DEIM Forum 2019 P1-116

人物-城関係データに基づく歴史人物間の関係性の抽出
田矢 康祐†

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: †t150606@mail.ryukoku.ac.jp, ††okukenta@rins.ryukoku.ac.jp
あらましWikipedia から抽出した歴史人物と城の関係データから歴史人物間の関係性を抽出し，関連人物を推薦するシステムを提案する．提案システムには，位置情報-人物推薦および人物-人物推薦の機能がある．位置情報-人物推
薦では，地域を入力するとその地域にゆかりのある人物が提示される．人物-人物推薦では，人物名を入力するとその人物と地理的に関係が強い他の人物を提示する．このシステムを実現するために，Wikipedia の人物ページに含まれる城名を抽出し，人物-城関係データを作成する．人物ごとに城の位置情報をマッピングした空間を対象に，DBSCANを適用することで城をクラスタリングする．各推薦機能について定性的に分析した．位置情報-人物推薦において，地域からその地域に関連した人物が推薦されていること，人物-人物推薦において，人物からその人物に関連の強い人物が推薦されていることを，それぞれ確認した．
キーワード 推薦システム，観光情報，地理情報，Wikipedia
ムのコールドスタート問題については解消されるものの，新規

1. は じ め に2017 年の訪日外客数が 2,800 万人に達する

ユーザのコールドスタート問題は依然として残る．これらに対（注 1）など観光を楽しむ人々は年々増大してきている．自然や街並みなどの景観

し，(c) は履歴データは必要とせず，新規ユーザに対しても推薦可能である．

を眺めたり，美術館や博物館巡りを楽しんだり，現地の名物料知識ベース推薦には，制約ベース推薦方式と事例ベース推薦

理を食したりするなど，観光の楽しみ方はさまざまである．ま方式がある．制約ベース推薦は，ユーザが提示した制約を満たた，城巡りや古戦場巡りなど，歴史人物ゆかりの地域へ訪れてすアイテムを推薦する．事例ベース推薦は，ユーザが例示したみるということも観光を楽しむ方法の一つである．さらには，アイテムや属性に類似するアイテムを推薦する．推薦されたア

観光体験を通じて，観光地に関連する歴史人物について調べてイテムを参考にしながら，ユーザが条件を修正（批評）していみたり，異なる人物同士が同一の観光地にゆかりがあることにくことで，ユーザのアイテム探索を支援する．本研究では，履気付いたりすることも，自身の歴史に関する教養を拡げること

歴データをもたない新規ユーザにも推薦可能なシステムを想定の契機になる．

しているため，知識ベース推薦方式に着目する．特に，ユーザ

このような背景の下，本研究では，歴史的観光地（城や古戦が興味人物や属性（歴史的観光地や位置情報）をシステムに入場，寺社など）から歴史人物を，また歴史人物から共通の歴史力することで，類似するアイテムを推薦するため，本研究で提的観光地を介して別の歴史人物を提示する歴史人物推薦システ

案するシステムは事例ベース推薦方式に位置付けられる．

ムを提案する．本研究では，歴史的観光地として城を扱い，歴事例ベース推薦方式により推薦システムを実装する際には，史人物と城との関連付けを行う．そのためのデータ源としてはアイテム（歴史人物）間の類似性尺度の定義と批評インタフェー

Wikipedia に着目する．各歴史人物の Wikipedia 記事の「生スの設計が必要となる．本研究では，歴史人物に関連付けられ涯」，「経歴」，「略歴」部分から城名を抽出し，その歴史人物とた城集合を基に人物間の類似性尺度を定義する．また，城の城との関係データを得る．歴史人物-城関係データを基に，次の位置情報を可視化するための地図インタフェースを設計する．

二つの推薦機能を提案する；位置情報-人物推薦，人物-人物推

ユーザは地図操作を行うことで，興味人物や位置情報を修正す

薦．位置情報-人物推薦では，興味のある位置情報を地図上からることができる．地図インタフェースを介して，位置情報-人物入力することで，その位置情報に関連する人物を推薦する．人

推薦および人物-人物推薦の各機能を提供する．

物-人物推薦では，興味のある歴史人物を入力することで，その人物と同一の城に関連する別の人物を推薦する．
なお，推薦システムの基本方式として，大きく次の三つの方

2. 関 連 研 究
2. 1 観光情報推薦システム

式がある；(a) 協調ベース推薦 [1]，(b) 内容ベース推薦 [2]，(c)

