DEIM Forum 2019 E3-1

ユーザの嗜好に基づく観光スポット説明文の個人化手法
山田 祥輝†

北山 大輔†† 工学院大学情報学部 〒 163–8677 東京都新宿区西新宿 1-24-2
E-mail: †j115105@ns.kogakuin.ac.jp, ††kitayama@cc.kogakuin.ac.jp
あらまし 近年，観光スポットを選択する際にじゃらんや TripAdvisor といった Web 上の観光情報サイトを利用することが多くなっている．これらのサイトには，実際に観光スポットを訪れたユーザの体験に基づくレビューが数多く掲載されており，観光スポット選択を行うユーザにとって有用である．しかし，膨大な情報から観光スポット選択に有用な情報を見つけることは容易ではない．したがって，観光スポット選択を行うユーザは興味のある情報を見落とす可能性がある．そこで本研究では，観光スポットの訪問履歴からユーザの嗜好を推定し，その嗜好に合致する観光スポットのレビューを提示する手法を提案する．観光スポットには複数の要素があることに着目し，ユーザの訪問済
み観光スポットのレビューをクラスタリングすることによって，嗜好を推定する．また，プロトタイプシステムを構築し，被験者を用いた提案手法によるレビュー提示の評価実験を行う．
キーワード 観光スポット，レビュー，個人化，階層的クラスタリング，分散表現
ユーザの嗜好に合致した文として，検索ユーザに提示する．

1 はじめに近年，じゃらん 1 や TripAdvisor 2 といった観光情報サイトの普及に伴い，Web 上の観光情報サイトを利用する機会が多くなっている．その背景には，ライフスタイルの多様化や個人の嗜好の細分化により，観光の主体が団体から個人に変化し，旅行者自らが観光スポットの選定をする機会が増えていることがあげられる [1]．観光情報サイトは，そうした個人観光客の観光計画を立てる判断材料として利用されている．
観光情報サイトには，実際に観光スポットを訪れたユーザの体験に基づくレビューが数多く掲載されている．その中には，
観光スポットの公式 Web サイトにはない貴重な情報や，ユーザ

本稿の構成を以下に述べる．2 節ではユーザの嗜好に基づく推薦や検索に関する研究の紹介を行う．3 節では Doc2Vec によるレビュー文の分散表現の適応とその有効性について述べる．

4 節では提案手法の概要について述べる．5 節では提案手法を用いたユーザの嗜好抽出に関する予備実験について述べる．6
節では提案手法によるユーザの嗜好に基づくレビュー提示の評価について述べる．最後に，7 節でまとめと今後の課題について述べる．

2 関連研究2. 1 ユーザの嗜好に基づく観光スポット検索・推薦の興味を引くような情報が含まれており，ユーザが観光スポッ

ユーザの嗜好を利用した地理情報の検索および推薦に関するトを選択する際に有用である．しかし，膨大なレビューの中か研究は広く行われている．開地ら [2] は，単語の分散表現を用らそのような情報を見つけることは容易ではない．観光情報サ

いてユーザの観光に対する潜在的興味を推定し，観光スポット

イトに掲載されているレビューは，評価の高い順やレビューのを推薦する研究を行った．潜在的興味はユーザの好む要素と嫌投稿日順などで整列されているが，これらはユーザの嗜好に必う要素の加減算によって表現できると仮定し，Word2Vec を用

ずしも合致しているとはいえず，ユーザの嗜好に合った情報やいて作成した単語ベクトルの加減算によりユーザの潜在的興味興味のある情報を見落としてしまう可能性がある．

を推定した．本研究とはユーザの観光に対する興味をベクトル

本研究では，ユーザの観光スポット訪問履歴から観光スポッ空間モデルで表現している点で類似しているが，ユーザによるトに対する嗜好を推定し，その嗜好に合致するレビューを観

