，ウィンドウサイズは 1 とする．
従来の Skip-gram モデルでは，学習の際に文書中の単語の順番をランダムに入れ替える事によって，学習に用いる単語と同じ文書中のウィンドウサイズに含まれていない単語について
も周辺の単語として学習を行い，単語のベクトルを作成している．しかし，本研究では一連の移動軌跡の中のある地域について，次の移動先の地域以外を学習することは，ある地域から直後の移動先の地域を学習してベクトルを作成するという点で適切ではない．そのため，学習の際に移動軌跡の順番を入れ替えないようにした．

3. 2 ダミーデータによる実験
ここで，従来の Skip-gram モデルと，本研究の改良した Skip-表 4: 図 2 のパターンごとの α と γ に対応する β
移動パターンαγ“87” “42”
図 2(a)

β

-

“87”

“0”

“23”

“87”

“0”

“57”

“87”

“0”

“95”

“87” “42” “64”
図 2(b)“87” “42” “80”“87”

図 2(c)“0”“95”“87” “42”

“0”

0

1

“0”

“63”

“87”

“0”

“64”

3

4

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

15

16

17

18

19

24

20

21

22

23

24

20

21

22

23

[5,6,7,12,13]

図 4: 移動軌跡のセル番号への変換“87” “42” “48”“87”

2述べる．移動先が同じ地点であることを表す図 2(a) の移動パ
ターンでは共通する移動先の β に該当するセル番号は存在しな

gram モデルの学習結果の差異を示すためにダミーデータを用

かった．また，本実験ではセル番号の学習の対象としない，図いた実験を行う．この実験において，従来の Skip-gram モデル

2(b) と図 2(c) の移動パターンについては，セル番号 α =“87”では，あるセルの移動前のセルと移動先のセルを学習しているとセル番号 γ =“42” で β に該当するセル番号が存在し，これのに対して，改良した Skip-gram モデルでは，あるセルから次らのセル番号について学習が行われたため，類似するセル番号の移動先のセルのみを学習し，セルのベクトルを作成しているとして出力されたと考えられる．

ことをセルごとのコサイン類似度によって確認することを目的とする．

次に改良した Skip-gram モデルのセル番号 α =“87” とコサイン類似度が 1 位であったセル番号 γ =“0” の結果について

本実験のダミーデータは，実際の移動軌跡のようなデータを述べる．移動先が同じ地点であることを表す図 2(a) の移動パ表すため，“0” から “100” までのセル番号を用いてデータを作

ターンでは共通する移動先の β に該当するセル番号が存在し，成した．これらのセル番号は 101 個の地域があることを表す．

これらについて学習を行っている．セル番号 γ =“0” の移動先用意したセル番号の集合から，2 から 10 個をランダムに復元の件数のうち，β に該当するセル番号への移動件数の割合は，抽出したものを 200 件作成する．このとき，2 つのセルが連続

0.392 であった．また，図 2(b) と図 2(c) の移動パターンにつして抽出された場合，これは移動していないことを表すので，いては，β に該当するセル番号も存在しているが，Skip-gram

連続したセル番号は 1 つのセル番号として扱った．また，それモデルの改良を行った事により，学習は行われていない．

ぞれのリストについてランダムで 1 倍から 50 倍に複製した．

以上のことにより，従来の Skip-gram モデルは図 2(a) の移

この作成したダミーデータは 5,431 件のリストとなった．この動パターンで β に該当するセル番号が存在しなかったため，移データを用いて従来の Skip-gram モデルと，本研究の改良した動先が類似するセル番号を出力することが不可能であったが，

Skip-gram モデルで学習させる．

移動先のみを学習するように改良した Skip-gram モデルではダミーデータについて，Skip-gram モデルと本研究の改良した Skip-gram モデルを用いて学習を行った結果について述
べる．学習のパラメータには表 1 の値を用いた．それぞれのSkip-gram モデルで学習を行った結果，得られたセル番号のベ

移動先が類似するセル番号 α とセル番号 γ をコサイン類似度を算出することによって出力が可能であることを示せた．

3. 3 移動軌跡を用いた Skip-gram の学習

クトルについて，コサイン類似度でそれぞれのセル番号間の類

Skip-gram モデルを用いて単語のベクトルを作成するために似度を求めた．本実験では任意に選択したセル番号 “87” につは，学習を行う単語列が必要となる．そして，本研究の改良しいてのコサイン類似度の結果について述べる．表 2 に従来のた Skip-gram モデルを用いてユーザの移動を学習するために

Skip-gram モデルによる類似度の演算結果の上位 5 件，表 3 には，あるユーザの一連の移動軌跡を 1 つの単語列として入力す改良した Skip-gram モデルによる類似度の演算結果の上位 5る必要がある．そこで，本研究では，図 4 のように分析する範

件を示す.