観光情報推薦システム [5] は，ユーザの要求に合った観光情知識ベース推薦 [3] [4]．(a) および (b) の方式には，大量の履歴報や娯楽施設を提供するシステムである．これまでにも多くのデータが必要となる．また，(a) では新規ユーザおよび新規ア観光情報推薦システムに関する研究が行われている [6]．

イテムのコールドスタート問題がある．(b) では，新規アイテ

観光情報推薦システムは，Web インタフェースとして提供されることが多い．Lee ら [7] は，Web ページに Google Maps

（注 1）：https://statistics.jnto.go.jp/を埋め込み，地図上で旅行ルートを表示するインタフェースを

(a) 地点-人物推薦(b) 人物-人物推薦

図 1 システムのインタフェース．地図画像は Leaflet API を用いて MIERUNE，Open-StreetMap の画像を取得．

提案している．台南市での旅行者向けに，文化遺産や郷土料理に着目し，その歴史地点にゆかりのある歴史人物を関連付ける．など個人の嗜好に合った旅行プランを提示する．EnoSigTur [8]地図インタフェース上から，興味のある歴史地点を入力すると，では，ユーザが自身のデモグラフィック情報および嗜好を入力関連する人物が推薦される．

することで，観光に関する情報が推薦される．
さらに，スマートフォンなどのモバイルインタフェースとし3. 定義て観光情報推薦システムを適用しているものもある．Yu ら [9]定義 1：歴史人物． 歴史人物を pi ∈ P と表す．人物 pi の姓名

は，PDA において個人向け旅行プランニングをサポートするを pi .name とする．また，人物 pi に関する Wikipedia の記事ための位置情報ベースの推薦システムを提供している．推薦情に含まれるテキストを pi .text とする．

報は個人の嗜好や位置情報，時間に基づいて生成され，Google

定義 2：歴史地点． 城や史跡，寺社など歴史的に関連のある地

Maps 上に提示される．LiveCities [10] は，Android での通知

点を vk ∈ V と表す．地点 vk の名称を vk .name とする．また，サービスを用いて，ユーザコンテキストに合った情報をプッシュ

地点 vk は地理座標系の位置座標として経度・緯度 (vk .x, vk .y)提供する．

をもつ．なお，本稿では，地点の種別として城に限定して考以上のように，観光情報推薦システムは Web インタフェー

える．

スやモバイルインタフェースとして提供されていることが多い．

定義 3：人物に関連する地点集合． 人物 pi に関連する地点集

特に観光情報は地域との関係が強いため，推薦情報を提示する合を V i と表記する．

ために地図インタフェースを採用しているシステムも多い．本

定義 4：地点クラスタ． 人物 pi に関連する地点集合 V i をク研究においても，地図インタフェースを採用している．本研究ラスタリングして得られるクラスタを地点クラスタとよび，で提案するシステムでは，観光スポットの一つとして歴史地点

Cli ∈ C i と表記する．ここで，Cli はそのクラスタに含まれる城人物の関係性，人物と人物の関係性を抽出しておく必要がある．
以下，それぞれの関係性の抽出について説明し，地点-人物推薦および人物-人物推薦について説明する．

4. 2 地点-人物の関係性の抽出4. 2. 1 人物に関するテキストの抽出
Wikipedia の「歴史上の人物一覧」ページ（注 2）から人物リス
ト P を抽出する．各人物 pi ∈ P について，その人物の記事ページから，「生涯」，「経歴」，「略歴」部分のテキストを抽出し，そのテキストを pi .text とする．
図 2 明智光秀の Wikipedia の記事（https://ja.wikipedia.org/wiki/明智光秀）．

図 2 は，例として明智光秀の Wikipedia の記事を示したものである．このとき，pi .name は “明智光秀” となる．また，「生涯」項目に含まれるテキストが pi .text となる．

4. 2. 2 歴史地点の抽出
我々の研究では，歴史地点としては，城や史跡，寺社などを想定しているが，本稿では，地点の種別として城に限定して扱う．Wikipedia の「日本の城一覧」ページ（注 3）から城リストV を抽出する．各城 vk ∈ V について，その城の記事ページから，位置情報（経度・緯度）(vk .x, vk .y) を抽出する．なお，Wikipedia に表記されている位置情報は度分秒表記（60 進数表記）であるため，後の計算のため，位置情報を浮動小数点表記（10 進数表記）に変換しておく．
図 3 姫 路 城 の Wikipedia の 記 事（https://ja.wikipedia.org/wiki/姫路城）．