明示的な単語の加減算では推定することが難しいより潜在的な光スポットの説明文として提示する手法を提案する．図 1 は嗜好を推定するため，レビュー文そのものに Doc2Vec を用い提案手法の概要を示したものである．まず，検索ユーザの観て特徴ベクトルを作成している点で異なる．

光スポット訪問履歴から，各訪問スポットに付随する個々のレ

阪井ら [3] は，観光スポットの耳より情報を提示する研究をビューを全て取得する．次に，取得したレビュー群に対し階層行った．この研究では，観光スポットに対する有益かつ意外な的クラスタリングを行い，各クラスタに対しユーザの嗜好を表

情報を耳より情報と定義し，検索スポットのレビューをクラス現してるかスコア付けを行う．その後，ユーザの検索スポット

タリングすることによりレビューを分類することで耳より情報のレビューベクトルと，スコアの高いクラスタの重心ベクトルを抽出した．また，作成したクラスタの中心から閾値以上離れとの類似度を計算する．最後に，類似度の最も高いレビューをたレビューを意外な情報と定義し，ユーザにとって意外かつ耳よりな情報を提示する手法を提案した．本研究とはクラスタリ

1：https://www.jalan.net/kankou/
2：https://www.tripadvisor.jp/

ングによって観光スポットのレビューを分類し，ユーザに有益2. 3 ユーザの嗜好に基づく観光スポット以外の検索・推薦
地理情報以外でのユーザの嗜好を利用した情報検索，推薦に関する研究も広く行われている．中岡ら [9] はジオタグツイー
ト，言語，評判の 3 つの情報から国民の嗜好性を抽出し，店舗を推薦する手法を提案した．

Wang ら [10] は，Twitter ユーザがフォローしているユーザの情報を元に，LDA トピックモデルを利用してユーザの嗜好を推定する手法を提案した．本研究とは，ユーザの履歴情報がユーザの嗜好を表すと仮定し重み付けを行っている点で類似しているが，ユーザに提示する情報が異なる．
情報推薦における推薦理由の提示が，ユーザの行動に与える
図 1 ユーザの嗜好に基づく観光スポット説明文の個人化手法

影響に関する研究も行われている．関根ら [11] は，コンテンツの推薦理由の明示化によるユーザの満足度評価を行った．そのな情報を提示する点で類似するが，本研究では検索ユーザの嗜結果，推薦理由の存在が，ユーザのコンテンツ選択に影響を与好と観光スポットの特徴との一致度が高い情報が検索ユーザのえる可能性が大きいことを示した．

観光スポット選択に有用であると考えたため，意外性を明示的に考慮していない点で異なる．

このように，ユーザの嗜好を用いた研究ではユーザの嗜好を測る入力から，コンテンツ自体を提示することが多い．しかし，
観光スポットのような 1 つのコンテンツに複数の要素がある場

2. 2 観光スポットに対するユーザの嗜好推定手法

合，どの要素がユーザの嗜好と合致しているのかを推定してい観光スポットに対するユーザの嗜好の推定に関しても，様々る研究は少ない．本研究ではその点に着目し，ユーザの嗜好にな研究が行われている．鈴木ら [4] は，個人の嗜好と訪問地域即したレビューを提示することで複数の要素からユーザの好むの魅力に基づく観光地推薦を行った．この研究では，観光嗜好

適切な要素を推定することを目的とする．

の構造を観光動機論に基づき構築した．観光嗜好の構造は，「個
人嗜好を考慮した観光資源の選定」と「観光動機」の二段階となっており，「観光動機」は「観光動機」と「観光目的」に分かれていると定義した．その後，AHP（階層分析法）を用いてユー

3 Doc2Vec によるレビュー文の分散表現の適用
3. 1 Doc2Vec によるレビュー文のベクトル化

ザの個人嗜好を推定している．日高 [5] は観光に対する個人の本研究では，ユーザの嗜好を表すベクトルと観光スポットの嗜好を AHP とコンジョイント分析を組み合わせることにより，レビューベクトルを比較し，ユーザの嗜好に類似するレビュー

