DEIM Forum 2019 F1-6

Flickr を利用した穴場撮影スポットの発見の一手法
陳嘉穎†

新妻弘崇 ††

太田

学 ††† , †† 岡山大学大学院自然科学研究科 〒 700–8530 岡山県岡山市北区津島中三丁目 1 番 1 号
E-mail: †chen@de.cs.okayama-u.ac.jp, ††{niitsuma,ohta}@cs.okayama-u.ac.jp
あらまし

写真投稿サイト Flickr 上には世界中の人々が投稿した旅行写真が大量に蓄積されている．写真は撮影者の興味や関心を写しているものと考えられるため，これを活用した観光行動の分析や観光情報ツールの開発が行われてきた．本稿では，Flickr の投稿写真に付与されている撮影場所の緯度経度情報，写真の撮影日時，ラベルなどのメタデータを収集して，緯度経度情報をクラスタリングする．そして，生成されるクラスタを撮影スポットとして，穴場
撮影スポット度を算出し穴場撮影スポットを発見する手法を２つ提案する．実験では，京都の清水寺と京都タワーの穴場撮影スポットの発見を試み，評価した．
キーワード Flickr, 穴場撮影スポット, クラスタリング
本稿では，Flickr の投稿写真のメタデータを用いて，穴場撮

1 はじめに2020 年の東京オリンピック及び 2025 年の大阪国際博覧会といった国際的なイベントの開催により，外国人観光客が 2004
年度の 614 万人から 2017 年度には 2869 万人と増加傾向にある [1] ．2017 年の「訪日外国人の消費動向」[2] によると，日本への再訪希望者が 9 割を超え，「必ず来たい」が 58.6%を占める．また，日本への訪問回数では，「1 回目」が 42.3%，「2 回目」が 19.2%を占める一方，「10 回目以上」も 9.1%と少なくな影スポットを発見する手法を提案する．本稿の構成は以下の通りである．2 節では，関連研究について述べ，3 節では，提案する穴場撮影スポットの発見手法について説明する．4 節では，評価実験の内容と結果を示す．5 節では，本稿のまとめと今後の課題について述べる．

2 関連研究2. 1 穴場スポットの発見

い．従って，新たな観光情報を提供することがますます重要に

櫻川ら [9] は，イベントの中心地では見ることのできない景なってくる．旅行の出発前に得た旅行情報源で役に立ったもの

観を撮影することができるスポットを穴場スポットと定義した．

のうち，SNS は 21.4%を占める [2]．そのため，SNS から新た写真に付与されたジオタグ，テキストタグ，撮影時刻から，あな観光情報を発見することができると考える．観光ガイドブッ

る地域の特徴的な語を発見し，地域で特徴的に使われるテキ

クや観光サイトは，主に人気のある観光スポットを掲載していストタグを特徴語と定義した．そして，特徴語のバースト検知

るが，人気のある観光スポットに関する撮影スポットの情報はにより，イベントの場所とイベントの発生期間を推定した．ま少ない．また，人気のある観光スポットの周辺には観光客が多た，そのイベントの写真の撮影時刻に基づいて，指定した地域

く集まり，混雑で観光の満足度が下がったり観光写真の撮影にに滞在している時間を算出することで，撮影者を在住者と観光影響したりする可能性が高い．そのため，穴場撮影スポットの客に分類した．櫻川らは DBSCAN [16] により発見したホット発見には需要がある．

スポット（写真が多く撮影される地域）内で撮影された写真の近年，デジタルカメラやスマートフォンの普及により，人々は日常生活や観光などにおいて，気軽に写真を撮影するように

撮影者の割合を算出し，在住者の割合が高いホットスポットを
穴場スポットとして発見する手法を提案した．

なった．それらの写真の中には，機器の GPS 機能によって，写西脇ら [11] は知名度が低いが，他の景観地点と比べて同等以真を撮影した地点のジオタグが付与されているものもある．ま上の満足が得られる景観地点を穴場スポットと定義した．あるた，Flickr (注 1) のような写真投稿サイトの登場により，写真を他

