DEIM Forum 2019 P1-133

HappyRec:ユーザが経験可能な身近な幸せ推薦システムの提案
鈴木健太†

Panote Siriaraya††中島伸介††† 京都産業大学 コンピュータ理工学部 〒 603–8047 京都府京都市北区上賀茂本山†† 京都産業大学 情報理工学部 〒 603–8047 京都府京都市北区上賀茂本山
E-mail: †g1644655@cc.kyoto-su.ac.jp, ††{k6180,nakajima}@cc.kyoto-su.ac.jp
あらまし 近年, 商品などのアイテムをユーザに購入してもらうため，ユーザが購入したいと感じる商品を推薦する手法が数多く研究されている．本稿ではユーザの感じた幸せの情報を蓄積し，この情報を使用してユーザが経験可能な身近な幸せを推薦する手法を提案する．ユーザは日頃幸せに感じた物や風景，活動などを写真に撮り，本稿で提案するシステムにアップロードする．アップロードされた画像を Google Vision API などを利用して画像に写っている物の情報をテキスト形式で取得する．この情報を使用してユーザごとの幸せに感じるものが記録された HappyRec Tableを構築する．この HappyRec Table と OpenStreetMap の情報を用い，ユーザを幸せにするものの多い場所をユーザに推薦する．このようにすることでユーザが経験可能な身近な幸せ推薦システムの実現を提案する．提案手法によって，普段の幸せの回数を増やすことで，幸福度の向上を実現することを目標とする．
キーワード 幸せ推薦システム，Web マイニング，幸福度，地理情報，HappyDB

1. は じ め にのメタ付き情報) を使用し，最短経路ではなく，ユーザが静かで，美しく，幸せに感じるであろうルートを推薦するというも近年，ユーザは商品などのアイテムを推薦されることが多のである．しかし，この研究では，美しさ，静かさなどの全てく，ユーザの感情を重視したものは見受けられない．また，のユーザてに当てはまる感情をもとに推薦を行っている．本稿

Seligman の提唱したポジティブ心理学 [2] では毎晩良いことをで提案する手法では，ユーザそれぞれが日頃幸せに感じるもの

3 つ書くことを継続することで，幸福度を向上することができを基に推薦を行うため，ユーザ個人に特化した推薦が可能になるという結果が出ている．この結果に関して，関沢らの研究 [4]ると考えられる．

で実験を用いて実際に起きることが確認されている．そこで，また，Yin らの研究 [6] では位置情報に注目した推薦システ

情報推薦の技術を用いてユーザの幸福度を上げることができなムを提案している．この研究では，ユーザの活動履歴を用いて，いかを考えた．

ユーザの興味のあることを抽出し，これを基にイベントや場所

本稿では，従来のアイテム推薦とは異なり，ユーザに対しての推薦を行っている．また，ユーザの興味だけではなく，ユー経験可能な身近な幸せを推薦する手法を提案する．ユーザが暇ザにとって新しい都市を推薦する際は，その場所特有のイベンな時間などに，身近な幸せを推薦され，実際に推薦された場所トや場所も考慮することによって推薦の精度向上を図っている．に行くことにより，幸せな経験を行ってもらい，ユーザの幸福

この研究ではユーザの行動履歴から興味のあるものを推薦して度を向上させることを目指す．

いるが，本稿で提案する手法ではユーザの幸せを用いるため新

本稿では，Asai らの HappyDB [1] を使用する．これは米国しいと考えられる．

人の幸せな瞬間を記録したテキストデータが 10 万件記録されこれらの他にユーザの幸せについての研究も存在する．Selig-たものであり，詳しくは 3 章で説明する．この HappyDB と

man らは，ポジティブ心理学を提唱し [2]，幸福度を向上する

ユーザの投稿する幸せ画像を用いて，ユーザの幸せ情報を記録方法として，毎日 3 つ良いことを書くというエクササイズを研したテーブルである HappyRec Table を新たに作成する．この究した [3]．これは毎晩寝る前に，その日に起きた良いことをHappyRec Table と，継続して投稿されるユーザの日頃の幸せ3 つ挙げ，それらの理由とともに書くというものである．この

画像，OpenStreetMap の情報を用いて，ユーザが幸せに感じ結果，幸福度が向上するだけではなく，抑うつ度の低下，このるであろう場所を推薦する．

効果の継続性も報告している．これに関して，関沢ら [4] は実

本稿の構成は以下の通りである．2 章では関連研究を紹介す験で Seligman の研究結果が実際に起こることの確認を行った．

る．3 章では本稿で提案するシステムの概要を，新たに作成す

この結果，毎日 3 つの良いことを書くエクササイズで幸福度がる HappyRec Table の説明を交えて解説する．最後に 4 章でま向上することが確認された．