囲をグリッドに分割し，ユーザの移動軌跡の緯度経度情報をグ

従来の Skip-gram モデルによるコサイン類似度の演算結果
が 1 位だったセル番号 “42” の移動先のセル番号と，改良した

リッドに当てはめ，ユーザの移動軌跡をセル番号に変換することで，学習に用いるデータを作成する．

Skip-gram モデルによるコサイン類似度の演算結果が 1 位だっユーザの投稿からセル番号に変換するためのデータを作成す

たセル番号 “0” の移動先のセル番号がセル番号 “87” の移動先るための手順について述べる．はじめに，ユーザの一連の投稿と共通するセル番号を図 2 のそれぞれパターンについて表 4 にについて投稿時間順にソートする．次に，ある投稿から b 時間

示す．

以内の投稿を 1 つの移動軌跡とする．本論文では，b は 1 時間

まず，従来の Skip-gram モデルのセル番号 α =“87” とコサイン類似度が 1 位であったセル番号 γ =“42” の結果についてとする．
次に，移動軌跡をセル番号に変換する方法について述べる．ユーザの移動軌跡の 1 点の緯度と経度をそれぞれ lat，

表 5: 実験に用いたパラメータ
パラメータ

値

次元数

100

最小単語出現回数

10ウィンドウサイズ

1

ネガティブサンプリング

5

学習反復回数

50

学習率

0.25

+
−

lng とする．また，分析する範囲の緯度の最大値と最小値をlatmax , latmin ，経度の最大値と最小値を lngmax , lngmin ，セ

1 km
5000 ft

ルの分割数の縦，横をそれぞれ glat , glng とする．これらを用

図 5: 京都市周辺のセルのクラスタリング結果(lat − latmin ) × glat(lng − lngmin ) × glng
× glng +latmax − latmin
lngmax − lngmin(1)+−

いて以下の式により，セル番号 yx に変換する．

yx =Leaflet | © OpenStreetMap contributors

G:平安神宮ユーザの移動軌跡から式 1 によって算出されたセル番号 yx
を改良した Skip-gram モデルに入力する 1 文とする．
類似度1位

4 可 視 化
4. 1 データセット
S:清水寺

本実験に用いるデータセットについて説明する．Twitter から，2015 年 5 月 21 日から 2018 年 12 月 31 日の期間に投稿

300 m
1000 ft

された，緯度経度情報が付与されているツイートを Twitter

Leaflet | © OpenStreetMap contributors

図 6: 清水寺から平安神宮までの移動経路と演算結果

Streaming API を用いて収集した．この中から，本実験では
4

京都市周辺で投稿されたツイートを用いる．その際，これらの作成した．学習のパラメータは，表 5 の値を用いた．パラメー

ツイートから，ツイート数が 1 件のユーザ，緯度と経度が小数タの最小単語出現回数は，本研究では，各セルごとのツイート

点第 3 位以下を持たないツイートは除外した．

数であり，10 件以上のツイートがあるセルを対象として学習しまた，Bot による自動投稿の影響を少なくするために，森國ら [12] の方法を参考に，前処理を行った．次の条件に当てはまている．最終的に，学習に用いた移動軌跡数は 132,832 件でセル数は 3,045 セルとなった．

るツイートを Bot による投稿として除いた．

4. 3 可視化結果•

Twitter クライアント名に “NightFoxDuo” を含む．

•

ツイート内容に “きつねかわいい！
！
！” を含む．

改良した Skip-gram モデルで，データセットを学習し，作成•

緯度経度が (34.967096, 135.772691) である．

されたベクトルを K-Means を用いてクラスタリングした結果を•Twitter ク ラ イ ア ン ト 名 ま た は 表 示 名 の 1 つ 以 上 に

図 5 で示す．その際にクラスタ数は 100 とした．図 5 において“BOT”，“Bot”，“bot”，“人工無能” のいずれかを含む．

1 つのクラスタを 1 色で表している．地図は OpenStreetMap 5

これらのツイートを除いた結果，ユーザ数は 107,944 人，ツを用いた．これらのクラスタで同じ色で示されているセルは，イート数は 1,202,825 件であった．これらのツイートのデータ