地点の知名度はその地点における滞在数，つまり撮影者数で表人と共有することができるようになった．Flickr は 2012 年にす．西脇らは写真に付与された位置情報を DBSCAN でクラス

共有写真数が 70 億枚に達したことを発表しており，そこにはタリングした．そして，各クラスタの総お気に入り数の対数と膨大な数の写真が存在する．Flickr の投稿写真には，位置情報，

撮影者数との比で穴場スポット度を算出した．穴場スポット度

投稿時間，ユーザがつけた説明文などさまざまな情報が付随すが高い地点を穴場スポットの候補として出力し，Web 上にそのる．これらの情報は写真のメタデータである．写真は撮影者の地点に対する肯定的な記述が書かれていれば，穴場スポットで興味や関心を写しているものと考えられるため，写真に付与さあると判断した．北山 [12] は西脇らと，穴場スポットの定義はれているメタデータを解析することにより， 観光スポットに関同じであるが，穴場スポット度の計算式が異なる．北山は，ス

係する情報が発見できる．

ポットが評価される度合いと知名度の比で穴場スポット度を算(注 1)：Flickr，https://www.flickr.com/

出した．ここで，スポットが評価される度合いは，スポット内

標での写真の閲覧数の平均とした．北山 [12] は西脇らと同様に，写√真に付与された位置情報を DBSCAN によりクラスタリングしβi =て，穴場スポットを発見する手法を提案した．

で示すものとする．これらを用いて 2 分割モデルにおけ2. 2 クラスタリング手法

る BIC を以下により計算する．

2. 2. 1 x-means 法

BIC′ = −2log L(θˆ′i ; xi ∈ Ci ) + q′ log ni

クラスタ数を自動的に決定する x-means 法を説明する．x-

means 法は Pelleg らによって提案され，k-means 法 [13] の逐次

ここで θ̂′i = [ θ̂1i , θ̂2i ] は，2 つの p 変量正規分布の最尤推繰り返しとベイズ情報量規準 (BIC) による分割停止基準を用い定値である．各パラメータがそれぞれ独立であると仮定て最適なクラスタ数を決定するクラスタリング手法である．n

して共分散を無視すると，各 p に対し平均と分散の二つ個の p 次元のデータ X に対するクラスタリングの具体的な手のパラメータが存在するので，パラメータ空間の次元は順は以下の通りである [18]．

(1) 十分に小さなクラスタ数の初期値 k0 を指定し，k = k0 として k-means 法によるクラスタリングをして，生成されq′ = 2 × 2p = 4p となる．
(6) BIC > BIC′ ならば 2 分割モデルをより好ましいと判断し，2 分割を継続すべく Ci ← Ci1 とする．Ci2 については， pる各クラスタを C1 , C2 , . . . , Ck0 とする．

次元データ，クラスタのセントロイド，対数尤度と BIC(2) i = 1, 2, . . . , k0 とし，手順 (3)〜(8) を繰り返す．
(3) 各クラスタ Ci に対して，k = 2 として k-means 法を適用する．分割後のクラスタを Ci1 , Ci2 とする．

を保持し，これらをスタックに積み，手順 (3) へ戻る．
′
(7) BIC <= BIC ならば，2 分割しないモデルをより好ましいと判断し，Ci について 2 分割を停止する．この時，手順(6) による Ci についての再帰的分割の過程で作成された(4) Ci に含まれる各データ xi に p 変量正規分布
f (θi ; x) = (2π)

p−2

データがスタックに残っているなら，そのデータを取り[ (x − µi )t V −1]1i (x − µi )| V i |− 2 exp −2を仮定し，その時の BIC を以下により計算する．