AHP によるユーザの負担を軽減しつつ，個人の嗜好を高精度文を出力する必要がある．そのため，文章の類似度を比較するに取得する手法を提案した．しかしながら，一般的に AHP をために Doc2Vec を用いる．Doc2Vec とは任意の長さの文章を行う場合，一対比較表の作成や回答に時間や手間がかかるといベクトル化する技術であり，文やテキストに対して分散表現をう問題がある．本研究では，訪問済み観光スポットを入力する獲得することができる．これにより，観光スポットのレビューという簡単な作業のみで，検索ユーザの観光スポットに対するを 300 次元のベクトルで表現する．学習データの生成とモデル嗜好を推定する．

の学習には，国内でも代表的な観光情報サイトであるじゃらん奥薗ら [6] は複数人の嗜好を反映させた観光スポット推薦シに投稿された 1,481,838 レビューを使用し，Paragraph Vector

ステムを提案した．画像選択により個人の嗜好モデルを作成

モデル [12] を用いてベクトル生成を行う．実際のレビューベク

し，見解間距離均等法によって集団の嗜好を統合した．結果とトルの作成には gensim 4 を利用する．また，3.2 節で行った検して，5 人以下の嗜好モデルであれば 1 個人の嗜好に基づく観討により，L2 ノルムが 1.95 未満のレビューベクトルはユーザ

光スポット推薦と同程度の推薦ができることを示した．

に提示しないこととする．

川崎ら [7] は，ユーザの価値観を意味の数学モデルによってモデル化し，知的価値を有する観光地を推薦する手法を提案した．
上原ら [8] は，Web 上にある複数の要素から特徴ベクトルを作成し，観光地間の類似度を図ることで観光地を推薦するシス
テムを提案した．観光地の特徴ベクトル生成には，Yahoo 知恵
袋 3 ，ブログ上での共起キーワードと時系列分布，知恵袋上でのカテゴリ構造，観光地周辺施設，地図画像を利用している．

3. 2 レビューベクトルによる類似文の例
3.1 節で作成したベクトルが適切に文章を表現しているか確
かめるために，例を用いて議論する．表 1 は上記で作成したレビューベクトルを用いた，上野動物園に関するレビューとコサ
イン類似度が高いレビュー上位 10 件である．比較元となる上野動物園のレビュー文を見ると，「動物園」，「パンダ」，「動物を見る」といった内容で構成されていることがわかる．上野動物園のレビューと類似度が高いレビューに関しても，そのような