とめを記述する．

2. 関 連 研 究
ユーザの感情を重視した情報推薦技術の研究として，Querciaらの研究 [5] が存在する．この研究はソーシャルデータ (Flickr

また，本稿で提案するシステムでは，スマホアプリで幸せの画像を投稿することで記録する．そのため，先行研究より気軽に幸せの記録を行うことが可能になる．

図 1 HappyRec:身近な幸せ推薦システムの概要

3. 1 HappyRec Table の構築

表 1 HappyRec Table

useridcatdogcafeplay…

提案システムでは，HappyRec Table を使用する．HappyRec0012410…

Table の例を表 1 に示す．これは，ユーザの識別 ID とユーザ

0022011…

003

4314…

：：：：：

…

Suzuki0325…

dog が 4 回，cafe が 1 回出現し，play は出現していないことを

：

：：：：

…

示している．

が記録した幸せの単語ごとの出現回数を記録した二次元のデータであり，表 1 の時は，ユーザ 001 の幸せ記録に cat が 2 回，提案システムでは，HappyRec Table を用いて協調フィルタリングで新しい幸せ情報の推薦を試みる．そのため，実際の利

3. HappyRec:幸せ推薦システム
本章では，ユーザが経験可能な身近な幸せ推薦システムの概要を解説し，構築方法，利用方法について説明する．主に使用するものは，Asai らが公開している HappyDB [1]，本稿で新たに作成する HappyRec Table，OpenStreetMap の地理情報，ユーザの日々の幸せ情報の画像である．
図 1 に提案システムの概要を示し，これを用いてシステムの概要を説明する．図中のユーザ A が幸せを推薦されるユーザとする．提案システムでは利用ユーザが日頃感じる幸せを画像形式で提案システムに投稿する．投稿された画像を解析し，写っているものの情報を 3.1 節で説明する HappyRec Table に登録する．図 1 ではユーザ A，他のユーザであるユーザ群がシステムに投稿している．その後，HappyRec Table に登録された幸せ情報から，身近な幸せを推薦されるユーザ A が幸せに感じるであろう推薦単語が抽出される．この単語を基に経験可能な身近な幸せをユーザ A に推薦する．
提案システムの流れとしては，最初に HappyRec Table の構築行う. 構築を終えたら，ユーザが実際の幸せ情報の投稿を画像形式で行う．これによって更新された HappyRec Table を使用してユーザが経験可能な身近な幸せ推薦を行う．

3.1 節で HappyRec Table の構築，3.2 節でユーザによる幸せ投稿の方法，3.3 節で幸せ推薦方法について説明する．

用ユーザの情報のみで構築した場合，新たな幸せ情報をユーザに推薦することが困難になるコールドスタート問題が生じることが考えられる．このため，予め HappyRec Table に一定量の幸せ情報を登録しておく必要があると考えている．

HappyRec Table の構築には Asai らの HappyDB [1] を使用する．HappyDB は米国人が答えた幸せな瞬間が 10 万件登録されたものである．データとしては，「幸せな瞬間を説明したテキスト」「幸せな瞬間を説明したテキストの誤字を修正したテキスト」「ユーザの識別 ID」「対象の幸せが記入の直近 24 時間以内のものか，直近 3ヶ月以内のものか」などが記録されている．ここで直近 24 時間以内のものと直近 3ヶ月以内のものが分けられている理由としては，直近 3ヶ月以内の幸せとして記入されているものは，ユーザにとって忘れない大きなことであり，直近 24 時間以内の幸せに関しては短期間で忘れてしまう可能性が存在すると考えられる．今回は利用シーンが日頃の幸せを記録することのため，HappyRec Table の構築に使用する
データは，HappyDB の中で直近 24 時間以内の幸せを記録されたもののみを使用する．HappyDB のデータは総数 100,535件であり，この中で直近 24 時間以内の幸せを記録したデータは 49,831 件存在する．
構築方法としては，HappyDB の直近 24 時間以内の幸せの情報のテキストデータをユーザごとに，Rose らの論文 [7] のアルゴリズムを実装した Python ライブラリである rake-nltk を使用して特徴語を抽出する. 抽出した特徴語の出現回数とユー図 2 HappyRec Table の構築例