出して Ci とし，手順 (3) へ戻る．スタックが空なら次の手順に進む．

(8) Ci における 2 分割を全て終了する．手順 (3)〜(7) で作成

BIC = −2log L(θ̂i ; xi ∈ Ci ) + qlogni

された 2 分割のクラスタが Ci 内で一意になるようにデータの属するクラスタ番号を振り直す．

bi ] は， p 変量正規分布のパラメータ
ここで，θ̂i = [ µ̂i , Vの最尤推定値とする．µi は p 次元の平均値ベクトル，V i(9) はじめに k0 分割したクラスタ全てについて 2 分割を終了

は p × p の分散・共分散行列である．q はパラメータ空間

する．全データに対してそれらの属するクラスタ番号がの次元数であり，各パラメータがそれぞれ独立であると一意になるように番号を振り直す．

仮定して共分散を無視すると q = 2p である．xi はクラス
タ Ci に含まれる p 次元データとし，ni は Ci に含まれる∏データ数である．L は尤度関数で L(·) =f (·) である．

(5)|| µ1 − µ2 ||2| V1 | + | V2 |Ci1 , Ci2 に対して，それぞれのパラメータ θ1i , θ2i をもつ p
変量正規分布を仮定し，2 分割モデルにおいてデータの従う確率密度を(10) 全データの属するクラスタ番号，及び各クラスタのセン
トロイド，各クラスタに含まれるデータ数を出力し，全ての処理を終了する．

2. 2. 2 DBSCANDBSCAN（Density-based spatial clustering of applications withnoise）は，クラスタの密度を基準にしたクラスタリング手法でxi 〜 αi [ f (θ1i ; x)]δi [ f (θ2i ; x)]1−δi

ある ．DBSCAN は，ある空間の点集合が与えられたとき，互いに密に詰まっている点の集合を一つのクラスタにまとめ，低とおく．ここで1 1， xi ∈ Ci
δi =  0， xi ∈ Ci2

密度領域にある点を外れ値とする．

DBSCAN は，クラスタ間の距離の閾値 Eps と近傍のデータ点の数を決める閾値 MinP という２つのパラメータをもつ．ある点 x p から，距離 Eps 内にある点集合を近傍 NEps (x p ) と定義とする．また αi は確率密度とするための基準化定数であする．次の条件を満たすとき， x p と xq を同じクラスタに分類

り，その近似として，する．

αi = 0.5/K(βi )により計算する．ここで K(·) は標準正規分布の下側確率とする．βi は f (θ1i ; xi ) と f (θ2i ; xi ) の分離の程度を示す指(1)xq ∈ NEps (x p )(2) | NEps (x p ) | >= MinPただし，NEps (x p ) = {xq ∈ X | D(x p , xq ) <= Eps} であり，データの3. 1. 2 穴場撮影スポット

集合 X = {x1 , x2 , . . . , xn } である．D(x p , xq ) は x p と xq の間の距本研究では，撮影スポットを「被写体＠撮影場所」と定義し，離を表す．DBSCAN は事前にデータのクラスタ数を指定する

被写体を観光施設に限定する．穴場撮影スポットは，多くの必要がないが，パラメータ Eps，MinP を設定する必要がある．

人々に知られていなくて，良い写真が撮れる撮影スポットと定また，パラメータの設定により，クラスタリングの結果が異な義する．

る．適切なパラメータを設定することが難しい場合もある．

本研究ではまた，クラスタリングによる生成されるクラスタを撮影スポットとする．観光施設領域内の撮影スポットは「観3 提案手法光施設@観光施設領域内」であり，観光施設領域外の撮影スポッ

提案手法の概要を図 1 に示す．本研究では，Flickr の投稿写真に付与されているメタデータを前処理した後，観光施設に関す
る写真のメタデータ群を生成する．これらのメタデータを写真の撮影場所により，観光施設領域の範囲内外に分類する．そして，観光施設領域外の緯度経度情報をクラスタリングして，生成されるクラスタを穴場撮影スポットの候補とする．本研究では，
クラスタリング手法として x-means 法と DBSCAN+x-means 法

