SNSにおけるユーザのトレンドに対する態度を考慮したファッション情報推薦手法

DEIM Forum 2016 F2-5

SNS におけるユーザのトレンドに対する態度を考慮した

ファッション情報推薦手法

内田 友梨香

†

_{牛尼 剛聡}

‡

†九州大学芸術工学部 〒815-8540 福岡県福岡市南区塩原 4-9-1

‡九州大学大学院芸術工学研究院

〒815-8540 福岡県福岡市南区塩原 4-9-1

E-mail: †[email protected], ‡[email protected]

あらまし 現在，ファッション情報は SNS やブログなどの様々なインターネットメディアから得ることができ る．その一方で，莫大な情報の中から自分にとって有益な情報を見つけることが困難となったため，情報推薦が重 要となっている．ファッションにおける推薦は「トレンド」が大きく関係しており，ユーザによって「新商品はす ぐに購入する」「巷で流行しているから購入する」等，トレンドに対する態度が異なる．しかし，従来の推薦手法の 多くでは，ユーザとアイテムとの関係のみを考慮して，その時間的な側面を考慮していないため，ファッションに 関する情報を適切に推薦できない場合がある．本研究では，ファッション投稿が活発な写真投稿型 SNS である Instagram を利用して，ユーザの「トレンドに対する態度」を考慮した推薦手法を提案することで，より精度の高い ファッション情報推薦の実現を目指す． キーワード SNS，情報推薦，ファッション，トレンド

1. は じ め に

従 来 ， フ ァ ッ シ ョ ン に 関 す る 情 報 は 雑 誌 や テ レ ビ な ど の マ ス メ デ ィ ア か ら 得 る こ と が 一 般 的 で あ っ た ． し か し ，近 年 ，Instagram[1]に 代 表 さ れ る SNS，Ameba[2] に 代 表 さ れ る ブ ロ グ ，WEAR[3]に 代 表 さ れ る Web サ ー ビ ス な ど の イ ン タ ー ネ ッ ト メ デ ィ ア か ら フ ァ ッ シ ョ ン 情 報 を 得 る 人 々 が 増 加 し て い る ． し か し ， ユ ー ザ は 莫 大 な 情 報 の 中 か ら ユ ー ザ は 自 分 に と っ て 有 益 な 情 報 を 見 つ け る こ と が 困 難 と な っ た た め ， 情 報 推 薦 が 重 要 と な っ て い る ． 情 報 推 薦 に 関 す る 研 究 で は ， ユ ー ザ に 対 し て よ り 精 度 の 高 い 推 薦 を 行 う こ と が 大 き な 目 標 の 1 つ で あ り ， こ れ ま で に も 様 々 な 提 案 が 行 わ れ て き た ． 従 来 の 代 表 的 な 推 薦 手 法 と し て ， 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ が 挙 げ ら れ る [4]．協 調 フ ィ ル タ リ ン グ に は ，様 々 な 手 法 が 存 在 す る が ， 基 本 的 に は ， 既 に 明 ら か に な っ て い る ユ ー ザ と ア イ テ ム の 関 係 性 に 基 づ い て ， ユ ー ザ と 未 知 の ア イ テ ム と の 関 係 性 を 推 定 す る ア プ ロ ー チ に 基 づ い て い る ．例 え ば ，「 ユ ー ザ 」と「 ア イ テ ム 」の 間 に 「 購 入 」 と い う 関 係 性 に 注 目 し た 場 合 ， 推 薦 対 象 と す る ユ ー ザ と 購 入 履 歴 に 類 似 性 が 高 い ユ ー ザ を 発 見 し ， 多 く の 購 入 履 歴 の 類 似 性 が 高 い ユ ー ザ が 購 入 し て い る ア イ テ ム を 推 薦 す る と い う も の で あ る ． 一 般 的 に ， 従 来 の 推 薦 手 法 の 多 く で は ， ユ ー ザ と ア イ テ ム と の 関 係 が 有 す る 時 間 的 な 側 面 は 考 慮 し て い な い ． 例 え ば ， ユ ー ザ の 購 入 履 歴 に 基 づ い て 推 薦 を 行 う 場 合 に は ， ユ ー ザ の 購 入 し た 日 時 は 考 慮 さ れ な い ． し か し ， フ ァ ッ シ ョ ン に お け る 推 薦 を 行 う 場 合 に は ， ユ ー ザ と ア イ テ ム と の 時 間 的 な 側 面 が 重 要 な 意 味 を 持 つ 場 合 が あ る ． 何 故 な ら ， フ ァ ッ シ ョ ン に お け る 情 報 や ユ ー ザ の 嗜 好 に は 「 ト レ ン ド 」 が 強 く 関 係 す る か ら で あ る ．す な わ ち ，「 新 商 品 は す ぐ に 購 入 す る 」，「 巷 で 流 行 し て い る か ら 購 入 す る 」 な ど ユ ー ザ に よ っ て ト レ ン ド に 対 す る 態 度 が 異 な り ， そ れ ら は ア イ テ ム を 推 薦 す る 際 に 重 要 な 特 性 と 考 え ら れ る ． 従 来 の 推 薦 手 法 で は フ ァ ッ シ ョ ン 情 報 に 大 き な 影 響 を 与 え る 「 ト レ ン ド 」 に 対 す る ユ ー ザ の 態 度 を 考 慮 し て い な い た め ， ト レ ン ド が 影 響 を 与 え る 情 報 を 適 切 に 推 薦 で き な い 場 合 が あ る ． 上 記 の 問 題 を 解 決 す る た め に ， 本 研 究 で は ， フ ァ ッ シ ョ ン に 関 す る 投 稿 が 活 発 な 写 真 投 稿 型 SNS で あ る Instagram を 利 用 し て ， フ ァ ッ シ ョ ン ア イ テ ム の ト レ ン ド 性 と ， ユ ー ザ が フ ァ ッ シ ョ ン ア イ テ ム に 反 応 し た タ イ ミ ン グ（ 投 稿 時 刻 ）の 2 つ に 注 目 す る こ と で ，ユ ー ザ の 「 ト レ ン ド に 対 す る 態 度 」 を 考 慮 し た フ ァ ッ シ ョ ン 情 報 推 薦 手 法 を 提 案 し ， よ り 精 度 の 高 い フ ァ ッ シ ョ ン 情 報 推 薦 の 実 現 を 目 的 と す る ．