図 3 は，例として姫路城の Wikipedia の記事を示したものである．このとき，vk .name は “姫路城” となる．また，「位置」項目の経度・緯度が (vk .x, vk .y) となる．すなわち，図を要素とした集合に相当する．

3 の例では，経度・緯度を 10 進数表記にした (vk .x, vk .y) =(34.839378, 134.694097) となる．

4. 歴史人物推薦システム

4. 2. 3 人物と地点の関連付け

本章では，提案システムである歴史人物推薦システムについ人物 pi について，pi .text 中に城名 vk が含まれていれば，人て説明する．

4. 1 システム概要
提案システムは，地点からその地点に関連する歴史人物を提示する地点-人物推薦機能および歴史人物からその人物に関連する人物を提示する人物-人物推薦機能を有する．
図 1 はシステムのインタフェースである．図 1(a) が地点-人物 pi と城 vk を関連付ける．人物 pi に関連付けられた城集合を V i とする．
図 2 の明智光秀の例では，「生涯」項目に「明智城」や「坂本城」が含まれるため，これらの城を V i に追加する．

4. 3 人物-人物の関係性の抽出4. 3. 1 人物内の地点クラスタの抽出

物推薦機能，図 1(b) が人物-人物推薦機能，それぞれのインタ

人物 pi について，地点クラスタ Cli ∈ C i を抽出する．地点フェースである．インタフェースは入力ビューとマップビュー，クラスタは，城集合 V i 内で城が密に分布している領域を指す．

結果ビューから構成される．ユーザは，地点-人物推薦か人物人物推薦の機能を選択することができる．
地点-人物推薦においては，次の手順となる：(1) ユーザはマップビューの任意の地点を選択することで，興味地点を入力する．

(2) 入力された興味地点から地理的に最近傍の歴史地点にゆかりのある歴史人物が結果ビューに提示される．
人物-人物推薦においては，次の手順となる：(1) ユーザはキーワード検索により興味のある歴史人物を入力する．

(2) 入力された人物と関連のある歴史人物が結果ビューに密領域の抽出には，密度に基づくクラスタリング手法である

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications
with Noise) [11] を用いる．
DBSCAN を用いた地点クラスタ Cli の抽出手順は下記のとおりである：(1) 未訪問の—visited ラベルが付与されていない—城集合のうち，任意の城 vk ∈ V i を選択し，visited ラベルを付与する．

(2) 城 vk か ら 距 離 ϵ 以 内 に 存 在 す る 城 集 合 ϵ −neighborhood(vk ) を探索する．ここで，ϵ − neighborhood(vk )は vk 自身も含む．

提示される．
このようなシステムを実現するためには，あらかじめ地点と（注 2）：https://ja.wikipedia.org/wiki/歴史上の人物一覧（注 3）：https://ja.wikipedia.org/wiki/日本の城一覧

(a) 地点-人物推薦．

(b) 人物-人物推薦．

図4

歴史人物推薦手法の概要．

(3) 城集合の要素数 |ϵ − neighborhood(vk )| が MinPts 以上であれば，vk をクラスタ Cli に追加する．そうでなければ，vk に noise ラベルを付与し，他の城について (1) を繰り返す．
(4) vk から直接到達可能である城集合を同一のクラスタCli に追加する．

い場合は，該当なしとする．

(2) vk ∈ V を含む V j があるとき，人物 pj を人物リストL に追加する．
(3) 人物リスト L 内の各人物の情報を提示する．
4. 4. 2 人物-人物推薦(5) すべての直接到達可能な城集合がクラスタ Cli に追加

任意の人物 pi が選択されたとき，その人物に関連の強い人されれば，ϵ − neighborhood(vk ) 内の残りの城について (1) を物リスト L を提示する．人物-人物推薦の流れは下記のとおり繰り返す．

である（図 4(b)）：

ここで，y ∈ ϵ−neighborhood(x) かつ |ϵ−neighborhoood(x)| >=(1) 入力人物 pi の人物間クラスタ集合 C ⟩ を取得する．

MinPts の条件を満たすとき，y は x から直接到達可能であるという．なお，ϵ および MinPts は経験的あるいは実験的に定(2) 各 人 物 間 ク ラ ス タ Cai ∈ C ⟩ に つ い て ，類 似 度 がjsim(Cai , Cbj ) >= α となる人物間クラスタ Cb があるとき，人められるパラメタである．