トは「観光施設@観光施設領域外」である．多くの観光客は観光施設の周辺で写真を撮影するが，穴場撮影スポットは観光施
設から離れた場所に存在すると考え，「観光施設@観光施設領域外」を穴場撮影スポットの候補とする．
撮影スポットの穴場である度合いを穴場撮影スポット度で表し，次のように定義する．
穴場撮影スポット度＝を用いて，それぞれによる穴場撮影スポットの候補を発見し，撮影スポットの評価値(2)
撮影スポットで撮影したユーザ数

穴場撮影スポット度を算出することで穴場撮影スポットを発見

撮影スポットの評価値は撮影スポット内の撮影写真の評価値のする．

合計である．ただし，同じ撮影スポット内で，同じユーザが複数枚の写真を撮影した場合，それらの写真を一枚に扱い，その3. 1 穴場撮影スポットの定義

写真の評価値は，それらの写真の評価値の平均とする．写真の3. 1. 1 観光施設領域

評価値は次のように計算する．

本研究では，観光施設の敷地を円形と定める．また，その観光施設の半径を次のように計算する．
√
観光施設の敷地面積
観光施設の半径＝π

写真の評価値＝ log10 (閲覧数) + お気に入り数 + コメント数(3)式 (3) で，閲覧数のみ対数とする理由は，写真の閲覧数がお気に(1)

入り数とコメント数と比べて，多いためである．また，写真の本研究では，観光施設の敷地面積及び高さは，YAHOO!JAPAN

閲覧数，お気に入り数，コメント数は Flickr のサイトから Web

知恵袋 (注 2) と Wikipedia (注 3) により検索し，検索結果が同じであスクレイピングにより，抽出する．

れば，それをその観光施設の敷地面積及び高さにする．
また，観光施設領域は，観光施設の緯度経度情報を原点，半径を以下のように場合分けして定めた円形とする．円とその内部の領域は観光施設領域内，外部は観光施設領域外である．

(1) (観光施設の半径 > 観光施設の高さ) の場合
観光施設領域の半径 = 観光施設の半径3. 2 前 処 理
本研究では，YFCC100M [19] を用いて，穴場撮影スポットを発見する．YFCC100M は，2004 年から 2014 年まで写真投稿サイト Flickr に投稿されたおよそ 1 億枚のラベル付き写真と 80
万の動画のデータセットである．このデータセットに含まれる
写真のメタデータには，ユーザ id，写真の Exif 情報，ユーザがつけたタグ，ラベルなどがある．ここでラベルは，精度が 90%

このような観光施設には，例えば清水寺，金閣寺などが以上の畳み込みニューラルネットワーク分類器により，写真をある．

識別したものである．ラベルには例えば，人，動物，風景などがある．

(2) (観光施設の半径 < 観光施設の高さ) の場合
観光施設領域の半径 = 観光施設の高さ + 観光施設の直径

前処理では，YFCC100M から投稿写真のメタデータを収集し，それらから，人物等の写真を除くために，ラベルによる被写体のフィルタリングをする．また，観光施設に関するキー

このような観光施設には例えば京都タワー，東京スカイ

ワードを指定することで，観光施設を撮影した写真のメタデー

ツリーなどがある．このような観光施設領域の例を図 2

タを抽出する．最後に，Flickr の写真の url から，Web スクレに示す．青い円とその内部は観光施設領域内である．こイピングにより写真の閲覧数，お気に入り数，コメント数を抽こで，紫の円は観光施設の敷地を円とみなしたもの，オ

出する．

レンジの線は観光施設の直径，緑の線は観光施設の高さ

3. 2. 1 メタデータの収集である．

まず，観光施設の緯度経度を取得し，それを原点とした円で観光施設の範囲を指定する．本研究では，geopy (注 4) というジオ(注 2)：YAHOO!JAPAN 知恵袋，https://chiebukuro.yahoo.co.jp/(注 3)：Wikipedia，https://ja.wikipedia.org/wiki/(注 4)：geopy，https://github.com/geopy/geopy図 1 提案手法の概要