2. 関 連 研 究

本 研 究 の 関 連 研 究 と し て ，時 間 を 考 慮 し た 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ や ， ユ ー ザ の 嗜 好 の 遷 移 に 注 目 し た 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ に 関 す る 研 究 の 概 要 と ， 本 研 究 の 位 置 づ け に つ い て 説 明 す る ． 古 川 ら [5]は ， ユ ー ザ の 嗜 好 の 遷 移 過 程 に 注 目 し た 推 薦 シ ス テ ム を 提 案 し て い る ．こ の シ ス テ ム で は ，「 ユ ー ザ が あ る 時 間 に ア イ テ ム を 採 用 す る （ ＝ 閲 覧 す る ， 購 入 す る ， ブ ッ ク マ ー ク す る ） 」 と い う 基 本 的 な デ ー タ の み を 扱 い ， ユ ー ザ 間 の マ ル コ フ 連 鎖 に 基 づ い た 既 存 の 推 薦 手 法 を 基 に ， ア イ テ ム 間 の マ ル コ フ 性 を 考 慮

す る こ と で ， 多 く の デ ー タ に 対 応 す る 推 薦 ア ル ゴ リ ズ ム を 実 現 し た ． 大 力 ら [6]は ， ソ ー シ ャ ル ブ ッ ク マ ー ク 内 の デ ー タ を 用 い て ， 「 URL の 大 部 分 を ， 他 の ユ ー ザ よ り 先 に 登 録 す る ユ ー ザ 群 」 と 定 義 さ れ た イ ノ ベ ー タ に 注 目 し ， 常 に 変 化 す る ユ ー ザ の 嗜 好 に 即 時 対 応 で き る 効 率 的 な 推 薦 手 法 を 提 案 し た ． イ ノ ベ ー タ を 利 用 し た 手 法 は 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ を 利 用 し た 推 薦 に 比 べ ， 利 用 す る デ ー タ が 少 な く て 済 む ，計 算 量 が 少 な く て 済 む ，ユ ー ザ・ URL の 増 加 に 対 す る 耐 久 性 が 高 い と い う 3 つ の 利 点 が あ る と し て い る ． 川 前 ら [7]は ， 過 去 の 購 入 行 動 が 対 象 ユ ー ザ と 類 似 す る だ け で は な く ， 先 行 し て い る 度 合 い の 高 い ユ ー ザ の 履 歴 を 重 視 し て 選 別 し 利 用 す る こ と で ， ユ ー ザ ご と の 嗜 好 の 時 系 列 性 と ， ユ ー ザ 間 の 行 動 の 先 行 性 に 注 目 し た ユ ー ザ の 最 新 の 嗜 好 を 反 映 で き る 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ を 提 案 し て い る ． 上 記 の 関 連 研 究 は フ ァ ッ シ ョ ン に お け る ト レ ン ド を 考 慮 し て い な い た め ， 適 切 な フ ァ ッ シ ョ ン 情 報 推 薦 が 難 し い と 考 え ら れ る ． 本 研 究 で は ， フ ァ ッ シ ョ ン に お け る ト レ ン ド と ユ ー ザ が フ ァ ッ シ ョ ン ア イ テ ム に 反 応 し た タ イ ミ ン グ を 考 慮 し た フ ァ ッ シ ョ ン 情 報 推 薦 を 実 現 す る こ と を 目 的 と す る ．