ベクトル間のコサイン類似度が高いため，次の移動先の地域がを用いて実験を行った．

類似している地域を表していると考えられる．

本実験では，セルの 1 辺を約 100m の四角形として作成しまた，このベクトルに対しての意味演算を行った．本実験でた．その結果，縦 148 マス，横 189 マスの 27,972 セルが得らは，観光名所を 2 箇所選択し，その観光名所と移動経路上のれた．ここで，各セルごとにユーザ数が 2 人以下のセルは除外

セルを抽出する．それらの全てのセルの加算を行い，そのベク

し，各移動軌跡中の連続する同じセル番号は 1 つのセル番号とトルについて，コサイン類似度の高いセルを出力した．この演して扱う．

算により，2 箇所の観光名所とその移動経路上のユーザが次に移動する地域と，次の移動先の地域が類似する別の地域を発見

4. 2 改良した Skip-gram によるモデル作成

する．

本実験では，改良した Skip-gram モデルを用いてベクトルを4：https://dev.twitter.com/streaming/overview

5：https://www.openstreetmap.org/

従来の Skip-gram モデルと入力されたセルの移動確率を用い

表 6: Precision, NDCG による評価実験結果

Precision

た手法の 3 つの手法によって実験結果の比較を行った．

NDCG
@5

移動確率を用いた手法について説明する．学習に用いたセル改良した Skip-gram 0.400 0.489 0.501 0.400 0.501 0.513

番号の集合を G，集合 G に含まれる各セル番号を g ，入力さ

@1

@3

@5

@1

@3

Skip-gram

0.400 0.428 0.430 0.400 0.429 0.432

れた移動軌跡上のセル番号の集合を R (R ∈ G)，移動軌跡中

移動確率0.500 0.450 0.417 0.500 0.455 0.429の各セル番号を r として，セル番号 g における移動確率の合計

S(g) を以下の式によって求める．
京都市の観光名所を TripAdvisor を基に選択し，2 つの観光
6

名所間の移動経路は Openrouteservice 7 から取得した．本実験
では，2 箇所の観光名所として，清水寺と平安神宮を選択した．
移動経路として取得した情報は，自動車による移動としている．
清水寺周辺と平安神宮周辺とその移動経路を赤色，また，それらのセルを全て加算した結果の類似度を可視化した結果を図 6に示す．
意味演算の結果，類似度の高いセルは清水寺や平安神宮の付近，その間の移動経路付近のセルに多く出力された．コサイン類似度が 1 位と算出されたセルについて，清水寺や平安神宮の付近，その間の移動経路上のセルとのコサイン類似度は，0.85であった．このセルの投稿内容を分析するために，範囲に含まれるツイートについて，MeCab 8 を用いて形態素解析を行った．
この際に，辞書は mecab-ipadic-NEologd 9 を用いて普通名詞と固有名詞を抽出した．このセルには “坂本龍馬” や “円山公園”
といった形態素が出現し，清水寺や平安神宮などに興味を持つユーザが観光をする際に，寄り道の候補となることが考えられる．
選択した観光名所や，その移動経路付近のセルがコサイン類

S(g) =∑∑

P (r, g)(2)r∈R g∈G

ここで，P (r, g) は移動軌跡中のセル r からセル g への移動確率を表す．この手法の結果は，移動確率の合計 S(g) の値が高い順に出力する．
評価実験には，4. 1 節で使用したものと同じデータを使用
した．

2 つの観光名所の選定方法は，京都市の観光名所を TripAdvisor の “京都市の名所・見どころ” によるランキングの上位 10件に含まれる観光名所をランダムに選択した．その観光名所間の移動の 10 ルートを用いて，それぞれの手法に観光名所付近とルート上のセルを入力し，出力されるセルの上位 5 件について，そのセルに含まれる地域が 2 点間の移動中に寄り道に適切かどうかを人手で判断した．寄り道のできる地域の判断の条件
として，移動経路の付近に存在していること，またそのセルの範囲に寄り道に適切であると思われるスポットが存在していることとした．

5. 2 評 価 指 標

似度が高く算出された理由として，本研究では，ユーザのツ本実験では，評価指標として，Precision@k ，Normalized

イート投稿の間隔が 1 時間以内であるものを一連の移動軌跡

Discounted Cumulative Gain Measure@k (NDCG@k) [3] のとしていることがあげられる．また，改良した Skip-gram モ