3：https://chiebukuro.yahoo.co.jp

4：https://radimrehurek.com/gensim/index.html

表 1 上野動物園のレビューと類似度が高いレビューとノルムの関係
レビュー文

類似度

L2 ノルム-2.14

動物たちが、活き活きしていた。

0.800

1.47

全国的にも有名な動物園です。行動展示の先駆けで工夫した展示がされていて動物園たちの生き生きした姿が見れました

0.787

2.40

園内はとても広くて見応えがありました。動物だけでなく植物も見れて楽しいです。ゴリラを見て子供がすごく喜んでいました。

0.774

2.66

パンダが見れなかった。残念です。

0.767

1.64

カワウソがたくさん飼育されているのですが、とても活発で見ていて楽しかったです。珍しいヤマネコもいて楽しめました。…

0.757

2.48

象のショーがとても楽しく、立ち上がったときは面白かったです。象以外にもライオンなどの動物が飼育されています。

0.751

2.48

パンダがいなくて残念。

0.750

1.45

動物が自然体で飼育されている場所です。バスで動物を見て回れるので動いている姿を間近で見れて面白かった。

0.747

2.65

パンダが見たくて行きました。パンダは寝ていて動かなかったけどかわいかったです。他の動物もたくさん見れて楽しかったです。

0.745

2.61

パンダかわいかった。

0.743

1.31

東京上野にある、上野動物園に行きました。パンダだけでなく、動物たちを楽しく見れる工夫がされています。

内容を含むレビューの類似度が高くなるという結果になった．
これにより，文章の類似度に基づくレビューベクトルを生成できていると考えられる．

4. 1 観光スポットに対するユーザの嗜好の分類
本研究では，ユーザが訪れた観光スポットにはユーザの観光スポットに対する嗜好が含まれていると仮定する．しかし，観また，観光スポットのレビューには「写真のみ」や「大変美光スポットには多くの場合，単一の要素ではなく複数の要素がしかった」といった内容が乏しいレビューが存在する．表 1 を存在する．たとえば，東京都にある浅草寺には雷門や本堂にお見ても，「パンダかわいかった」というレビューや「動物たちける歴史的な要素や，仲見世通りにおけるグルメに関する要素

が、活き活きしていた。」という内容に乏しいレビューが存在すなどの，様々な要素が存在すると考えられる．そのため，ユーる．本研究では，クラスタの重心ベクトルと検索スポットのレ

ザの観光スポット訪問履歴には単一の嗜好ではなく複数の嗜好

ビューベクトルとの類似度のみを利用して，ユーザにレビューが入り混じっていると考えられる．同様に，観光情報サイトおを提示する関係上，内容が乏しいレビューもユーザに提示す

いても観光客の観光スポットに対する感じ方によってレビューる可能性がある．しかし，このような内容が乏しいレビューはの内容は多岐にわたる．

ユーザの嗜好には合致しているかもしれないが，ユーザにとって有用であるとは考えにくい．

そこで，ユーザが訪れた観光スポットに付随する全てのレビューをクラスタリングすることにより，レビューを観光ス

そこで，検索スポットのレビューを提示する際に，レビュー

ポットの持つ特徴ごとに分類する．レビューの分類には階層的ベクトルの L2 ノルムが 1.95 未満 5 のレビューを取り除くこと

クラスタリングを利用する．クラスタ間の距離の測定には，レにより，内容が乏しいレビューをユーザに提示されないようにビューベクトルのコサイン類似度による群平均法を用いる．群することが有効であると考えられる．他のレビュー文に対して平均法とは，2 つのクラスタに属する要素間の全ての組み合わも同様の実験を行い，同様な傾向であることを確認している．

せの距離を求め，その平均値をクラスタ間の距離とする手法である．クラスタ分けの閾値は，事前の実験により 0.65 とする．

4 ユーザの嗜好に合致するレビューの選定方法
4. 2 ユーザの嗜好の表現度によるクラスタのスコア付け
本研究では，観光スポットを検索する際に，観光スポットの訪問履歴からユーザの観光スポットに対する嗜好を推定し，嗜好に合致する検索スポットのレビューを提示する手法を提案する．まず，ユーザの観光スポット訪問履歴から各訪問スポットに付随する個々のレビューを全て取得し，階層的クラスタリン
グによってレビューをクラスタに分類する．次に，各クラスタに対しユーザの嗜好を表現してるかどうかのスコア付けを行う．
その後，スコア上位のクラスタの重心ベクトルと検索対象の観光スポットのレビューベクトルを比較し類似度を求める．最後に，クラスタの重心ベクトルと検索スポットのレビューベク
トルとの類似度，クラスタのスコア，検索スポットのレビュー
ベクトルの L2 ノルムによりスコア付けを行い，最もスコアの高いレビューをユーザの嗜好に合致する文としてユーザに提示する．

階層的クラスタリングによって分類したクラスタに対し，どのクラスタがユーザの嗜好を表しているかをスコア付けする．
本研究では，以下の条件を満たすクラスタをユーザの嗜好を表すクラスタと定義する．