3. ア プ ロ ー チ

3.1. ユ ー ザ の ト レ ン ド に 対 す る 態 度 に よ る 分 類 と 特 性 エ ベ レ ッ ト [8]は ， ユ ー ザ の 商 品 購 入 へ の 態 度 に 違 い が 存 在 す る こ と を ，イ ノ ベ ー タ 理 論 と し て 提 案 し た ． イ ノ ベ ー タ 理 論 に お い て ， ユ ー ザ は ， 以 下 の ５ 種 類 に 分 類 さ れ る ． 1. イ ノ ベ ー タ （ 革 新 者 ） 2. ア ー リ ー ア ダ プ タ ー （ 初 期 採 用 者 ） 3. ア ー リ ー マ ジ ョ リ テ ィ（ 前 期 追 随 者 ） 4. レ イ ト マ ジ ョ リ テ ィ （ 後 期 追 随 者 ） 5. ラ ガ ー ド （ 遅 滞 者 ） イ ノ ベ ー タ は 新 し い 商 品 を 進 ん で 採 用 す る グ ル ー プ で あ り ，市 場 全 体 の 2.5%を 占 め る と さ れ て い る ．イ ノ ベ ー タ は 商 品 の 目 新 し さ の み を 考 慮 し て 採 用 す る た め ， イ ノ ベ ー タ が 採 用 し た 段 階 で は ， そ の 商 品 の 価 値 が 世 間 に 受 け 入 れ ら れ て い る か ど う か は 不 明 で あ る ． ア ー リ ー ア ダ プ タ ー は 社 会 と 価 値 観 を 共 有 し て お り ， 流 行 に は 敏 感 で ， 自 ら 情 報 収 集 を 行 い 判 断 す る グ ル ー プ で あ り ， 市 場 全 体 の 13.5%を 占 め る と さ れ て い る ． ア ー リ ー ア ダ プ タ ー は ， 商 品 の 価 値 を 理 解 し た 上 で 採 用 し ， 他 の グ ル ー プ に 対 し て 強 い 影 響 力 を 持 つ ． ア ー リ ー マ ジ ョ リ テ ィ は 新 し い 様 式 の 採 用 に は 比 較 的 慎 重 な グ ル ー プ で あ り ， 市 場 全 体 の 34.0%を 占 め る と さ れ て い る ． ア ー リ ー マ ジ ョ リ テ ィ は ， ア ー リ ー ア ダ プ タ ー か ら の 影 響 を 強 く 受 け ， 慎 重 で は あ る が ， 全 体 の 平 均 か ら す る と 早 め に 新 商 品 を 採 用 す る ． レ イ ト マ ジ ョ リ テ ィ は 新 し い 様 式 の 採 用 に は 懐 疑 的 で ， 周 囲 の 大 多 数 が 試 し て い る 場 面 を 見 て か ら 同 じ 選 択 を す る グ ル ー プ で あ り ， 市 場 全 体 の 34.0%で あ る と さ れ て い る ． ラ ガ ー ド は 世 の 中 の 動 き に 関 心 が 薄 く 流 行 が 一 般 化 す る ま で 採 用 し な い ， も し く は ， 最 後 ま で 採 用 し な い グ ル ー プ で あ り ， 市 場 全 体 の 16.0%で あ る と さ れ て い る ． エ ベ レ ッ ト は ，イ ノ ベ ー タ と ア ー リ ー ア ダ プ タ ー を 合 わ せ た 層 に 普 及 し た 段 階 （ 普 及 率 16%） を 急 激 に 市 場 が 拡 大 す る 分 岐 点 と し ， 他 の ユ ー ザ へ の 影 響 力 が 大 き い ア ー リ ー ア ダ プ タ ー が 商 品 普 及 の 鍵 を 握 る と 主 張 し た ． 3 . 2 . ト レ ン ド を 利 用 し た 推 薦 の ア プ ロ ー チ エ ベ レ ッ ト [8]は ， ユ ー ザ の 新 商 品 を 採 用 す る 時 期 の 違 い に よ っ て ， 新 商 品 に 対 す る 考 え 方 や ラ イ フ ス タ イ ル に 差 が あ り ， 異 な る 行 動 の 特 徴 が 表 れ る こ と を 示 し て い る ． こ の 事 か ら ， そ れ ぞ れ の グ ル ー プ に 属 す る ユ ー ザ に よ っ て ， イ ン タ ー ネ ッ ト 上 で の 行 動 特 性 も 異 な る 可 能 性 が あ る と 考 え ら れ る ． 例 え ば ，ユ ー ザ A と ユ ー ザ B が ，あ る ア イ テ ム X に 対 し て 反 応 （ 検 索 ， 投 稿 ， 購 入 な ど の 何 ら か の ポ ジ テ ィ ブ な 行 為 ） を し た 場 合 を 考 え る ． 従 来 の 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ で あ れ ば ， 「 ユ ー ザ A と ユ ー ザ B は 類 似 し て い る 」 と 判 断 さ れ ， そ れ に 伴 っ た 推 薦 が 行 わ れ る と 考 え ら れ る ． し か し ， ユ ー ザ A が 「 新 商 品 に 特 に 興 味 を 持 つ ユ ー ザ 」 で あ り ， 新 商 品 に 特 に 興 味 を 持 っ て い る の で ，ア イ テ ム X は 発 売 後 す ぐ に 購 入 し て い た と す る ． 一 方 ， ユ ー ザ B が 「 周 囲 の 大 多 数 が 利 用 し て い る の を 確 認 し て か ら 同 じ 選 択 を す る ユ ー ザ 」 で あ り ， ア イ テ ム X は 巷 で 流 行 し て お り ， 自 分 の 周 囲 の 人 も 採 用 し て い る の で 購 入 し て い た と す る ． こ の よ う な 場 合 に は ， ユ ー ザ A と ユ ー ザ B は 類 似 し て い る と は 言 い 難 い (図 1) ．