物 pj を人物リスト L に追加する．

(3) 人物リスト L 内の各人物の情報を提示する．

4. 3. 2 人物間クラスタの抽出
各人物の人物内クラスタの重心位置を全体空間に統合する．
全体空間について，人物間クラスタを抽出する．クラスタリン
グには，4. 3. 1 項と同様に DBSCAN を用いる．

5. 評

価

本章では，DBSCAN で用いるパラメタ ϵ の値を変えたとき，4. 3. 3 人物間クラスタの類似度の算出

人物間クラスタリングの結果について検証する．また，地域-人二人の人物 pi と pj について，それらが有する人物間クラス

物推薦および人物-人物推薦について，いくつかの入力に対してタ Cai および Cbj の類似度 sim(Cai , Cbj ) を算出する．人物間クラスタ Cai , Cbj の類似性の算出には，集合同士の類似度を表すJaccard 係数を用いる．すなわち，類似度 sim(Cai , Cbj ) は次式で算出される：実行したときの結果について考察する．

5. 1 データセット
本実験では，歴史人物として，戦国時代の人物を対象とした．
評価用データセットとして，Wikipedia の「戦国時代の人物一sim(Cai , Cbj ) =|Cai ∩ Cbj ||Cai ∪ Cbj |覧」，「室町時代の人物一覧」，「安土桃山時代の人物一覧」の各(1)ページにリンクが含まれる人物データを収集した．得られた人物データは 3, 384 件であった．

ここで，類似度 sim(Cai , Cbj ) が高いとき，二人の人物 pi と pj

また，歴史地点データとして本実験では城データを収集しは，それぞれの人物間クラスタ Cai および Cbj を介して関連性た．Wikipedia の「日本の城一覧」ページにリンクが含まれるが強いといえる．

4. 4 歴史人物推薦
4. 4. 1 地点-人物推薦
地点-人物推薦では，任意の地点 (x, y) が入力されたとき，その地点に関連の強い人物リスト L を提示する．地点-人物推薦の流れは下記のとおりである（図 4(a)）：(1) 入力地点 (x, y) から半径 r 以内地点集合 V を取得する．ただし，入力地点 (x, y) から半径 r 以内に地点が存在しな城データを収集した．得られた城データは 2, 042 件であった．
さらに，4. 2. 3 項で述べた手法により，これら人物データと城データとを関連付けた．得られた人物-城関係データは 15, 997件であった．

5. 2 パラメタ分析
図 5 は ϵ を 30km, 10km, 5km と変えたときの，それぞれのクラスタリング結果を示したものである．ここで，いずれも

(a) ϵ = 30km, MinPts = 1．

(b) ϵ = 10km, MinPts = 1．

(c) ϵ = 5km, MinPts = 1．

図 5 パラメタ分析．地図画像は国土地理院の白地図を掲載．

表 1 三重県伊賀市を入力地域として実行したときの関連人物出力結果．
出力された人物名

表 2 大阪府四條畷市地域を入力として実行したときの関連人物出力
結果出力された人物名

石田光成 筒井定次
新庄直頼 服部正成

足利義晴

明石全登

稲葉貞通

新庄直定 服部保長

宇喜多秀家

大内義興

岡家利

宇喜多直家
金光宗高

小早川英秋

宍甘太郎右衛門宍甘太郎兵衛島津忠長（播磨家）

杉原重政

武田勝頼

戸川秀安

中村一栄

馬場職家

遊佐長教

六角高頼

足利義澄

亀井茲矩

藤堂高虎

長束正家

中村一氏

豪姫定」が提示された．このような結果から，提示された人物は全て伊賀地域と関連の強い人物が提示できているといえる．
一方，本来伊賀地域と関連の強いはずである「藤堂高虎（筒井定次の改易後，伊賀上野藩主となった）」は提示されなかった．図 6 は Wikipedia の「藤堂高虎」のページの一部である．
図 6 のように，「生涯」項目には「伊賀上野藩主」や「伊賀国内」という語句が出現しているが，「伊賀上野城」という語句は出現していない．なお，「人物・逸話」項目には「伊賀上野城」が出現する．
本研究では，Wikipedia 記事の「生涯」，「経歴」，「略歴」の図 6 Wikipedia「藤堂高虎」ページの一部（https://ja.wikipedia.

org/wiki/藤堂高虎）．

みを対象としたため，今回のような状況では抽出漏れが発生した．また，今回は歴史地点として城のみに着目していた．今後は，城以外にも神社や寺なども歴史地点として対象とする必要