•

ユーザの各訪問済みスポットのレビューを満遍なく含んでいる•

より多くのスポットのレビューで構成されている

たとえば，クラスタを構成するレビューの大半がある単一のスポットのレビューで構成されているクラスタがあると仮定す
る．そのクラスタはユーザの嗜好というより，ある単一のスポットの特徴を表していると考えられる．一方で，複数のスポットのレビューを満遍に含んでいるクラスタは，単一のスポットの特徴の範囲を超え，ユーザの観光に対する嗜好を表現していると考えられる．
本研究では，クラスタを構成する訪問スポットごとのレビュー数の割合を算出するため，ジニ分散指標を用いる．ジニ分散指5：全レビューのノルムの平均が 3.03，標準偏差が 0.54 のため，平均と標準偏差の二倍の差である 1.95 を採用した．

標とは各クラスの分散の総和を表す指標であり，クラスのばらつきが小さいと値は大きくなり，ばらつきが大きいほど値は小また，3.2 節で行った検討により内容に乏しいレビューをユー

さくなる．履歴のスポット数を H ，クラスタ t に所属するレザに提示することを避けるため，レビューベクトルの L2 ノル

ビューのうち，スポット i のレビューの割合を P (i | t) とする

ムによるスコアの補正を行う．

と，ジニ分散指標は式 1 で表せる．また，P (i | t) はスポット

以上から，ユーザの嗜好の興味度，クラスタの重心ベクトルi のレビュー数を ri ，クラスタ t に所属するレビュー数を rt ととの類似度，レビューの L2 ノルムに基づく提示レビューのス

すると，式 2 で表せる．

コア score(r, t) を式 6 に示す．

gini(t) = 1 −H∑

P (i | t)2(1)

score(r, t) = {α × pref (t) + (1 − α) × cos(vi , vj )}× norm(r)

i=1

(6)

ri
(2)
rt
式 2 では，各スポットのレビューの割合を単にクラスタ構成とし，vj は検索スポットのレビューベクトルとする．norm(r)レビュー数の割合で算出しているが，そもそも観光スポットにはレビュー r の L2 ノルムの値である．式 6 の値が最も高いレ

よってレビュー数は異なる．そこで，各スポットのレビュー数

ビューを，ユーザの嗜好に合致しているレビューとしてユーザとそのスポットの全レビュー数との割合を求めることにより，に提示する．

P (i | t) =vi は階層的クラスタリングによって作成した重心ベクトル

レビュー数の正規化を行なったものを正規化ジニ分散指標と呼称し，これを利用する．スポット i の総レビュー数を Ri とす

5 ユーザの嗜好抽出に関する実験

ると，正規化ジニ分散指標における P (i | t) は式 3 で表せる．

5. 1 実 験 内 容

P (i | t) = ∑

ri
Ri

H
j=1

(

rj
Rj

)

(3)

観光スポット訪問履歴から，ユーザの観光に対する嗜好の抽出が可能かどうかについて実験を行う．また，クラスタのスコ

ジニ分散指標は各クラスの分散の総和のみで値が決まる関係
上，クラス数までは考慮されない．我々はより多くの訪問済みスポットで構成されたクラスタは，ユーザの観光に対する嗜好を表現していると考えたため，クラスタの構成スポット数による重み付けを行う．そのとき，あるスポットに関するレビューが 1 つしかない場合でも，そのクラスタを構成するスポット
としてカウントしてしまう問題がある．そこで本研究では，クラスタを構成するあるスポットのレビュー数と，そのスポットの全レビュー数との割合が閾値以上のものを，クラスタを構成するスポットとする．事前の実験により，上記に示した閾値を1%以上と決定した．