我 々 は 上 記 の よ う に ，ト レ ン ド に 対 す る ユ ー ザ の 特 性 を ， 「 ト レ ン ド に 対 す る 態 度 」 と 呼 ぶ ． そ し て ， 本 研 究 で は ， ユ ー ザ が ア イ テ ム に 反 応 し た タ イ ミ ン グ に 注 目 し ， 「 同 じ ア イ テ ム に 対 し て ， 類 似 し た タ イ ミ ン グ で 反 応 し た ユ ー ザ 同 士 は ト レ ン ド に 対 す る 態 度 が 類 似 し て い る 」 と い う 仮 説 を 立 て る ． つ ま り ， 本 研 究 で は ， 「 同 じ ア イ テ ム を 採 用 し て い る 」 だ け で は な く ， 「 類 似 し た タ イ ミ ン グ で 反 応 し た 」 こ と を 考 慮 す る こ と で ， ユ ー ザ の ト レ ン ド に 対 す る 態 度 を 考 慮 し た 推 薦 を 行 い ， よ り 精 度 の 高 い 推 薦 の 実 現 を 目 的 と す る ． 3.3. SNS に お け る フ ァ ッ シ ョ ン に 関 す る ユ ー ザ の 振 る 舞 い 本 研 究 で 開 発 す る ，ユ ー ザ の ト レ ン ド に 対 す る 態 度 を 考 慮 し た 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ に よ る 推 薦 手 法 に お い て ， ユ ー ザ の 行 動 特 性 を 抽 出 す る 場 と し て ， フ ァ ッ シ ョ ン に 関 す る 投 稿 が 活 発 で あ る 写 真 投 稿 型 SNS の 1 つ で あ る Instagram を 利 用 す る ． Instagram の 利 用 者 は 世 界 で 4 億 人 ，日 本 で は 810 万 人 に の ぼ り ，毎 日 8,000 万 枚 以 上 の 写 真 が 投 稿 さ れ て い る ． Instagram の 使 い 方 は 多 岐 に わ た っ て お り ， 雰 囲 気 の あ る 芸 術 的 な 写 真 を 投 稿 す る ユ ー ザ も い れ ば ， ハ ッ シ ュ タ グ を 利 用 し て 日 記 の よ う な 使 い 方 を す る ユ ー ザ も い る ． 気 軽 に 世 界 の あ ら ゆ る 瞬 間 を ユ ー ザ ご と に 異 な る 様 々 な 世 界 観 に よ っ て 捉 え ， 表 現 し ， 共 有 す る ク リ エ イ テ ィ ブ な SNS の 1 つ で あ る ． 本 研 究 で ， Instagram を 対 象 と す る の に は ２ つ の 大 き な 理 由 が あ る ．1 つ 目 の 理 由 は ，Instagram で は ，フ ァ ッ シ ョ ン の 投 稿 が 活 発 で あ る こ と で あ る ．Instagram で は ， 気 軽 に 写 真 を 投 稿 で き る こ と か ら ， 著 名 な フ ァ ッ シ ョ ン モ デ ル か ら 一 般 ユ ー ザ ま で 多 く の ユ ー ザ が フ ァ ッ シ ョ ン に 関 す る 投 稿 を し て お り ， 「 #fashion」 と い う ハ ッ シ ュ タ グ の 付 い た 投 稿 は 2 億 5,000 万 件 を 超 え て い る ．2 つ 目 の 理 由 は ，Instagram が 自 分 の フ ァ ッ シ ョ ン の 記 録 と し て 利 用 さ れ て い る こ と で あ る ． Instagram で は ， そ の 日 の フ ァ ッ シ ョ ン コ ー デ ィ ネ ー ト を 日 記 の よ う に 投 稿 す る 際 に 付 け る ハ ッ シ ュ タ グ と し て 「 #ootd（ Outfit Of The Day） 」 ， 「 ＃ 今 日 の コ ー デ 」 と い う も の が あ る ． そ れ ら の タ グ が 付 与 さ れ た 投 稿 は ， 「 #ootd」 に つ い て は 6,000 万 件 ， 「 #今 日 の コ ー デ 」に つ い て は 38 万 件 に も 及 ぶ ．