DEIM Forum 2019 P1-121

空間キーワードと人名に基づく空間演算によるスポット検索手法の提案
上坂佳†

Panote Siriaraya†

王元元††

河合由起子†,†††† 京都産業大学コンピュータ理工学部 〒 603-8555 京都府京都市北区上賀茂本山†† 山口大学大学院創成科学研究科 〒 755-8611 山口県宇部市常盤台 2-16-1††† 大阪大学サイバーメディアセンター 〒 567–0047 大阪府茨木市美穂ヶ丘 5 番 1 号
E-mail: †{g1644123,kawai}@cc.kyoto-su.ac.jp, ††spanote@gmail.com, †††y.wang@yamaguchi-u.ac.jp
あらましPOI やレストランなどのスポット検索では，店舗名や観光名所，地名といった空間的なキーワードの想起が容易であるが，それら空間キーワードとゆかりのない人物名をキーワードとする検索は困難である．本研究では，先行研究の空間演算を用いることで，空間キーワードと人名によるスポット検索手法を提案する．まず，Wikipedia やニュースなどのオープンデータからユーザが入力した人物の特徴語（名詞）を算出し，人物特性として抽出する．次に，空間演算に基づき空間キーワードを起点とした閾値以上の特徴語のペアを含む地物を検索し，最後に検索結果の積集合からスポットを抽出する．これにより，例えば「ハリウッド大谷翔平」といった空間と人名キーワードからハリウッド周辺の大谷選手の好みのクレープ店舗や和菓子屋などが検索でき，人物とゆかりのない場所でもその人物と関連あるスポットを発見できる．本論文では、空間演算による空間および人名キーワードに基づく人名と関連性の高いスポット検索手法について述べる．
キーワード 時空間制約，空間演算，スポット検索

1 はじめに文書や地図などの検索サービスの需要は増しているが，POIやレストランといった空間や時間制約を含めた地図における地物オブジェクト（スポット）の検索は可能であるが，人物など動的なオブジェクトに対する地図検索は困難である．例えば，空間の問い合わせとして代表的な地図検索では「ハリウッド␣

図 1 空間演算による地図検索結果例レストラン」といったハリウッドという空間制約におけるレストランなどのスポット検索は可能であるが，「ハリウッド␣大谷翔平」の検索では，大谷翔平とハリウッドのキーワードを含む文書検索は可能であるが，ハリウッドの地図空間に大谷翔平と関連するスポットを検索することはできない．要因の一つとして，空間キーワードのハリウッドと大谷翔平という人物との関連性が発見できないことがあげられる．
そこで，本研究では，動的なオブジェクトとして代表的な人物と関連する地図空間上のオブジェクトを発見することで，空間キーワードと人名による地図空間におけるスポット検索手法を提案する．これにより，例えば「ハリウッド␣大谷翔平」といった空間と人名キーワードからハリウッド周辺の大谷選手の好みのクレープ店舗や和菓子屋などが検索でき，人物とゆかりのない場所でもその人物と関連あるスポットを発見できる．
提案手法では，先行研究の空間演算に基づく地図のスポット検索を用いる [1]．先行研究の空間演算では従来のテキスト検索で用いられている「空白（␣）」に着目し，これまで考慮されていなかった空白の長さを，空間を表現する演算子として定義することで，２つのキーワードを起点と検索対象オブジェクトとして検索できる．例えば，既存手法では「A␣B」も「A␣␣␣␣B」も「A と B が同時に含まれる」という問合せ文が生成されるため，検索結果は同じになる．ここで 2 つのワード間の空白を考慮することで「A を起点とした B」の問い合わせを実現でき，「A␣B」は A から最も近い B，「A␣␣␣␣␣B」は A から近い 5 件の B となる空間制約の検索が可能になる．また，空白長を距離として用いることが可能で，例えば，A を起点として 5km 離れた B の空間検索の問い合わせは「A␣5km␣B」となる．さらに，空間演算子として集合演算子と新たな範囲，方向，時間などを含む 10 種類を定義，実装しており，これらを用いることで方向検索（演算子：「*」「^」「_」「@」），範囲検索（「[]」または差演算）などの集合演算による問い合わせができる．図 3 に各空間演算による地図検索結果例を示す．(a) は方向演算「^」による北方向の問い合わせ結果例を示しており，(b) は差演算「-」による周囲検索結果，(c) は積演算「*」による 2 地点間で共通する店舗検索例である．本研究では起点の場所における地物オブジェクト検索に空間演算を用いることで，人物の好みの地物や苦手な料理を提供するレストランを外した検索が可能になる．

