DEIM Forum 2019 P2-128

景観ルートに合った楽曲プレイリスト推薦システム
渡辺海†

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: †t150562@mail.ryukoku.ac.jp, ††okukenta@rins.ryukoku.ac.jp
あらまし

本研究では，景観ルートに合った楽曲プレイリストを推薦するシステムを提案する．このようなシステムを実現するためには，計画ルートと楽曲との対応付けが課題となる．本研究では，対応付けのキーとなる特徴として，我々がこれまでに提案した景観ベクトルを用いる．計画ルートが与えられたとき，計画ルート中の道路リンクについて景観ベクトルを取得する．さらに，取得した景観ベクトルに基づき道路リンクをクラスタリングする．一方で，楽曲についても同様に景観ベクトルを取得し，景観ベクトルに基づきクラスタリングしておく．これら道路リンクのクラスタと楽曲のクラスタについて景観ベクトルの類似度に基づき対応付けを行う．最後に計画ルートの景観と作成した楽曲プレイリストの適合性について評価する．
キーワード 楽曲推薦，コンテキストアウェア楽曲推薦，楽曲プレイリスト，景観特徴

1. は じ め に本研究では，ドライブ時のルート上の景観を考慮に入れた楽曲推薦システムを提案する．入力として出発地と目的地が与え自動車は単なる移動手段だけでなく，自動車を運転するこられたとき，まずその間を結ぶ計画ルートを生成する．そして，と自体が娯楽の一つとなっている．中でも，FM ラジオやカーその計画ルート上の道路リンクを景観ベクトルの形に変換し，オーディオなどで音楽を聴きながらドライブを楽しむという先行研究 [4] で景観ベクトル化した楽曲とマッチングさせるこ人々は多い．特に，最近のカーオーディオや iPod などのポーとで，ルート上の景観に合った楽曲を推薦する．ここで，道路タブル音楽プレーヤでは，大量の楽曲を登録しておくことがでリンクの景観ベクトルは，奥らの先行研究 [5] で定義したもの

き，ドライブ中に自分の好みに合った楽曲を流すことができる．

を用いる．景観ベクトルは，4 種類の景観要素（田園系 (r)，山自分の好みだけでなく，爽快な気分の時にはアップテンポな楽林系 (m)，水辺系 (w)，都市系 (u)）から構成される 4 次元の曲，落ち着きたい気分のときにはバラード系の楽曲など，その確率ベクトルとして定義される．

ときの感情によって聴きたい楽曲も変わる．ドライブ時の感情はドライブ中以外の要因も大きく関わっていることは当然であ

2. 関 連 研 究るが，ドライブ時の景観も感情に影響を与える要因の１つと考

2. 1 楽曲推薦システム

えられる．例えば，海沿いを走行しているときには爽快な楽曲

楽曲推薦システムは，楽曲コンテンツ過多の問題に対し，ユーを，田園風景の中を走っているときには落ち着いた楽曲を聴きザの楽曲への嗜好 (ユーザプロファイル) に基づき，ユーザにたくなるものである．このように，ドライブ時の景観に合わせ合った楽曲を見つけることを支援するプログラムである [6]．楽て楽曲を変えたいという要求がある．

曲推薦システムの例として，Last.fm（注 1）が挙げられる．これはユーザのそのときのコンテキスト（時間や場所，感情，現在インターネットラジオの 1 つであり，楽曲を流すほかに楽曲推の活動状況など）に合わせた楽曲を再生する推薦システムとし薦システムを用いて楽曲の推薦を行っている．Last.fm では，て，コンテキストアウェア楽曲推薦システム [1] がある．例えユーザがお気に入りとして保存した好きな楽曲に関係した情報ば，位置情報に合った楽曲を推薦するシステム [2] や日時，交に加え，ユーザの聴取履歴に基づいたユーザの楽曲への嗜好を通状況，天気などに合った楽曲を推薦するシステム [3] などが予測することで楽曲推薦を行っている．