こ れ ら の 投 稿 に は ，「 #ト レ ン チ コ ー ト 」な ど の 着 用 し て い る フ ァ ッ シ ョ ン ア イ テ ム の ハ ッ シ ュ タ グ や ，「 #ユ ニ ク ロ 」な ど の 着 用 し て い る フ ァ ッ シ ョ ン ブ ラ ン ド の ハ ッ シ ュ タ グ ， 「 #足 元 倶 楽 部 」な ど の グ ル ー プ を 表 す ハ ッ シ ュ タ グ な ど ， 様 々 な ハ ッ シ ュ タ グ が 付 い て い る ． 3.4. フ ァ ッ シ ョ ン ア イ テ ム の ト レ ン ド 性 と ユ ー ザ の 関 係 性 に つ い て の 分 析 本 節 で は ，本 研 究 に お い て 考 慮 す べ き 2 つ の ポ イ ン ト の う ち の 1 つ で あ る フ ァ ッ シ ョ ン ア イ テ ム の ト レ ン ド 性 と ユ ー ザ の 関 係 性 に つ い て Instagram を 利 用 し て 分 析 し た ． フ ァ ッ シ ョ ン ア イ テ ム の ト レ ン ド 性 は ，対 象 と す る フ ァ ッ シ ョ ン ア イ テ ム が あ る 時 点 に お い て ， ど れ ほ ど 流 行 し て い る か を 表 す ． 2015 年 に お い て ト レ ン ド 性 が 高 い と 考 え ら れ る「 ガ ウ チ ョ パ ン ツ 」 を 例 と し て ， Instagram を 利 用 し て ， イ ノ ベ ー タ も し く は ア ー リ ー ア ダ プ タ ー と 考 え ら れ る ユ ー ザ と ， ア ー リ ー マ ジ ョ リ テ ィ も し く は レ イ ト マ ジ ョ リ テ ィ だ と 考 え ら れ る ユ ー ザ を 1 人 ず つ 見 つ け た ． そ れ ぞ れ を ユ ー ザ A,ユ ー ザ B と す る ．ユ ー ザ A,ユ ー ザ B は ，Instagram に お い て そ れ ぞ れ ，2014 年 6 月 ，2014 年 5 月 か ら フ ァ ッ シ ョ ン に 関 す る 投 稿 を 行 っ て い る ． 利 用 し た ハ ッ シ ュ タ グ 数（ 重 複 あ り ）は ，そ れ ぞ れ 395 件 ， 372 件 で あ っ た ． 図 2 に Instagram に お け る 「 #ガ ウ チ ョ パ ン ツ 」 の 投 稿 数 の 遷 移 と ユ ー ザ A,ユ ー ザ B の 「 #ガ ウ チ ョ パ ン ツ 」の 投 稿 時 期 を 表 し た グ ラ フ を 示 す ．横 軸 は 投 稿 月 ， 縦 軸 は 投 稿 数 を 投 稿 月 の 全 投 稿 数 で 正 規 化 し た も の ， 丸 が そ れ ぞ れ の ユ ー ザ の 投 稿 時 期 を 表 し て い る ． 図 2 の 波 の 盛 り 上 が り を ト レ ン ド 波 と し た 場 合 ， ユ ー ザ A は ，ト レ ン ド 波 の 始 ま り 周 辺 で あ る 2014 年 10 月 か ら ， ト レ ン ド 波 の ピ ー ク と な る 2015 年 5 月 ま で 「 #ガ ウ チ ョ パ ン ツ 」 を タ グ と し て 投 稿 し て い る こ と か ら ， 「 ガ ウ チ ョ パ ン ツ 」 に 対 し て は ， イ ノ ベ ー タ も し く は ア ー リ ー ア ダ プ タ ー で あ る と 言 え る ． 方 ， ユ ー ザ B は 「 ガ ウ チ ョ パ ン ツ 」 に 関 し て は ア ー リ ー マ ジ ョ リ テ ィ も し く は レ イ ト マ ジ ョ リ テ ィ で あ る と 考 え ら れ る ．