MinPts = 1 とする．図 5(a) では本州に大きなクラスタが形成がある．

された．一方で，図 5(c) では各クラスタにまとまりがなく，多b ) 入力地域：大阪府四條畷市

くのクラスタが形成された．図 5(b) では各クラスタが適度な

表 2 は大阪府四條畷市を入力地域として地域-人物推薦を実分布となった．したがって，本実験では，ϵ = 10km とする．

行したとき，得られた人物リストである．関連人物として，こ5. 3 地域-人物推薦の評価の地域と関連の強い人物の他に岡山藩主である「小早川秀秋」

a ) 入力地域：三重県伊賀市

や関ヶ原の戦い後，岡山城に退いた「明石全登」など岡山県に

表 1 は三重県伊賀市を入力地域として地域-人物推薦を実行

関連の強い人物が多く提示された．これは，大阪府四條畷市としたとき，得られた人物リストである．関連人物として，戦国岡山県の両地域に「岡山城」という同名の城が存在することが時代から安土桃山時代にかけての武将であり，伊賀衆（伊賀同原因である．今後の課題として，このような歴史地点の同名異心組）と甲賀衆を指揮していた「服部正成（通称は半蔵（はん義語の問題を解消する必要がある．

ぞう）で，服部半蔵の名でよく知られている）」や「服部保長5. 4 人物-人物推薦の評価（服部正成の父）」が提示された．また，伊賀上野藩主で伊賀上a ) 入力人物：豊臣秀吉

野城を築城した「筒井定次」や関ヶ原の戦いのときに西軍とし

表 3 は「豊臣秀吉」を入力人物として人物-人物推薦を実行て伊賀上野城を陥落させた「石田三成」，「新庄直頼」，「新庄直表 3 豊臣秀吉を入力として実行したときの関連人物出力結果出力された人物名

その地域に関連した人物が推薦されていることが確認できた．

Jaccard 係数 出力された人物名 Jaccard 係数(b) 人物-人物推薦において，人物からその人物に関連の強い人

1

毛利輝元

0.8125物が推薦されていることが確認できた．今後は，本システムの稲葉良通

1

毛利高政

0.8125滝川一益

上杉景勝

被験者実験を行い，ユーザ観点からシステムの評価を行うこと

0.93750.8125蒲生氏郷

0.9375黒田孝高

0.75

上杉輝虎（謙信）

0.89

真田昌幸

0.75

森長可

0.89

前田利家

0.75

山中幸盛

0.875

山内一豊

0.75

細川通薫

0.875

伊達政宗

0.75

相馬義胤

0.875

仙石秀久

0.6875加藤嘉明

織田信長

0.8125徳川家康

0.6875

表 4 足利義輝を入力として実行したときの関連人物出力結果出力された人物名

Jaccard 係数 出力された人物名 Jaccard 係数

内藤元種

1

相木昌朝

1

立入宗継

1

青地茂綱

1

日野輝資

1

青山忠門

1

山科言継

1

青山忠俊

1

飛鳥井雅量

1

赤井直正

1

足利成氏

1

赤尾清綱

1

足利政氏

1

赤尾清冬

1

足利晴氏

1

赤川就秀

1

足利義明

1

赤沢宗伝

1

上杉憲房

1

赤穴久清

1

したとき，得られた人物リストを示す．表には，Jaccard 係数が最も高い上位 20 件の人物を示している．表 3 のとおり，「加藤嘉明」や「稲葉良通」，「滝川一益」など，上位ほど秀吉家臣の人物が現れた．この結果より，「豊臣秀吉」と関連の強い人物が提示できているといえる．

b ) 入力人物：足利義輝
表 4 は「足利義輝」を入力人物として人物-人物推薦を実行したとき，得られた人物リストを示す．表には，Jaccard 係数が最も高い上位 20 件の人物を示している．表 4 のとおり，Jaccard係数の値が全て 1 となった．足利義輝が人物間クラスタを一つしかもたない．同様に表 4 に示したこのように，人物間クラスタを有する数が少ない人物を入力とすると関連人物が正しく提示できない場合がある．

6. お わ り に本研究では，歴史的観光地（城や古戦場，寺社など）から歴史人物を，また歴史人物から共通の歴史的観光地を介して別の歴史人物を提示する歴史人物推薦システムを提案した．評価の結果，DBSCAN に用いるパラメタ ϵ は 10km とする．このシステムは，(a) 位置情報-人物推薦，および (b) 人物-人物推薦の二つの機能をもつ．(a) 位置情報-人物推薦において，地域からで本システムの有用性の評価をする．

謝辞

本研究は JSPS 科研費 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

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