点間の最適なルートを検索するシステムが提案された [7] [8] [9]．

人物の特徴抽出は，Wikipedia やニュースなどのオープン

また，最短なルートだけでなく，方向転換（曲がる）回数をでデータからコーパスを構築し，ネガティブワードとポジティブきるだけ少なくすることで，記憶しやすいルートを検索する手ワードを機械学習より特徴語として抽出する．地名と特徴語を段も提案されている [10]．さらに，スマートフォンといったモバ

ポジティブな場合は和集合演算，ネガティブは差集合演算式に

イル端末における地図検索を利用する際の画面制約の解消や操変換し，空間演算よりスポットを抽出する．

作性の向上を目指したインターフェイスの研究も存在する [11]．

本論文では，空間演算による空間および人名キーワードに基づく人名と関連性の高いスポット検索手法の概要を提案する．

2. 4 意味的空間データ検索
近接演算子を用いた検索対象となる項目内での検索語間

2 関連研究の距離や位置関係を指定して検索する近接演算がある．例えば，ScienceDirect や Scopus では近接演算子（W/n）を用いて

2. 1 複数ユーザに対する観光案内サービス「microscopy W/3 gfp」のように「microscopy」と「gfp」を語

観光情報では複数人の旅行での様々なサービスが提供されて順を問わず 3 語以内に含む文献を検索できる [12]．Oracle Text

いる．検索作業を伴わずに，複数人の嗜好を反映させた観光地

では近接演算（near）を用いて「near((dog, cat), 6)」のようにを推薦するシステムでは，まず各参加者の嗜好を抽出し，その「cat」の 6 ワード以内に「dog」を含むすべてのドキュメントを結果を集団意思決定手法を用いて統合し，嗜好に適した観光地検索できる [13]．また，テキスト検索では，Mikolov ら [14] は，の推薦を行う [2]．また，スポットごとに最も有効な環境要因のニューラルネットワークを用いて，Word2Vec という語のベク組合せを用いる環境要因モデルと，協調フィルタリングを用いトル表現を獲得する手法を提案している．この手法では，類似て旅行者の嗜好を記述する人的要因モデルを融合させた観光行語を抽出するのみではなく，「king - man + woman = queen」

動モデルを用いて，旅行ルートを推薦する手法が提案されていのように語の意味演算を行うことが可能とされている．本研究

る [3]．

では，起点に対する距離や範囲などのワード間の空間制約を用

2. 2 Web および位置情報 SNS 分析によるスポット推薦
スポット抽出手法は主に Web 情報を用いる方法と SNS 情報

いた集合演算を可能にしており，空間演算によりキーワードのみで地図上の空間的かつ意味的な近さを含めた検索を実現できる点が特徴となる．

を用いる方法に分類される．位置情報サービスがユーザの行動に与える影響を分析し，その影響を活用した POI 推薦手法の提案．チェックイン回数，チェックイン場所，チェックイン間

3 空間キーワードと人名に基づく空間演算の移動距離などを分析し行動への影響を評価し，位置情報サー

本研究では，動的なオブジェクトとして代表的な人物と関連ビスの利用者に対する POI 推薦手法が提案されている [4]．まする地図空間上のオブジェクトを発見することで，空間キーた，画像テキスト間対応を利用したスポット情報拡張手法を提ワードと人名による地図空間におけるスポット検索手法を提案

案として，抽出した画像特徴量 BoVW として利用することで，する．提案手法では，先行研究の空間演算に基づく地図のス

ユーザの嗜好に合わせた画像ベースのスポット情報推薦を実現

ポット検索を用いる．次に，Wikipedia やニュースなどのオーし，画像情報とテキスト情報が投稿されているスポットから，プンデータからユーザが入力した人物の特徴語（名詞）を算出

画像特徴語の対応を構成する手法が提案されている [5]．

し，人物特性として抽出する．最後に，空間演算に基づき空間

POI の所在地を表すために用いられる場所の表現である POI

キーワードを起点とした閾値以上の特徴語のペアを含む地物をの関連地名を，ブログなどの Web 上の文書から抽出することに検索し，最後に検索結果の積集合からスポットを抽出する．本

よって，POI に関連地名を付与する手法が提案されている [6]．

章では，空間演算と人物特徴抽出方法について述べる．

2. 3 地図およびルート検索

3. 1 空間演算の定義

地図検索ではユーザの入力した検索クエリによって検索精度地図上の複数の地点を起点とした同心円上の集合演算を可能や効率は大きく影響される．しかし，既存の地図検索サービとする空間演算について述べる．提案する空間演算は下記を前ス（Google Maps や Bing Maps など）の検索クエリは，単純提とする．