図

1 ユ ー ザ に よ る 商 品 に 対 す る 反 応 の 違

い

別 の フ ァ ッ シ ョ ン ア イ テ ム「 つ ば 広 ハ ッ ト 」に つ い て も 同 様 に 検 討 す る ． 図 3 に Instagram に お け る 「 # つ ば 広 ハ ッ ト 」 の 投 稿 数 の 遷 移 と ユ ー ザ A， ユ ー ザ B の「 #つ ば 広 ハ ッ ト 」の 投 稿 時 期 を 表 し た グ ラ フ を 示 す ． 図 3 か ら ，「 #つ ば 広 ハ ッ ト 」に は ，大 き く 二 つ の ト レ ン ド 波 が あ る こ と が 分 か る ． 二 つ 目 の ト レ ン ド 波 に つ い て の み 考 慮 す る と ， 「 #ガ ウ チ ョ パ ン ツ 」 同 様 に 「 # つ ば 広 ハ ッ ト 」 に お い て も ， ユ ー ザ A は 比 較 的 イ ノ ベ ー タ も し く は ア ー リ ー ア ダ プ タ ー の 傾 向 が あ り ， ユ ー ザ B は ア ー リ ー マ ジ ョ リ テ ィ も し く は レ イ ト マ ジ ョ リ テ ィ の 傾 向 が あ る と 言 え る だ ろ う ． 以 上 の こ と か ら ，SNS も ，フ ァ ッ シ ョ ン ア イ テ ム の ト レ ン ド 性 や ， ユ ー ザ の ト レ ン ド に 対 す る 態 度 は ユ ー ザ に よ っ て 傾 向 が 存 在 す る 可 能 性 が あ る

4. 提 案 手 法

本 研 究 で は ， 従 来 の 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ に ， ユ ー ザ が ア イ テ ム に 反 応 し た タ イ ミ ン グ と ， フ ァ ッ シ ョ ン の ト レ ン ド 性 を 加 え て 考 慮 し た 手 法 を 3 段 階 に 分 け て 提 案 す る ． 4.1. ユ ー ザ の 利 用 ハ ッ シ ュ タ グ を 用 い た 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ 本 説 で は ，ユ ー ザ の 利 用 ハ ッ シ ュ タ グ を 用 い た 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ に つ い て 述 べ る ． こ れ に よ り ， SNS に お け る フ ァ ッ シ ョ ン 情 報 推 薦 を 実 現 す る ． こ こ で は ， Instagram に 投 稿 さ れ た 記 事 を「 メ デ ィ ア 」と 表 現 し ， ハ ッ シ ュ タ グ𝑔が 付 与 さ れ た メ デ ィ ア を 投 稿 す る こ と を 「𝑔の ハ ッ シ ュ タ グ を 利 用 す る 」 と 表 現 す る ． つ ま り ， 「 ユ ー ザ が フ ァ ッ シ ョ ン ア イ テ ム𝑔に 反 応 す る 」 と は ，「 ユ ー ザ が Instagram に お い て ，ハ ッ シ ュ タ グ𝑡を 利 用 す る 」 と い う こ と で あ る ． 本 手 法 で は ，フ ァ ッ シ ョ ン ア イ テ ム に 対 す る ユ ー ザ の 興 味 を ， ユ ー ザ が 利 用 し た ハ ッ シ ュ タ グ に 基 づ い て 推 定 す る ． 以 下 の 2 つ の 手 順 を 行 う ． ① ユ ー ザ が 利 用 し た ハ ッ シ ュ タ グ に 基 づ い て ，シ ス テ ム 利 用 者 と 他 の ユ ー ザ 間 の 類 似 度 を 求 め る ② ① の 類 似 度 に 基 づ い て ，ハ ッ シ ュ タ グ の 推 薦 評 価 値 を 求 め る ま ず は ，ユ ー ザ が 利 用 し た ハ ッ シ ュ タ グ に 基 づ い て ， シ ス テ ム 利 用 者 と 他 の ユ ー ザ 間 の 類 似 度 を 求 め る ． 本 手 法 で は ， 類 似 度 を 求 め る 方 法 と し て ， コ サ イ ン 距 離 を 利 用 す る ． い ま ， ユ ー ザ𝑎, 𝑏が 利 用 し た ハ ッ シ ュ タ グ （ 重 複 な し ）を𝑀!!，𝑀!!と し た と き ，ユ ー ザ𝑎, 𝑏の 類 似 度 𝑠𝑖𝑚!(𝑎, 𝑏) を 以 下 の 式 (1)で 定 義 す る ．