ザの識別 ID を使用して HappyRec Table を作成する．

図 3 ユーザの幸せ情報登録の概要

図 2 に HappyRec Table の構築例を示す．HappyDB に記録されたユーザ 002 の幸せテキストからが図中の 3 文存在する

現を考える．

場合，それぞれの文章から rake-nltk を用いて特徴語を抽出す

現在考えている方法は，ユーザが幸せに感じる単語と，Open-る．図 2 の場合，cat が 2 回，cafe が 1 回，play が 1 回となっStreetMap 上の POI 情報を word2vec を用いて単語の類似度ている．このような方法で抽出された特徴語を登録することでを求める．求めた類似度が最も高い場所をユーザが幸せに感じ

HappyRec Table の構築を行う．

る場所として推薦するという方法である．しかし，この方法で3. 2 幸せ情報の投稿方法

はユーザの幸せと感じる単語，OpenStreetMap の情報が更新

前項で述べた HappyRec Table に実際の利用ユーザの幸せ情されない限り同じ場所を推薦することになるため，今後更に考報を記録するためのアプリケーションとして，幸せ画像日記を考えている．図 3 にユーザによる幸せ情報登録の概要を示す．
利用ユーザである Tanaka さんは経験した幸せシーンを画像でえていく必要があると思われる．

4. お わ り に投稿する．投稿された画像を Google Vision API などを使用し本稿では，ユーザが経験可能な身近な幸せ推薦システムを提て，画像に写っているアイテムの情報を取得する．本稿ではこ案し，実現の為に HappyRec Table の作成方法を提案した．まれがユーザを幸せにする幸せ情報とする．取得した幸せ情報をた，提案システムの関連研究を調べ，本システムの新規性を確

HappyRec Table に登録することによって，ユーザの幸せ情報認した．

を記録していく．
この際，投稿形式を画像にする理由は，気軽に投稿できるようにすることを目的としている．また，投稿の際に任意でテキストでの日記記入も検討している．検討理由としては，画像では表現できない幸せ，写真の撮り忘れなどが存在すると思われるためである．テキスト形式の幸せは 3.1 節で行った HappyRecTable の構築作業と同じ方法で行うことを考えている．
3. 3 身近な幸せ推薦方法
3.1 節，3.2 節で作成した HappyRec Table を用いて，ユーザの経験可能な身近な幸せの推薦を行う．
推薦方法としては協調フィルタリングを用いることを検討している．具体的な方法は表 1 を用いて説明する．表中のユーザ

ID が 001〜003 のデータは HappyRec Table 構築時に使用した HappyDB のユーザであり，Suzuki は実際の利用ユーザであり今回幸せを推薦されるユーザとする．現在検討している手法としては，Suzuki の幸せ情報と他のユーザの幸せ情報との間でコサイン類似度を求め，類似したユーザを抽出する．以上の方法で抽出したユーザの幸せ情報の中で Suzuki の幸せ情報に存在しないものを抽出し，新たな幸せ単語として推薦を行う．
次に，推薦した幸せ単語と OpenStreetMap などの地理情報を利用することで，ユーザが経験可能な身近な幸せの推薦の実今後は本稿で提案したシステムの実装を，システムで適切な幸せ推薦を行えるかの実験を行い，有用性を確認しようと考えている．

謝

辞

本研究の一部は，科研費基盤研究 (B)(課題番号：17H01822)による．ここに記して謝意を表す．
文献[1] Akari Asai, Sara Evensen, Behzad Golshan, Alon Halevy,Vivian Li, Andrei Lopatenko, Daniela Stepanov, Yoshihiko
Suhara, Wang-Chiew Tan, Yinzhan Xu, HappyDB: A Corpus of 100,000 Crowdsourced Happy Moments, 2018.
[2] Seligman, M.E.P. (2002). Authentic Happiness: Using theNew Positive Psychology to Realize Your Potential for Lasting Fulfillment. The Free Press.
[3] Martin E. P. Seligman and Tracy A. Steen, Nansook
Park, Christopher Peterson. Positive psychology progress:
Empirical validation of interventions, American Psychologist(60,410421), 2005.
[4] 関沢 洋一, 吉武 尚美. 良いことを毎日 3 つ書くと幸せになれるか?, RIETI Discussion Paper Series, 2013 年 11 月.
[5] Quercia, D., Schifanella, R., and Aiello, L. M. (2014,September). The shortest path to happiness: Recommending beautiful, quiet, and happy routes in the city. In Proceedings of the 25th ACM conference on Hypertext and so-cial media (pp. 116-125). ACM.
[6] Yin, H., Sun, Y., Cui, B., Hu, Z., and Chen, L. (2013, August). LCARS: a location-content-aware recommender system. In Proceedings of the 19th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining(pp. 221-229). ACM.
[7] Rose,S., Engel,D., Cramer,N. and Cowley,W. Automatic
keyword extraction from individual documents, 2010