ある．

2. 1. 1 コンテキストアウェア楽曲推薦システム

我々は，ドライブ時の景観に適した楽曲を再生する景観ア

ユーザが楽曲を聴取する際どのような楽曲を選択するのかは，ウェアドライブ楽曲推薦システムの研究に取り組んでおり，こユーザのそのときのコンテキスト（時間や場所，感情，現在のれまでに景観アウェア楽曲推薦システム [4] を提案してきた．景活動状況など）に影響を受けるという考えがある．これに基づ

観アウェア楽曲推薦システムは一種のコンテキストアウェア楽き，ユーザのコンテキストを考慮した楽曲推薦システムが注目曲推薦システムと位置付けられる．このシステムは，クラウドされている [1]．

ソーシングにより収集した楽曲-景観関係データに基づき楽曲をReddy ら [3] は，モバイル環境上で，現在のコンテキストに景観ベクトルで表現することで，入力された景観にマッチする合った楽曲プレイリストを生成する楽曲推薦システム Lifetrak

楽曲を推薦するものである．しかしながら，先行研究 [4] では，を提案している．コンテキストとして，位置情報や日時，交通入力として一つの静的な景観画像を想定しており，ドライブ時のルート上の景観を入力としたものではない．

（注 1）：http://www.last.fm

状況，天気などが含まれる．与えられたコンテキストにおける同質性を重視した手法では，シード楽曲との類似度が高い楽曲への嗜好評価値を推定し，それを基にプレイリストを生成楽曲がプレイリストに追加される．ここで楽曲間の類似度は，している．Kaminskas ら [2] は，コンテキストの一つである位

アーティストやジャンルなどのメタデータ [13]，[14]，[15]，[16]置情報に着目した楽曲を推薦する問題に取り組んでおり，タグや楽曲の持つ音響特徴 [17]，[18] を基に算出される．

ベースおよび知識ベース手法を組み合わせたハイブリッド型のこの手法に対し，Flexer ら [19] の手法は遷移性を重視した楽曲推薦システムを提案している．Baltrunas ら [7] は，車内で手法となる．任意の楽曲からの開始曲，終了曲，それぞれへの楽曲推薦を行うシステムを提案しており，道路風景や天候など距離を算出し，その距離の比率に応じてプレイリスト内での位のコンテキスト因子と 10 種類の音楽ジャンルとの関連性につ置を決定することで，プレイリスト内の楽曲の特徴が滑らかにいて評価値付けの観点から分析している．

遷移するような楽曲シーケンスを生成している．池田ら [20] のドライブ時の景観を一種のコンテキストと捉えると，本研究

プレイリスト推薦システムでは，プレイリスト再生中に，直近はコンテキストアウェア楽曲推薦システムに位置付けられる．の二つの楽曲からの音響特徴の遷移性に基づき次の楽曲を推薦同様に道路景観を扱っている Baltrunas ら [7] の研究との違いする．

は，本研究では道路リンクの景観特徴および楽曲の特徴を，共これらの楽曲プレイリスト推薦システムが，プレイリスト内に景観ベクトルという形で扱っており，景観ベクトルの類似性の楽曲の同質性や遷移性に着目しているのに対し，本研究ではに基づき道路景観に合った楽曲を推薦している点である．

景観という外部のコンテキスト情報を用いて，それとの類似性

2. 1. 2 画像に基づく感情アウェア楽曲推薦システム
感情はコンテキストの一つとみなされる．特に，ユーザの楽曲への嗜好は，そのときの感情に強く影響を受けるといえる．に基づいたプレイリストを推薦する点で異なる．

3. 定義

例えば，悲しい気分のときと幸せな気分のときとでは，聴きた

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い楽曲は大きく変わってくる．感情アウェア楽曲推薦システム

グラフ G = (V ，E) で表現される．ここで，V は道路ノード

は，ユーザの感情に合った楽曲を推薦する [8]．

集合であり，E ⊂=V × V は道路リンク集合である．道路ノー

感情アウェア楽曲推薦を実現するアプローチについては，さド vi ∈ V は交差点や道路の終端を表す．道路リンク ek = (vi

まざまな研究が行われているが，画像と楽曲とを対応付けるこ，vj ) ∈ E は，始点ノード vi から終点ノード vj へ向かう有向リとで，画像を鑑賞しているときの感情と楽曲を鑑賞しているとンクである．本稿では，始点ノード vi と終点ノード vj の中点きの感情とをマッチングさせて，楽曲推薦を行う研究もある．となる経度・緯度を，道路リンク ek の位置情報 (ek ．x，ek ．y)