ア付けによりユーザの嗜好を表現しているクラスタのスコアが高くなるかについて実験を行う．まず，観光スポットに対する嗜好を 3 つ想定したデータセットを著者らが仮想的に用意する．
このデータセットを用いて観光スポットのレビューを取得し，階層的クラスタリングによってクラスタを作成し，正規化ジニ
分散指標とスポット数によるスコア付けを行う．その後，スコ
ア上位のクラスタを構成するレビューを分析し，想定した嗜好を含むクラスタが作成されているかどうかを確認する．

5. 2 データセット
本実験で利用するデータセットの内容を以下に示す．ユーザのデータセットを表 2 のように用意した．表 2 は「初詣」，「タ

よって，クラスタ t の嗜好の興味度 pref (t) は，あるスポッ

ワー」，「生物」を観光地に対する嗜好と仮定したユーザを想定

トに関するレビュー数の割合が閾値以上のスポット数を st としている．また，ユーザの観光スポット訪問履歴には様々な嗜すると，式 4 で表せる．

好が入り混じっていることから，「その他」としてジャンルの異pref (t) = gini(t) × log st(4)

なる観光スポットをそれぞれ 1 つずつ含めている．

5. 3 結果と考察

4. 3 ユーザの嗜好に基づく提示レビューの個人化
本研究では，4.2 節によるスコア付けによりスコア上位のク

ジニ分散指標とスポット数によるクラスタのスコア付けの結

ラスタの重心ベクトルを，ユーザの観光に対する嗜好として用果を表 3 に示す．レビュー内の単語出現頻度上位 5 件は，そのいる．まず，クラスタの重心ベクトルと検索対象となる観光ス

クラスタの重心に対し，スポットごとにそのクラスタ内で類似

ポットのレビューベクトルとの類似度を算出する．この類似度度の高いレビューを 3 件づつ取得し，それらのレビューに含まは，ユーザの観光に対する嗜好とレビューが表す観光スポット

れる一般名詞，固有名詞，サ変接続名詞，形容詞の出現回数上の特徴との近さを表す．そのため，スコア上位の各クラスタの位 5 件の単語である．

重心ベクトルと，観光スポットのレビューベクトルとの類似度

表 3 のスコア上位のクラスタの単語出現頻度を見ると，184を算出し，類似度が高いレビューはユーザの嗜好に合致してい番のクラスタでは「イルカ」といった「生物」に関するレビュー，

223 番のクラスタでは「景色」といった「タワー」に関するレるレビュー文となる．
クラスタの重心ベクトルとレビューベクトルの類似度計算に成されており，表 2 で想定した嗜好と一致する．以上の結果かは，式 5 に示すコサイン類似度を用いる．

cos(vi , vj ) =vi · vj|vi ||vj |ビュー，273 番のクラスタでは「初詣」に関するレビューで構
ら，正規化ジニ分散指標とスポット数によるクラスタのスコア(5)

付けは，ユーザの観光に対する嗜好の抽出に有用であることが表2

表 4 各手法による提示レビューの平均評価点

ユーザの観光スポット訪問履歴

観光スポット

想定した嗜好

レビュー数

寒川神社

初詣

255

手法 1 (じゃらん高評価)

2.76

成田山新勝寺

初詣

788

手法 2 (類似度のみ)

2.31

川崎大師

初詣

241

東京スカイツリー

タワー

238

手法 3 (α = 0.0)

2.91

横浜マリンタワー

タワー

173

手法 4 (α = 0.1)

2.93

1766

手法 5 (α = 0.2)

2.98

手法 6 (α = 0.3)

