1. 平成19年度修士論文発表会
ユーザ主導による主観・客観を考慮した
情報蓄積と推薦に関する研究
User Initiated Information Accumulation and Recommendation
Considering Objective-Subjective Distinction
複雑系工学講座 調和系工学研究室
修士２年 山下晃弘

2. 研究背景
複雑系 Web
個々の自律的振る舞いが全体を構成 個人の自律的な閲覧・発信が全体を構成
個々は互いに影響を及ぼしあう ある情報発信が他者の行動に影響
複雑性を持つ情報源から技術やアイディアで価値を生み出す実システム
Amazon.com 食べログ ソーシャルブックマーク
Wikipedia Flickr Google ローカル
主観的情報 が含まれている
個人が発信する情報には
客観的情報
本当に美味しい？
例： 札幌にある美味しいラーメン店
客観的 主観的 客観的
主観と客観が混在した情報の利用価値は閲覧者が判断
主観と客観が分離できれば様々な技術が適用可能
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3. 研究目的
(A) 主観性，客観性を区別した情報収集・提供システムの構築
(B) 主観・客観情報の利点を生かした情報推アルゴリズムの提案
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4. 提案システム
主観性と客観性を
ユーザによって情報が発信され 区別した情報カードとして蓄積
その情報をユーザが利用する
客観的情報：
住所：札幌市中央区・・・・
情報提供 電話番号：011:1234:5678
ラーメンに メニュー：味噌・塩
詳しいユーザ 価格：500~1000円
情報推薦
主観的情報：
おいしさ
美味しいランチ
を捜す利用者 ブログなどでの 雰囲気
情報利用
Webサービス
情報データベース
情報推薦 客観的属性テーブル
札幌に来た アルゴリズム
観光客 主観的属性テーブル
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5. 情報収集
情報提供者にとって利益になる仕組みが必要 ブログに着目
ユーザ数が多い
誰でも利用可能
ブログの特徴
個人が編集主体であり主観を含む
[Aimeur, E. 2003] 頻繁な更新と時系列表示
アーカイブ形式
米Technorati調べ
2003年3月～2007年4月
ブログの記事投稿時にカードを作ったり編集してもらう
ブロガーにとっての利点
ブログ記事にカードを挿入・・・・・・・・・・記事の充実
カードにブログへのリンクを記載・・・・・ブログの宣伝効果
主観的情報を利用したカード推薦・・・・新たな情報の発見
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6. 情報推薦
主観を考慮する推薦 協調フィルタリングを利用
Collaborative Filtering (CF) 各データの
既存アルゴリズム 属性値が類似
アイテム間の類似度を利用[Sarwar,01]
利点：新規ユーザにも推薦可 結果 結果
欠点：多様性に乏しい 好み 好み
個人の主観の類似度を利用[Resnick,94]
利点：多様性が期待できる
欠点:新規ユーザには推薦不可
主観が類似
主観的属性の量
推薦アルゴリズムの効果は 類似ユーザの数 に依存する
全体の嗜好分布
複雑系の分析手法であるマルチエージェントを用いて推薦の効果を検証
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7. 推薦効果の分析－シミュレーションモデル
ユーザ集合 U  {i | i  1,..., n}
嗜好ベクトル p i  ( pi1 ,..., pinF )
効用 si , j  exp(  || p i  v j ||)
α
格付け ri , j  f ( si , j )  {1,2,3,4,5}
アイテム集合 C  { j | j  1,..., m}
特徴ベクトル v j  (v j1 ,..., v jnF )
推薦システム ターゲットユーザ
ランダム推薦 ユーザ間CF
人気推薦 アイテム間CF
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8. 推薦効果の分析－シミュレーションモデル
ユーザ集合 U  {i | i  1,..., n}
嗜好ベクトル p i  ( pi1 ,..., pinF )
効用 si , j  exp(  || p i  v j ||)
α
格付け ri , j  f ( si , j )  {1,2,3,4,5}
アイテム集合 C  { j | j  1,..., m}
特徴ベクトル v j  (v j1 ,..., v jnF )
推薦システム
ランダム推薦 ユーザ間CF
人気推薦 アイテム間CF
推薦システムによる 予測値が最も高い
格付けの予測 アイテムを推薦
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9. 推薦効果の分析－シミュレーションモデル
ユーザ集合 U  {i | i  1,..., n}
嗜好ベクトル p i  ( pi1 ,..., pinF )
効用 si , j  exp(  || p i  v j ||)
α
格付け ri , j  f ( si , j )  {1,2,3,4,5}
アイテム集合 C  { j | j  1,..., m}
特徴ベクトル v j  (v j1 ,..., v jnF )
効用 si , j  0.8
推薦システム
ランダム推薦 ユーザ間CF 格付け ri , j  5
人気推薦 アイテム間CF
推薦システムによる 予測値が最も高い 効用・格付け 推薦システムに
格付けの予測 アイテムを推薦 の計算 格付けを入力
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10. 推薦効果の分析－実験結果１
実験設定
ユーザ数n 100,500,1000,2000
アイテム数m 500
嗜好ベクトル pi 一様乱数
特徴ベクトル vj 一様乱数
ベクトルの次元 5
ユーザ数=500の結果
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11. 推薦効果の分析－考察
各アイテムの格付け数（推薦された回数）を観察
アイテム毎の推薦回数に差が尐ない アイテム毎の推薦回数の差が大きい
薄→推薦回数：多
濃→推薦回数：尐
アイテム間CFの方が人気推薦に近い
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12. 推薦効果の分析－実験結果２
最初はアイテム間CFで推薦し，途中でユーザ間CFに切り替える
誰も格付けを入力していない状態から開始 初期状態で他ユーザの格付けあり
実運用では，途中で推薦アルゴリズムを切り替える方法が有効
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13. システムへの実装
構築コストを最小化 (オープンソースの技術を利用)
動作環境としての汎用性・拡張性・メンテナンスの容易性を考慮
データサーバ 表示サーバ
（情報管理・提供） （ユーザインタフェース）
XOOPS
カード情報提供
Webサービス カード情報表示
モジュール
Web
推薦アルゴリズム サービス
ブログ
モジュール
カードデータ管理
拡張モジュール
HTTP HTTP
JavaVM DB PHP DB
サーバ サーバ
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14. プロトタイプシステムの動作例
システムは、入力された記事内容と
カード情報を基にブログ記事を構築する
カード情報
省略
入力インタフェース ブログ記事
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15. プロトタイプシステムの動作例
個人のブログ 一般に公開される情報サイト
情報サイト
ブログ記事
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16. プロトタイプシステムの動作例
個人のブログ 一般に公開される情報サイト
カード詳細情報
客観的情報
• 飲食店名
• 住所
• 電話番号
• 休業日
• 地図
• メニュー
• 価格
etc.
主観的情報
ブログ記事
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17. 結論
主観・客観を区別した情報収集・提供システムを構築
ユーザから発信される情報を主観・客観を区別して蓄積
それを情報源として他のユーザに適切に提供
主観・客観情報の利点を生かした推薦手法の提案
アイテム間の類似性による推薦と，主観の類似性による推薦の違いを分析
システムの運用状況で，両者を切り替える手法が有効
Future Work
推薦アルゴリズムを切り替える有効性を実データで評価
システム全体の評価法の検討
研究業績
Lecture Notes in Computer Science 4881, Springer-Verlag Berlin Heidelberg,
pp.1112-1121 (2007).
学会発表 ： 国際2回（査読あり2回），国内8回（査読あり1回）
受賞 ： 情報処理学会北海道支部研究奨励賞
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