𝑠𝑖𝑚

_!

(𝑎, 𝑏) =

𝑀

! !

_{∩ 𝑀}

!!

𝑀

!!!

𝑀

!!!

⋯ 1

ま た ，ユ ー ザ𝑢の ハ ッ シ ュ タ グ 𝑔に 対 す る 評 価 値 の 予 測 値pred! 𝑢, 𝑔 を 以 下 の 式 (2)に よ っ て 推 定 す る ．

pred

_!

(𝑢, 𝑔) =

pref 𝑖, 𝑔 ∙ sim

_!

𝑢, 𝑖

!

⋯ 2

こ こ で ，pref(𝑖, 𝑔)は ，ユ ー ザ 𝑖の ハ ッ シ ュ タ グ 𝑔に 対 す る 評 価 値 を 表 す ．本 研 究 で は ，ユ ー ザ𝑖の ハ ッ シ ュ タ グ 𝑔に 対 す る 評 価 値 pref(𝑖, 𝑔)と し て ユ ー ザ 𝑖が ハ ッ シ ュ タ グ𝑔の 利 用 頻 度 を 利 用 す る ． 以 上 の 手 順 で ，ユ ー ザ が 未 使 用 の フ ァ ッ シ ョ ン ア イ テ ム の ハ ッ シ ュ タ グ に 対 す る 評 価 を 推 定 し ， 評 価 値 が