3.04

ランドマークタワー

タワー

ズーラシア

生物

736

八景島シーパラダイス

生物

1894

美ら海水族館

生物

3035

花やしき

その他

879

レビュー提示手法

平均評価点

ビューを読んでその観光スポットに興味が湧いたかどうかを，

1 から 4 の 4 段階で評価させる．
表 3 ユーザの正規化ジニ分散指標とスポット数による重み付けを用いたスコア付け結果

以上の実験に基づき，既存手法と提案手法の評価の比較，L2
ノルムを用いたスコア付けによる提示レビューの評価の比較，

クラスタ

スコア

レビュー内の単語出現頻度上位 5 件

184

0.646

子供, イルカ, 楽しい, 圧巻, 広い

223

0.479

展望, 景色, 一望, 夜景, 店

273

0.270

初詣, 参拝, 混雑, お正月, お寺

196

0.097

感じ, 水族館, 古い, 良い, 子供

215

0.077

施設, 展望, 海, 入場, 水族館

式 6 における α の値による提示レビューの評価の比較をし，考察する．

6. 2 実験結果と考察
各手法による提示レビューの評価結果の平均点を表 4 に示す．

173

0.070

誕生, 子供, イベント, 月, ジンベイザメ

まず，提示レビューのスコア付けの際にレビューベクトルの L2

261

0.061

赤札, 豆, 成田, 番号, バッグ

ノルムを用いたことによるユーザ評価の差について述べる．ス

218

0.060

横浜, ホテル, ツリー, スカイ, ランドマークタワー

0.047

駐車, チケット, オススメ, 良い, 周辺

コア付けにノルムを用いなかった手法 2 と，ノルムを用いた手

186
209

0.043

展望, 写真, 景色, スポット, 大勢

法 3 を比較すると，手法 3 によって提示したレビューの方が，ユーザの評価が高いことがわかる．よって，レビューのスコア

わかった．

6 ユーザの嗜好に基づくレビューの評価実験
6. 1 実 験 内 容

付けに関して，レビューベクトルの L2 ノルムを利用することが有用であることが判明した．
次に，既存手法によるレビュー提示と提案手法によるレビュー
提示のユーザ評価の差について述べる．表 4 より，既存手法としてあげたじゃらんによる最新かつ高評価レビューの評価（手従来のレビューの評価順に基づくレビュー提示方法と，提案

法 1）と，上記で述べたレビューベクトルの L2 ノルムに基づく手法によるユーザの嗜好に基づくレビュー提示方法によるユー

スコア付けを用いた手法 3，4，5，6 を比較すると，いずれも提ザのレビュー評価を比較する．被験者は大学生 11 名を対象に，案手法の方がレビューの評価が高いことがわかる．よって，提実験を行った．本実験で比較するレビュー提示手法を以下に

案手法はじゃらんの高評価かつ最新レビューによるレビュー提示す．

示より，ユーザの興味を引くレビューを提示することができた．

••

手法 1：じゃらんにおける高評価かつ最新レビュー
手法 2：クラスタの重心ベクトルとレビューベクトルとの類似度による提示レビュー

最後に，式 6 における重心クラスタとレビューベクトルとの類似度と，クラスタのスコアとの関係性について述べる．手法

3，4，5，6 をそれぞれ比較すると顕著な差はないが，α の値が•

手法 3：式 6 における α = 0.0 での提示レビュー大きくなるほどユーザの評価が高くなる傾向にあることが判明•

手法 4：式 6 における α = 0.1 での提示レビューした．理由としては，α の値が大きくなるとクラスタのスコア•

手法 5：式 6 における α = 0.2 での提示レビューの影響力が大きくなるため，「クラスタが表現する嗜好の興味度•

手法 6：式 6 における α = 0.3 での提示レビューは低いが，重心ベクトルとの類似度が高いレビュー」よりも，

手法 4，5，6 における α を大きな値に設定すると，レビュー「クラスタが表現する嗜好の興味度が高く，重心ベクトルとののスコア算出で類似度よりもクラスタのスコアが重視され，同類似度があまり高くない」レビューを出力することになり，そ一のレビューしか出力されない．そのため，本実験では変化がのようなレビューがユーザに好まれる傾向にあると考えられる．