施設名や名称である．なお，キーワードは日本語，英語，中国
語で書かれたものを全て収集する．ユーザがつけたタイトルと説明文のいずれかに，日本語，英語，中国語の観光施設に関するキーワードが含まれれば，その観光施設を撮影した写真であるとみなし，その写真のメタデータを抽出する．しかし，写真のタイトルと説明文のいずれかに以下の記述があれば，除外する．

(1) 「near 指定した観光施設に関するキーワード」が書かれていた場合
実際の写真の撮影場所は，指定した観光施設から距離が図 2 観光施設領域の一例

コーディング用の Python ライブラリを用いて，その観光施設の
緯度経度を取得する．取得した観光施設の緯度経度で，写真の撮影場所の範囲を決める．そして，写真の撮影日時の期間を指定する．Exif 情報の緯度 (GPSLatitude)，経度 (GPSLongitude)と撮影日時 (DateTimeOriginal) に基づいて，YFCC100M から指遠い場合がある．例えば，あるユーザは Flickr において，写真の説明文に「near Kiyomizu-Dera」と書いたが，実際の写真の撮影場所は，清水寺まで約 5 キロ離れた京都御苑の周辺であった．ここで，「near に相当する中国語 指定
した観光施設に関するキーワード」が書かれていた場合も除外する．

(2) 指定した観光施設以外の観光施設が 2 つ以上書かれてい定した撮影場所と撮影日時が範囲内にある写真のメタデータを

た場合

抽出する．

Flickr では写真を一括で投稿し，タイトルと説明文などの抽出するメタデータは，ユーザ id，写真の url，写真をダウ

記入も一括で処理可能である．そのため，複数の観光施

ンロードするための url，ユーザがつけたタイトル及び説明文，

設名が含まれる場合は，目的としない観光施設の写真にラベル，Exif 情報である．なお，ユーザがつけたタイトル及び関するメタデータを抽出する可能性が高くなる．ここで，説明文の両方がない，またはその他のメタデータのいずれかが２つ以上に設定した理由は，１つの観光施設は指定したなければ，その写真のメタデータは収集しない．Exif 情報の緯観光施設の撮影スポットである可能性があるからである．

度，経度と撮影日時のいずれかに誤りが存在すれば，その写真

ただし，同じ観光施設に関する複数のキーワードが書かのメタデータも収集しない．

れていた場合，１つの観光施設として扱う．例えば，あ3. 2. 2 観光施設を撮影した写真の抽出るユーザは Flickr で，写真のタイトルに「Kyoto Tower」，

観光施設を撮影した写真のメタデータを抽出するために，ま説明文に「@Kiyomizu-dera (清水寺), Kyoto, Japan」と書ず，観光施設に関するキーワードを収集する．ここで，観光施いた．実際に投稿された写真は，清水寺で京都タワーを設に関するキーワードとは，観光施設名を含んだ観光施設内の撮影したものであった．

3. 2. 3 被写体のフィルタリング

撮影スポット度を算出することで，穴場撮影スポットを本研究は，Flickr の投稿写真から，観光施設の穴場撮影スポッ

発見する．

トを発見することが目的である．人や動物などのみが写っている写真では，どの観光施設の周辺で撮影していたか確定できない場合が多い．そのため，人や動物を表すラベル「people」，「groupshot」，「animal」を用いて，人や動物が写っている写真を除くため被写体のフィルタリングを行う．

4 評価実験
4. 1 実 験 内 容
実験データとして，3. 2. 1 項で述べた方法で，清水寺と京都

3. 2. 4 写真の評価値抽出

タワーの緯度経度情報を geopy より取得する．取得した清水寺

3. 1. 2 項で述べた穴場撮影スポット度の計算には，写真の評の緯度経度情報を原点として半径 5km 範囲内，取得した京都価値が必要となる．本研究では，写真の評価値は，Flickr のサ