2 つを用いた．

デルによってある地域から次の移動先の地域のみを学習していPrecision@k は，検索結果の上位 k 件において，評価の高いるため，コサイン類似度が高く算出されたセルは，次の移動先ものが含まれているほど，ランキングの評価は高くなる．本論

が移動経路上のセルと類似している．そのため，この演算の結文の場合は，上位 k 件に，寄り道としてふさわしいと評価され果，出力されたセルは，演算に用いた観光名所や移動経路の周たセルの数であり，以下の式で算出する．

辺の地域であり，その地域に滞在したユーザと同様の興味を持
つユーザが存在した地域である．したがって，類似度が高く出力されたセルの地域は，観光名所間の移動の際に立ち寄ることができる地域であると考えられる．

1∑
reli
k i=1
k

P recision@k =(3)

ここで，reli は i 番目の順位の評価点数を表す．

5 評価実験
本章では，2 箇所の観光名所とその移動経路上のセルを入力することによって，寄り道の候補となる地域を発見する事において，提案した手法が有効であることを示す．

5. 1 実 験 条 件
本実験では，提案手法である改良した Skip-gram モデルとNDCG@k は，ランキングの上位 k 件において，理想的なランキングへの近さを表す評価指標である．Precision@k との違いとして，NDCG@k は，ランキングの順位による重みが付与されている．ランキングの上位 k 件において，同じ件数だけ良い評価のものが存在した場合は，上位に出現するほどランキ
ングは高く評価される．NDCG を計算するための Discounted

Cumulative Gain Measure (DCG) は以下の式で算出される．
DCG@k = rel1 +

6：https://www.tripadvisor.jp/
7：https://openrouteservice.org/
8：http://taku910.github.io/mecab/
9：https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd

k
∑
reli
i=2

log2 i(4)

DCG@k は 順 位 の 下 降 と と も に 重 み を 付 け 加 え て い る ．
NDCG@k は，以下の式で算出される．

N DCG@k =DCG@k
IDCG@k(5)

ここで IDCG@k は，DCG が最も理想的だった場合の値を表す．本実験では，k = {1, 3, 5} とする．

5. 3 評 価 結 果
はじめに，k = 1 の評価実験の結果，Precision，NDCG による評価結果は，移動確率を用いた手法の結果が最も良い結果を示している．このため，1 位のみの出力では，移動確率を用いて寄り道の候補を発見することが有効であるという結果になった．また，改良した Skip-gram モデルと従来の Skip-gram
モデルの 1 位として出力されたセルの評価値は 10 ルート中 8
ルートで同じ評価値であった．
次に，k = {3, 5} の評価実験の結果，Precision，NDCG による評価結果は改良した Skip-gram モデルが最も良い結果を示した．k = 1 のときに有効であった移動確率を用いた手法は，出力結果に駅を含むセルが多く含まれており，観光名所間の移動の際に通る地点であるが，寄り道の候補として適切ではないと考えられる．
この結果より提案した手法が上位の複数のセルを寄り道の候補として出力することにより，寄り道の候補となる地域の発見において有効であることを示した．

6 おわりに
本論文では，ユーザの 2 点間の移動について分析するために，ユーザの移動に基づく分散表現を作成する手法を提案した．提案手法では，ユーザの緯度経度情報をセルで表現し，あるセルから次の移動先のセルのみを学習するように改良した Skip-gramを用いて学習を行った．京都市周辺における Twitter のデータを利用して学習を行い，観光地間の移動の最中に寄り道の候補となる地域を可視化した．また，本研究の提案手法と従来のSkip-gram モデルと入力されたセルの移動確率を用いた手法の3 つの手法を用いて評価実験を行った．評価の結果，本研究の提案手法が複数の寄り道の候補を出力した際に有効であることを示した．
今後の課題として，提案手法を用いた観光地間の移動の分析についてより多くのパターンにおいて実験を行い，考察を行う
ことがあげられる．また，本研究では，ある地域を表すセルから移動先のセルへの 2 点間の移動を用いて移動先の類似するセルの発見を行ったが，n 点間の移動を 1 単語として扱うことで，類似する移動のパターンを発見することがあげられる．

謝

辞

本研究は，首都大学東京傾斜的研究 (全学分) 学長裁量枠戦略的研究プロジェクト戦略的研究支援枠「ソーシャルビッグデー
タの分析・応用のための学術基盤の研究」及び JSPS 科研費

16K00157, 16K16158 による．

文

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