見られた 0.0 から 0.3 の範囲を用いる．

しかしながら，単純に α の値を大きくしてしまうと，類似度にまず，被験者から観光スポットの訪問履歴を 10 件と，旅行に行きたい都道府県を 1 つ取得した．観光スポットの訪問履歴関係なくクラスタのスコアに依存したレビューが出力されてしまうため，α の値を再度検討する必要がある．

はユーザの嗜好抽出に利用し，旅行に行きたい都道府県からじゃらんにおける観光スポットランキング上位 5 件を取得し，レビューの検索対象の観光スポットとして利用する．
次に，被験者に上記の 6 手法によるレビューを提示し，レ7 まとめと今後の課題
本研究では，観光スポットの訪問履歴からユーザの嗜好を推定し，ユーザの嗜好に合致した検索スポットのレビューを提示する手法を提案した．具体的には，観光スポット訪問履歴から各訪問スポットに付随する個々のレビューを全て取得し，そのレビューを用いて階層的クラスタリングを行った．次に，得られたクラスタに対しユーザの嗜好を表しているかどうかのス
コア付けを行った．その後，スコアの高いクラスタの重心ベク
トルと，検索対象となるスポットのレビューとの類似度を算出する．その後，クラスタのスコアである嗜好の興味度，重心ベクトルとレビューベクトルとの類似度，レビューベクトルのL2 ノルムによってレビューをスコア付けし，最もスコアが高いレビューをユーザの嗜好に基づくレビューとして提示する．
予備実験により，観光スポットの訪問履歴からユーザの観光に対する嗜好の推定が可能であることがわかった．提示レビューの評価実験では，じゃらんにおける高評価かつ最新レビューと提案手法による提示レビューの評価を比較した．その結果，提案手法の有効性を確認し，提示レビューのスコア付けに際しレ
ビューベクトルの L2 ノルムを利用することの有用性を確認した．また，スコア付けにおける重心ベクトルとレビューベクト
ルの類似度と，クラスタの嗜好の興味度について，クラスタの嗜好の興味度の割合を高くすることでユーザのレビューの評価が上昇する傾向にあることが判明した．
今後の課題として，α の値に関する検証，実利用環境における提案システムの妥当性に関する実験を行うことを計画している．これらの実験により，提案手法がユーザの嗜好に合致するレビューを提示できるか，また，ユーザの観光スポット検索の補助に有用であるか明らかにする予定である．また，本稿では
大学生 11 名を対象に評価実験を行なったが，年齢層により観光に対する嗜好が異なることも考えられるため，様々な年齢の被験者を対象に評価実験を行う予定である．また，本研究ではユーザの嗜好を過去の訪問履歴から推定しているが，時間とともにユーザの観光に対する嗜好が変わることも考えられるため，ユーザの観光スポット訪問順などを考慮すべきと考えられる．

謝

辞

本研究の一部は，平成 30 年度科研費基盤研究 (C)(課題番号：

18K11551) によるものです．ここに記して謝意を表すものとし
ます．

文

献

[1] “観光白書 - 国土交通省”，<http://www.mlit.go.jp/statistics/file000008.html>，(参照2018-11-12)[2] 開地 亮太, 檜垣 泰彦, “潜在的興味に基づく観光地推薦システムの試作”, ライフインテリジェンスとオフィス情報システム研究会, 信学技報, Vol.115(138), pp.29-34, 2015
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示手法の提案”, 第 8 回 データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム, H3-4, 2016[4] 鈴木 綾子, 伊藤 史子, “個人嗜好を考慮した訪問エリア選択支援システムの基礎研究”, 日本建築学会計画系論文集, Vol.75,
No.651, 1169-1174, 2010[5] 日高 真人, “オンサイト観光プランニングのための観光スポッ
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NAIST-IS-MT1651090, 2018[6] 奥薗 基, 牟田 将史, 平野 廣美, 益子 宗, 星野 准一, “複数人での旅行における嗜好分析による観光地推薦システムの提案”, 研究報
告ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）, Vol.162,
No.19, pp.1-8, 2015
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