Songhua ら [9] は，言語モデルを用いて画像と楽曲とを対応とする．また，道路リンク ek の距離を len(ek ) と表す．さらに，付けるアプローチを提案している．画像に付与されたアノテー

道路リンク ek にはリンクの距離等に応じたコスト wk が付与

ションおよび楽曲の歌詞に言語モデルを適用することで，画像されている．と楽曲とを対応付けている．Stupar ら [10] は，映画から抽出

定義 2：楽曲． 楽曲を tj ∈ T と表す．

したシーン画像とそのときに流れている楽曲を対とした 学習

定義 3：景観ベクトル． 景観ベクトルは，奥らの先行研究 [5]データセットを用意し，楽曲と画像との関係を学習させたモデで定義した．4 種類の景観要素（田園系 (r)，山林系 (m)，水辺ルを構築している．

系 (w)，都市系 (u)）から構成される 4 次元の確率ベクトルと本研究においても，ドライブ時のある瞬間に与えられる景観を一種の画像として捉えると，画像に基づく楽曲推薦システムして定義される．ベクトルの各要素はその景観要素が含まれる確率を表す．したがって，全要素の総和は 1 となる．にも関連する．我々の先行研究である糸井らの研究 [4] では，ド道路リンク ei の景観ベクトルを s(ei ) と定義し，s(ei ) = (sri

ライブ時の景観を画像として与えとき，それに合った楽曲を推，smswsui ) と表す．また，楽曲 tj の景観ベクトルを s(tj ) とi ，i ，薦するシステムを提案した．本研究では，糸井らの研究 [4] を定義する．

拡張し，計画ルート上の景観特徴に沿った楽曲を推薦するシス

定義 4：景観クラスタ． 道路リンクの景観クラスタを Cj ∈ Cテムを提案する．と表す．Cj は景観ベクトルが類似する道路リンクの集合で表

2. 1. 3 楽曲プレイリスト推薦システム

される．景観クラスタ Cj の景観ベクトル s(Cj ) は，そのクラプレイリスト推薦を実現するための手法として，ユーザに対スタに属する道路リンクの景観ベクトルの平均ベクトルで表す．

して，楽曲の嗜好が類似しているユーザが好む楽曲を推薦する

すなわち次式で定義する：

協調フィルタリング，ユーザに対して，ユーザの好みの楽曲とs(Cj ) =類似した楽曲を推薦する類似度に基づく手法，ユーザの好みの1 ∑s(ei ).
|Cj | i∈C

(1)j

楽曲中にある頻度で現れるパターンに一致する楽曲を推薦する
頻出パターンマイニングなどがあげられる [11]．プレイリスト

ここで，|Cj | は景観クラスタ Cj に属する道路リンクの数を推薦には，あらかじめ目標とするプレイリストの特徴が与えら表す．

れていることが多く，プレイリスト内の楽曲の同質性を重視すまた，楽曲の景観クラスタを Dj ∈ D と表す．Dj は景観ベるものや，プレイリスト内の楽曲の遷移性を重視するものがあ

クトルが類似する楽曲の集合で表される．景観クラスタ Dj のる [12]．

景観ベクトル s(Dj ) は，上記と同様に求める．

図1

図 2 システム構成図．

インターフェース．写真は国土地理院撮影の電子国土基本図（オルソ画像）をキャプチャしたものを掲載．

4. シ ス テ ム
4. 1 システム概要
本章では，提案システムである景観ルートに合った楽曲プレイリスト推薦システムについて説明する．まず，システムのインタフェースについて説明し，システム構成について説明する．

4. 1. 1 インタフェース

図 3 道路リンクの景観クラスタリング．

図 1 はシステムのインタフェースである．インタフェース
はマップビューとプレイリストビューで構成される．ユーザはンで行うことが可能である．これらをオフラインで行うことでマップビューにおいて地図操作（移動，ズームイン，ズームア処理コストを下げることができる．これらについては， 4. 3 節ウト）を行い任意の場所を探し，ピンをドロップすることで出において詳細に述べる．