タワーの緯度経度情報を原点として半径 10km 範囲内で，かつイトでの写真の閲覧数，お気に入り数，コメント数を用いる．

2005 年から 2013 年までの期間に撮影された写真のメタデータ

YFCC100M のデータセットには，これらの日々変化するデータ

を，YFCC100M から抽出した．これが清水寺で 26,404 件，京は含まれていない．したがって，実際に写真のある Flickr のサ

都タワーで 36,874 件あった．

イトから，これらの評価値を Web スクレイピングにより抽出する．

3. 3 クラスタリングによる穴場撮影スポットの発見
3. 3. 1 x-means 法による手法
本稿では，2. 2. 1 項で述べた x-means 法でクラスタリング
して，穴場撮影スポットを発見する手法を提案する．ここで，データ X を写真の緯度経度情報で表すと，データ X の次元数は p = 2 となる．また，クラスタのセントロイドの初期値はk-means++法 [15] により定める．具体的な手順は以下の通りである．

(1) 3. 2 節で述べた前処理をして，抽出した写真の緯度経度情報を観光施設領域の内外に分類する．

この実験データを用いて，3. 2 節で述べた前処理をする．その結果，744 件の清水寺に関する写真のメタデータ群，90 件の京都タワーに関する写真のメタデータ群が得られた．さらに，各写真の緯度経度情報を観光施設領域の内外に分類したところ，観光施設領域外に分類された 141 件の清水寺に関する写真のメ
タデータ群，30 件の京都タワーに関する写真のメタデータ群が得られた．
本研究では，x-means 法により発見した撮影スポット（クラスタ）内の写真を全て著者が閲覧し，穴場撮影スポットを抽出し，正解の穴場撮影スポットとする．744 件の清水寺に関する
写真の緯度経度情報をクラスタリングして，清水寺の正解の穴場撮影スポットを４つ決めた．90 件の京都タワーに関する写真の緯度経度情報をクラスタリングして，京都タワーの正解の穴場撮影スポットを３つ決めた．これらの正解の穴場撮影スポッ(2) 観光施設領域外で撮影された写真の緯度経度情報を，x-トを用いて，各手法により穴場撮影スポットを発見する実験を

means 法によりクラスタリングして，生成される各クラ行う．提案手法では，穴場撮影スポット度の上位 3 件を穴場撮

スタを穴場撮影スポットの候補とする．

影スポットとする．

(3) 穴場撮影スポットの候補について，式 (2) で定義した穴場
撮影スポット度を算出することで，穴場撮影スポットを発見する．

x-means 法による穴場撮影スポットの発見，DBSCAN+x-means
法による穴場撮影スポットの発見では，観光施設領域外の緯度
経度情報から穴場撮影スポットを発見する．つまり，観光施設
領域外に分類された 141 件の清水寺に関する写真のメタデータ

3. 3. 2 DBSCAN+x-means 法による手法

群と 30 件の京都タワーに関する写真のメタデータ群から，緯本稿では，2. 2. 2 項で述べた DBSCAN と 2. 2. 1 項で述べた

度経度情報のクラスタリングと穴場撮影スポット度の計算によ

x-means 法の２つを使って，穴場撮影スポットを発見する手法を提案する．ここで，データ X は写真の緯度経度情報である．
具体的な手順は以下の通りである．

(1) 3. 2 節で述べた前処理をして，抽出した写真の緯度経度情報を観光施設領域の内外に分類する．

り，穴場撮影スポットを発見する．
比較のため実験では，DBSCAN+DBSCAN による手法も評価する．この DBSCAN+DBSCAN による手法は，DBSCAN+x-

means 法による手法と同様に，1 回目の DBSCAN によるクラスタリングで外れ値とされた緯度経度情報を，DBSCAN により再度クラスタリングして，生成されるクラスタを穴場撮影ス(2) 観光施設領域外で撮影された写真の緯度経度情報を，DB-