なロケーションを含めたキーワードや文章で構成されている．

定義 1： 最小の空間演算の問い合わせ（SQ）は「A␣［空間演例えば，ユーザが京都駅にあるレストランを検索する場合に算子］空間長␣α」の形式とする．

Restaurants␣in␣kyoto station」の文章で検索可能だが，距離A とαはキーワードであり，A を起点とした空間上のαの検や件数といった明示的な空間制約を含めた検索は困難である．

索を意味する．先行研究より提案した空間演算子 [1] に続いて本論文で提案するスポット検索は，それらのワードの空間の関数値と単位を記述する．

係を演算式の形式としてクエリ生成でき，直感的で精度の高い検索を実現できる．
地図検索のうち，特にルート検索の研究も活発に行われている．景色のよい，心地の良い，安全性などの基準を考慮し，二地（例）「A␣1km␣α」は「A から 1km 圏内のα」
定義 2： 最小の空間演算 SQ の問合せを集合演算子の組合せ「SQ1 ∪SQ2 ∪...=SQ+ 」で記述できる．
（例） 「（A␣80m␣α）+（B␣60m␣β）」は「A から 80m図 2 (a) 和 (b) 差 (c) 積 (d) 周辺 (e) 周囲 (f) 方向（北）(g) 角度（90）(h) 範囲 (i) 和と範囲 (j) 積と範囲圏内のαと B から 60m 圏内のβの和集合」

3. 2 集合演算子
上記の定義に基づき，待ち合わせスポットや遭遇率を低下させるスポット検索を集合演算の和「+」，差「-」，積「*」より実現する（図 2）．
和演算（例 1） 「（A␣3km␣α）+（B␣3km␣α）」

A と B の 3km 圏内の和演算（図 2（a））
差演算（例 2） 「（A␣3km␣α）-（B␣3km␣α）」

A と B の 3km 圏内の差演算（図 2（b））
積演算（例 3） 「（A␣3km␣α）*（B␣3km␣α）」

図 3 スポット検索結果の一例

A と B から 3km 圏内の積演算（図 2（c））
3. 3 人物からの特徴語算出

性の場合は和演算，ネガティブ極性の場合は差演算として演算人物の特徴抽出は，Wikipedia やニュースなどのオープン式を作成する．作成された演算式は図 3 の上部に表示される．

データからコーパスを構築し，極性となるネガティブワードとなお，例ではハリウッドを中心とする 3km 以内のスポットとポジティブワードを機械学習より特徴語として抽出する．地名している．と特徴語をポジティブな場合は和集合演算，ネガティブは差集合演算式に変換し，空間演算よりスポットを抽出する．以下にスポット検索結果は，地図上にプロットされる．プロットされたマーカーをクリックするとスポット情報を確認できる．

処理の流れを示す．
（ 1 ） 人物名 q から wikipedia のドキュメント D を取得（ 2 ） ドキュメント D からコーパス構築（ 3 ） 人物名 q と関連単語を特徴語として抽出（ 4 ） 特徴語の極性値を先行研究の感情辞書より抽出

4 ま と め
本論文では，動的なオブジェクトとして代表的な人物と関連する地図空間上のオブジェクトを発見することで，空間キーワードと人名による地図空間におけるスポット検索手法を提案

3. 4 空間演算処理した．スポット検索により，人物に関連するスポットを地図の空間演算式は先行研究 [1] の Web リクエスト 1 によって空間実空間上で検索できることを確認した．今後，提案手法による演算処理される．これにより，各起点から空間長の指定範囲内プロトタイプを構築し，空間キーワードと人命による地図検索にあるスポット情報（位置や店舗名，評判など）のリストを得より提示されたスポットに対して，定量的評価および定性的評ることができる．最後に，取得したリストから集合演算を行う．

価を行う．また，スポット検索の利活用についても検証する．

3. 5 Web 入出力処理と空間演算式変換

謝辞ユーザの入力は起点の地点名と人物名とする．前節より抽出した人物名から特徴語と極性を抽出し，地点名と特徴語，極性

本 研 究 の 一 部 は ，JSPS 科 研 費 16H01722，17K12686，に基づいて空間演算式に変換する．出力結果は，地図に地点を17H01822 の助成を受けたものである．ここに記して謝意を起点とする半径 d の円が描かれ，検索されたスポットがプロッ表す．

ト推薦される．

3. 6 複数地点間のスポット推薦システム
図 3 にスポット推薦結果の例を示す．
「空間キーワード ␣人名」として「ハリウッド␣大谷翔平」を入力すると，大谷翔平に関して極性をもつ特徴語が抽出され，それらをポジティブ極

1：http://yklab.kyoto-su.ac.jp/ sakata/spatialQuery/文

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