発地と目的地を指定することができる．出発地と目的地を指定

4. 2 道路リンクの景観クラスタリング

した後，「検索」ボタンを押すと，出発地から目的地までの最短

4. 2. 1 最短ルート探索ルートが探索される．その後，そのルートの景観に合った楽曲

ユーザによって与えられた出発地と目的地から最短ルートをプレイリストが表示される．プレイリストには再生ボタンと楽探索する．道路ネットワーク G において，最短ルート探索手曲名が表示され，楽曲名を押すとその楽曲のサンプルを聞くこ法である Dijkstra 法 [21] を適用する．Dijkstra 法はグラフ理とができ，再生を押すとプレイリストが再生される．

論における辺の重みが非負数の場合の単一始点最短経路問題を4. 1. 2 システム構成解くための最良優先探索によるアルゴリズムである．探索され図 2 にシステム構成を示す．以下，各処理について説明する．

たルートに含まれる道路リンクの系列を E =< e1 , e2 , . . . > と項目の番号は図中の番号に対応する．

表す．

(1)

出発地と目的地を結ぶ最短ルートを探索する．

4. 2. 2 景観ベクトルに基づく道路リンクのクラスタリング(2)

最短ルートの道路リンク ID リストを取得する．

4. 2. 1 項で取得した道路リンク ek ∈ E について，景観ベク(3)

道路リンク ID に対応する景観ベクトルリストを取トル s(ek ) を取得する．取得した景観ベクトルに基づき，道路得する．

(4)

リンク系列 E に対しクラスタリングを行い，道路リンククラス
道路リンク ID リストを景観ベクトルに基づき，クラスタリングを行う．

(5)

道路リンククラスタに対応する楽曲クラスタを取得する．

タを形成する．
図 3 に景観クラスタリングの例を示す．隣接する道路リンク間において，各道路リンクの景観ベクトルの類似度が閾値以上である場合，それらの道路リンクを同一のクラスタ Cj とみな

楽曲の景観ベクトル化及び，景観ベクトルに基づく楽曲のクす．景観ベクトルの類似度はコサイン類似度により算出する．

ラスタリングは，ユーザによる入力に異存ないため，オフライ

コサイン類似度は，2 つのデータにおいて，特に n 次元ベクトルを比較する際に扱われるため．二つの道路リンクの景観ベク
トル s(ei ), s(ej ) のコサイン類似度は下記で定義される：

cos(s(ei ), s(ej ) =s(ei ) · s(ej )|s(ei )||s(ej )|上の景観画像の系列を取得する．

(4) 提案システムにより計画ルート上の道路リンクをクラ(2)

ここで，コサイン類似度は −1 から +1 の範囲の値をとりうる．
コサイン類似度が高いほど，類似度が高いことを表す．

4. 3 楽曲の景観クラスタリング
楽曲の景観ベクトル化は先行研究 [4] と同様に行う．景観ベ
クトル化した楽曲を以下の手順でクラスタリングする．

(1) 全楽曲 T のうちランダムに一つの楽曲 ti を選択する．
(2) 選択した一つの楽曲に対して，それ以外の楽曲とのコサイン類似度を求める．

(3) コサイン類似度が閾値 α 以上であれば同一クラスタ
Dj とする．
(4) クラスタリングされた楽曲を除いて，(1)〜(3) の処理を繰り返す．

4. 4 道路リンククラスタと楽曲クラスタのマッチング
4. 2 節と 4. 3 節で求めた道路リンクの景観クラスタ集合 C と楽曲の景観クラスタ集合 D とをマッチングする．景観クラス
タ Ci ∈ C について，コサイン類似度が最も高い楽曲の景観ク
ラスタ Dj ∈ D を対応付ける．

5. ユーザ評価
提案システムの有効性を検証するために，ユーザ評価を行った．

5. 1 データセット
評価用データセットとして，関西圏の実際の道路ネットワー
クデータおよび楽曲データを用いた．
道路ネットワークデータとして，OpenStreetMap（注 2）の関西圏のデータを利用した．道路ノード数は 1,340,011 件，道路リンク数は 737,089 件であった．
楽曲データセットとして，『クラシック名曲サウンドライブラリー』（注 3）のクラシック楽曲の 663 曲を利用した．楽曲の研究利用については当サイト作成者の許諾を得ている．この 663 曲の楽曲については，先行研究 [4] により景観ベクトルが付与されている．

