卒業研究審査会スライド

1. 学習用書籍の推薦のための
観点抽出
永野 里佳奈
静岡大学 情報学部 行動情報学科 4年
nagano@design.inf.shizuoka.ac.jp
卒業研究審査会
2020年2月6日
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2. 概要
学習用書籍を選ぶとき，消費者が大量の
候補を絞りこめず，選択しにくいという
問題がある
検索結果を絞り込むための，観点抽出
方法を，HITSアルゴリズムを用いて
提案した
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提案手法による観点例：書籍分野「数学」
例 問題 値段学校

3. 問題背景
ショッピングサイトでは，大量の候補や
ユーザレビューが存在する．
そのため，消費者の選択が困難になる
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4. 問題背景｜関連研究
ジャムの法則（※）
6種類のジャムと，24種類のジャムの試食
を用意した
実際の購入率は，6種類の試食の方が
高かった
選択肢が多い場合，自分の選択結果に
自信がなくなり，購入に至らなかった
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※Sheena S. Iyengar and Mark R. Lepper, ”When Choice is Demotivating: Can One Desire
Too Much of a Good Thing?”, Journal of Personality and Social Psychology, 2000

5. 問題背景
既存手法
各候補を詳細に比較するために，
各候補のユーザレビューを要約
提案手法
条件を絞り込んで選択肢を少なくする
ために，観点を抽出
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Amazonのレビューフィルタ Review Spotlight（※）
※Koji Yatani and Michael Novati and Andrew Trusty and Khai N. Truong, ” Review Spotlight: A User Interface for Summarizing User-
generated Reviews Using Adjective-Noun Word Pairs”, Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing
Systems, 2011

6. 既存手法と提案手法の違い
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既存手法と提案手法では，扱う問題が違う
ある数学の本
3冊を，詳しく
比較検討したい
レビュー
要約
レビュー
要約
レビュー
要約
数学書籍のレビュー集合
観点 観点 観点
既存手法
提案手法
問題
問題
数学の本が
ほしい．
たくさんあって
どう選べばよいか
分からない

7. 問題の解決方法
提案手法の対象者：条件を絞り込めない
書籍選択者
提案手法は，ユーザレビューから，
検索結果絞り込みに有用な観点を抽出
観点例：例，学校，問題，値段など
HITSアルゴリズムを用いて，観点候補に
紐づいた形容詞から，観点候補の有用度
を推定
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8. 提案手法｜言葉の定義
観点：
特定分野の商品の評価する要素
観点例：例，学校，問題，値段など
観点候補：
提案手法による絞り込みが
行われていない
観点値：
観点に対する，商品の実際の評価
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9. 提案手法｜定義の具体例
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特定書籍分野の
レビュー集合
例
難しい
素晴ら
しい
例
例 難しい
例
素晴ら
しい
観点候補 観点値
名詞-形容詞
ペア抽出

10. 提案手法｜定義の具体例
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例 問題 学校
提案手法でランク付
け
上位30件までを観点とする
観点候補
集合
例観点30個

11. 提案手法｜観点候補抽出
観点候補抽出
書籍分野ごとのユーザレビューから，
名詞-形容詞ペアを取り出す
– ペアの重複削除
• 同一レビューの同一ペア
• 同一書籍レビューの同一ペア
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12. 提案手法｜観点候補絞り込み
観点候補絞り込み：
HITSアルゴリズムを利用．
観点の質は，紐づいた形容詞（評価を
表すため）によって決まると考えた
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例
悪い
素晴ら
しい
authority hub

13. 提案手法
提案手法hits：
h𝒊𝒕𝒔 = HITSアルゴリズムの値
上位30件を観点とする
提案手法types：
𝑡𝑦𝑝𝑒𝑠
= 𝐻𝐼𝑇𝑆アルゴリズムの値 × 観点値種類数
上位30件を観点とする
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14. 提案手法｜具体例
提案手法hits：
観点候補「例」のスコア→0.5
提案手法types：
観点候補「例」のスコア→0.5×2=1.0
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例
悪い
素晴ら
しい
authority hub
0.5

15. 評価実験
1. 各手法の観点が，検索結果絞り込みに
「有用である」か，「有用でない」か
被験者に判断
2. 被験者3人のうち2人以上が，
「有用である」と回答した観点を正解
とする
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各手法によるランキングの精度を比較．
比較手法より，提案手法の精度が
優れていればよい

16. 評価実験
比較手法：
観点候補の出現頻度で順位付け．
上位30件を観点とする
評価用書籍分野
– 数学
– 料理
– ダイエット
利用データ
Amazonの英語版レビューから，
各書籍分野10,000件を取得
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17. 評価実験
評価指標
– P@k（k = 5, 10, 20, 30）：
上位k件のうち，正解が占める割合
– AP：
正解が得られたときのP@k（適合率）の平均の値
– MAP：
各書籍分野のAPの平均の値．
各手法の精度を判定
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18. 結果
MAPを見ると，最も結果がよかったのは
比較手法の出現頻度だった
書籍分野「ダイエット」では提案手法の
方が優れていることが分かった
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AP
書籍分野 hits types 出現頻度
数学 0.73 0.81 0.90
料理 0.74 0.81 0.88
ダイエット 0.63 0.63 0.58
MAP 0.70 0.75 0.79

19. 結果｜提案手法による観点
提案手法typesによる観点上位5件
（赤が正解の観点を表す）
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数学 料理 ダイエット
例 レシピ 食べ物
問題 料理本 情報
読み物 食べ物 ダイエット
テキスト 食事 健康
教科書 アイデア レシピ

20. 考察
出現頻度による絞り込みが，書籍分野に
関わらず，ある程度よい結果を出せる
ことが分かった
改善方法
– 結果がよかった出現頻度を組み合わせる
– 名詞-形容詞ペア抽出に，係り受け解析器を利用
– 名詞-形容詞ペアは，評価形容詞のみに限定
– 出現頻度によって，名詞-形容詞ペアを選別，など
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21. まとめ
 学習用書籍を選ぶとき，消費者が候補を
絞りこめず，選択しにくいという問題がある
 検索結果を絞り込むための，観点抽出方法を
提案した
 提案手法は改善の必要性がある
21
レ
ビ
ュ
ー
集
合
観
点
候
補
抽
出
提
案
手
法
で
ラ
ン
ク
付
け
上
位
を
観
点