ポットの候補とし，穴場撮影スポット度を算出して穴場撮影ス

SCAN でクラスタリングする．ここで，生成されるクラポットを発見する．また，穴場撮影スポット度は式 (2) の定義

スタは写真の密度の高いため，全て除く．DBSCAN で外を用いる．

れ値とされた緯度経度情報を，x-means 法により再度クラ2. 1 節で述べた西脇らの穴場スポットの発見手法を，穴場撮

スタリングして，生成されるクラスタを穴場撮影スポッ

影スポットの発見へ応用した手法も評価実験で比較対象とする．

トの候補とする．

西脇らの手法は，DBSCAN により写真の緯度経度情報をクラ(3) 穴場撮影スポットの候補について，式 (2) で定義した穴場

スタリングして，穴場撮影スポット度を算出することで，穴場撮影スポットを発見する．西脇らが提案した穴場スポット度は，

図 3 x-means 法 (外) による清水寺の穴場撮影スポットの発見結果

図 4 DBSCAN+x-means 法 (外) による清水寺の穴場撮影スポットの発見結果

各クラスタの総お気に入り数の対数と撮影者数との比であった．

表 1 各手法の評価の平均

しかし，写真のお気に入り数は 0 または 1 である場合が多く，発見手法

この穴場スポット度をそのまま用いると，穴場撮影スポットを

x-means 法 (外)

0.93

0.29

DBSCAN+x-means 法 (外)

0.93

0.33

DBSCAN+DBSCAN(外)

0.34

0.17

西脇らの手法 (全)

0.34

0.16

西脇らの手法 (外)

0.34

0.29

発見できなかった．そのため，西脇らの手法でも，本研究で提案した式 (2) の穴場撮影スポット度の定義を使う．また，西脇らによる手法では，二種類のデータから穴場撮影スポットを発見

F 値 I F 値 IIする．１つは，前処理後に得られる 744 件の清水寺に関する写
真のメタデータ群，90 件の京都タワーに関する写真のメタデー
タ群である．もう１つは，観光施設領域外に分類された 141 件の清水寺に関する写真のメタデータ群と 30 件の京都タワーに関する写真のメタデータ群である．

4. 2 実 験 結 果
図 3 と図 4 は，本研究で提案した２つの手法のそれぞれを用いて，清水寺の穴場撮影スポットを発見した結果である．ここ

以上で述べた手法のそれぞれで発見した穴場撮影スポットとで，ブルーの円は清水寺の観光施設領域内である．a〜d の赤い

正解の穴場撮影スポットを比較し，評価する．本研究では，評

マーカは，それぞれの正解の穴場撮影スポットで撮影された写価指標を２つ用いる．１つは，以下に示す適合率 I，再現率 I，

真の緯度経度情報である．◯は写真の緯度経度情報であり，同

F 値 I である．これで穴場撮影スポットの発見性能を評価する．

じ色であれば，同じ撮影スポット（クラスタ）に属する．ここで，◯の中に書かれている数字は，発見した穴場撮影スポット

適合率 I ＝

発見した正解の穴場撮影スポットの数発見した穴場撮影スポットの数

再現率 I ＝

発見した正解の穴場撮影スポットの数
正解の穴場撮影スポットの数ているものは，穴場撮影スポット度により，穴場撮影スポット

2 × 適合率 I × 再現率 I
適合率 I + 再現率 I

は，複数枚の写真の緯度経度情報が同じである場合，複数枚のF値I ＝の穴場撮影スポット度による順位である．◯に「×」が書かれではないと判定されたものである．また，１つのマーカや◯印
写真を表している場合がある．

もう１つの評価指標として，発見した穴場撮影スポットが大き

表 1 は，各手法による清水寺と京都タワーの穴場撮影スポッ

い場合，その中の正解の穴場撮影スポットが小さい場合でも評ト度による評価の平均である．表 1 において，各手法の後ろに価できるように，以下の適合率 II，再現率 II，F 値 II を計算