5. 2 評 価 方 法
出発地と目的地を結ぶ最短ルートを計画ルートとし，そのルート上の景観と楽曲との適合性を評価する．評価のためのルート上の景観画像は，Google Street View Image API（注 4）により取得する．取得した景観画像とそのときに再生される楽曲との適合性について評価する．具体的な評価手順は以下のとおりである：(1) 道路ネットワーク上で出発地と目的地を設定する．
(2) 出発地と目的地を結ぶ最短ルートを探索し，それを計画ルートとする．

（注 2）：https://www.openstreetmap.org/（注 3）：http://classical-sound.seesaa.net/（注 4）：https://developers.google.com/maps/documentation/streetview/intro(3) Google Street View Image API により，計画ルートスタリングし，クラスタごとに楽曲を対応させたプレイリストを生成する．

(5) 景観画像の系列と楽曲プレイリストを合わせて，楽曲付きスライドショーを生成する．
本実験では，出発地と目的地の組合せを変えた 3 パターンのスライドショーを生成した．一つのスライドショーにつき 16枚の景観画像を取得した．被験者は，スライドショーを提示し，景観画像ごとに，その時点で再生されている楽曲の適合性を評価する．適合性を評価するために，我々はリッカート尺度（非常に合っている，合っている，どちらでもない，合っていない，まったく合っていない）を用いた．
なお，本実験に参加した被験者は，大学生 9 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(a)から図 4(c) に示す折れ線グラフにプロットした．各図は被験者9 名による評価値の平均を示している．各図の横軸は時刻 t を示し，縦軸は評価値を示す．すなわち，各図は時刻 t において提示されている景観画像と再生されている楽曲との適合性の時間変化を示している．
ここで，線の色分けについて，同一色の線は同一の道路リンククラスタに属すということを表す．すなわち，パターン 1 においては，1 <=t<
= 5 の範囲が一つ目のクラスタ，6 <=t<=9が二つ目のクラスタ，10 <= t <= 16 が三つ目のクラスタにそれぞれ対応することを表す．同様に，パターン 2 においては，1<=t<= 5, 6 <=t<
= 9, 10 <=t<= 16 が，パターン 3 において<<<<<
は，1 = t = 6, 7 = t = 13, 14 = t <= 16 が，各クラスタに対応する．
図 4(a) から図 4(c) からわかるとおり，同一の道路リンクク
ラスタ内において，序盤は評価値が高い傾向にあるのに対し，終盤に進むにつれて評価値が低下する傾向にある．

6. お わ り に本研究では，ドライブ時のルート上の景観を考慮に入れた楽曲推薦システムを提案した．ユーザ評価において, 同一の道路リンククラスタ内で序盤は評価値が高い傾向にあるのに対し，終盤に進むにつれて評価値が低下する傾向にあった．これは，道路リンクのクラスタリングにおける景観ベクトルの類似度の算出の際に，隣り合う道路リンク同士を比較するために生じる問題であると考えられる．このことにより，同一クラスタ内であっても，先頭の道路リンクと末尾の道路リンクとでは，景観ベクトルの類似度が小さくなってしまうからである．
今後の課題として，景観ベクトルに基づいた道路リンクのクラスタリングの手法について検討する必要がある．

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．また，本研究

[2]

[3]

[4]

[5]
(a) パターン 1．

[6]
[7]

[8]

[9]

(b) パターン 2．

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]
(c) パターン 3．

図 4 時刻 t において提示されている景観画像と再生されている楽曲との適合性の時間変化を示す．横軸は時刻 t を示し，縦軸は適合[15]性を示す．線の色分けについて，同一色の線は同一の道路リンククラスタに属すということを表す．

で利用した楽曲データセットは，『クラシック名曲サウンドライ[16]ブラリー』（http://classical-sound.seesaa.net/）のサイ
ト作成者のご厚意により使用許諾を頂きました．ここに謝意を表します．

[17]
文

献

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