書かれている (全) と (外) は，実験で使うデータの種類である．

する．

(全) の場合，その手法は 4. 1 節で述べた実験データを前処理し適合率 II ＝発見した正解の穴場撮影スポット内の写真数
発見した穴場撮影スポットの写真数た後に得られた 744 件の清水寺に関する写真のメタデータ群と，再現率 II ＝発見した正解の穴場撮影スポット内の写真数
正解の穴場撮影スポットの写真数をクラスタリングする．(外) の場合，その手法は 4. 1 節で述べ

2 × 適合率 II × 再現率 II
F 値 II ＝
適合率 II + 再現率 II

90 件の京都タワーに関する写真のメタデータ群の緯度経度情報
た観光施設領域外に分類された 141 件の清水寺に関する写真のメタデータ群と，30 件の京都タワーに関する写真のメタデータ
群の緯度経度情報をクラスタリングする．

表 1 より，DBSCAN+DBSCAN（外）と，西脇らの手法（外）を比較する．F 値 I による評価は同じであるが，F 値 II による評価は西脇らの手法（外）の方が 12 ポイント高かった．本研
究で提案した x-means 法（外）と，西脇らの手法（外）を比較する．F 値 I による評価は x-means 法による手法の方が 59 ポイ
ント高かったが，F 値 II による評価は同じであった．本研究で提案した DBSCAN+x-means 法（外）と x-means 法（外）は，F
値 I による評価が同じで，全ての手法の中で最も高かった．また，DBSCAN+x-means 法（外）は，F 値 II が最も高かった．

5 ま と め本研究では，x-means 法による穴場撮影スポットの発見手法と DBSCAN+x-means 法による穴場撮影スポットの発見手法を提案した．また実験では，DBSCAN+DBSCAN による手法，先行研究としての西脇らの手法と提案手法を比較し，各手法を評価した．その結果，本研究で提案した２つの手法はいずれも，他の手法より穴場撮影スポットの平均的な発見性能が高かった．また，DBSCAN+x-means 法による手法は最も発見性能が高かった．
今後の課題として，画像類似度などを用いて観光施設を撮影した写真を抽出する手法の検討が挙げられる．また，撮影者を在住者と観光客に分類し，それぞれに対する穴場撮影スポットを発見し，分析することも今後の課題といえる.

文

献[1] 国土交通省官公庁，“平成 30 年版観光白書について (概要版)”，
p. 6，2018．
[2] 国土交通省官公庁，“訪日外国人の消費動向 平成 29 年年次報告書”，pp. 7-23，2018．
[3] 高木有人，遠藤 雅樹，廣田雅春，倉田 陽平，横山昌平，石川博，“ジオタグ付き写真を用いたホットスポットを訪問する前後のユーザ行動の分析”，DEIM2015，F7-5，2015．
[4] 高木有人，遠藤 雅樹，江原 遥，廣田雅春，横山昌平，石川博，“ジオタグ付き写真の撮影順序を考慮したホットスポットの分
析”，DEIM2016，H4-4，2016．
[5] 白井元浩，廣田雅春，石川博，横山昌平，“ジオタグ付き写真を用いたホットスポットの分類と関連の抽出”，DEIM2014，E4-3，
2014．
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[9] 櫻川直洋，廣田雅春，石川博，横山昌平，“ジオタグ付き写真を用いたイベントとその穴場スポットの発見”，DEIM2016，H5-3，
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[10] 平久江知樹，早川智一，疋田輝雄，“マイクロブログにおけるジオタグのクラスタリングを用いたマイナー観光地抽出手法の改良”，DEIM2018，H1-5，2018．
[11] 西脇達也，北山 大輔，“写真共有サイトを用いた穴場スポットの抽出”，DEIM2015，P4-5，2015．
[12] 北山 大輔，“訪問数とユーザ評価に基づく穴場スポット抽出手法の評価”，DEIM2016，H5-2，2016．
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[20] Google Maps API，https://developers.google.com/maps/