図

2 「 #ガ ウ チ ョ パ ン ツ 」 の 投 稿 数 の 遷

移 と ユ ー ザ

A， ユ ー ザ B の 投 稿 時 期

図

3 「 #つ ば 広 ハ ッ ト 」の 投 稿 数 の 遷 移 と

ユ ー ザ

A， ユ ー ザ B の 投 稿 時 期

高 い と 推 定 さ れ た フ ァ ッ シ ョ ン ア イ テ ム の ハ ッ シ ュ タ グ を 推 薦 す る ． 4.2. 同 じ ハ ッ シ ュ タ グ を 利 用 し た ユ ー ザ の 時 間 的 距 離 を 考 慮 し た 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ 本 説 で は ，同 じ ハ ッ シ ュ タ グ を 利 用 し た ユ ー ザ の 時 間 的 距 離 を 考 慮 し た 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ に つ い て 述 べ る ． こ れ に よ り ， SNS に お け る ユ ー ザ が フ ァ ッ シ ョ ン ア イ テ ム に 反 応 し た タ イ ミ ン グ を 考 慮 し た フ ァ ッ シ ョ ン 情 報 推 薦 を 実 現 す る ． 以 下 の 3 つ の 手 順 を 行 う ． ① 同 じ ハ ッ シ ュ タ グ を 利 用 し た ユ ー ザ 同 士 の 時 間 的 距 離 を 求 め る ② ① の 値 を 考 慮 し た 上 で ユ ー ザ 間 の 類 似 度 を 求 め る ③ ② の 類 似 度 に 基 づ い て ，未 使 用 の ハ ッ シ ュ タ グ の 評 価 値 を 推 定 す る ま ず ，同 じ ハ ッ シ ュ タ グ を 利 用 し た ユ ー ザ 同 士 の 時 間 的 距 離 を 求 め る ． 同 じ ハ ッ シ ュ タ グ を 利 用 し た ユ ー ザ 同 士 の 時 間 的 距 離 と は ， ユ ー ザ𝑎ユ ー ザ 𝑏が 同 じ ハ ッ シ ュ タ グ を 利 用 し た 場 合 に お け る ， そ れ ぞ れ の ハ ッ シ ュ タ グ の 投 稿 時 刻 の 平 均 の 差 で あ る ．投 稿 時 刻 は UNIX 時 間 を 利 用 す る ． あ る ハ ッ シ ュ タ グ𝑔に 関 す る ユ ー ザ 𝑎, 𝑏の 時 間 的 距 離𝑡𝑠𝑖𝑚(𝑎, 𝑏, 𝑔)を 以 下 の 式 (3)で 定 義 す る ． 𝑡𝑠𝑖𝑚 𝑎, 𝑏, 𝑔 = 1 − 𝑎𝑣𝑔 𝑎, 𝑔 − 𝑎𝑣𝑔 𝑏, 𝑔 365×24×60×60 ⋯ 3 こ こ で ， 𝑎𝑣𝑔 𝑢, 𝑔 = _{𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑢, 𝑔}𝑡∈𝑡𝑖𝑚𝑒(𝑢,𝑔)𝑡 と す る ． ま た ， こ こ で ，𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑢, 𝑔 は ユ ー ザ 𝑢が ハ ッ シ ュ タ グ𝑔を 投 稿 し た 時 刻 の 集 合 と す る ． 次 に ，4.1 で 求 め た 提 案 手 法 1 に お け る ユ ー ザ 間 の 類 似 度𝑠𝑖𝑚!(𝑎, 𝑏)と ，上 記 の ユ ー ザ 𝑎, 𝑏の あ る ハ ッ シ ュ タ グ𝑔に 関 す る 時 間 的 距 離 𝑡𝑠𝑖𝑚(𝑎, 𝑏, 𝑔)を 用 い て ， ユ ー ザ 𝑎, 𝑏の 類 似 度 𝑠𝑖𝑚!(𝑎, 𝑏, 𝑔)を 以 下 の 式 (4)で 定 義 す る ．

𝑠𝑖𝑚

!

𝑎, 𝑏 = 𝑠𝑖𝑚

!

(𝑎, 𝑏)

×

!∈!!!∩!!!

𝑡𝑠𝑖𝑚 𝑎, 𝑏, 𝑔

𝑀

!!

∩ 𝑀

!!

⋯ 4

ま た ，ユーザ𝑢のハッシュタグ𝑔に対 する評 価 値 𝑝𝑟𝑒𝑑 𝑢, 𝑔 を以 下 の式 (5)によって推 定 する．

pred

_!

(𝑢, 𝑔) =

pref(𝑖, 𝑔) ∙ 𝑠𝑖𝑚

_!

(𝑢, 𝑖)

!

⋯ 5

以 上 の 手 順 で ， フ ァ ッ シ ョ ン ア イ テ ム の ハ ッ シ ュ タ グ に 対 す る 評 価 を 推 定 し ， 評 価 値 が 高 い と 推 定 さ れ た フ ァ ッ シ ョ ン ア イ テ ム の ハ ッ シ ュ タ グ を 推 薦 す る ． 4.3. ユ ー ザ の 時 間 的 距 離 と ハ ッ シ ュ タ グ の ト レ ン ド 性 を 考 慮 し た 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ 本 説 で は ，ユ ー ザ の 時 間 的 距 離 と ハ ッ シ ュ タ グ の ト レ ン ド 性 を 考 慮 し た 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ に つ い て 述 べ る ． こ れ に よ り ， SNS に お け る ユ ー ザ が フ ァ ッ シ ョ ン ア イ テ ム に 反 応 し た タ イ ミ ン グ と フ ァ ッ シ ョ ン ア イ テ ム の ト レ ン ド 性 の 2 つ を 考 慮 し た フ ァ ッ シ ョ ン 情 報 推 薦 を 実 現 す る ． ① ハ ッ シ ュ タ グ の ト レ ン ド 性 を 求 め る ② ① の 値 を 考 慮 し た 上 で ユ ー ザ 間 の 類 似 度 を 求 め る ③ ② の 類 似 度 に 基 づ い て ，未 使 用 の ハ ッ シ ュ タ グ の 評 価 値 を 推 定 す る ハ ッ シ ュ タ グ𝑡の ト レ ン ド 性 は ， ハ ッ シ ュ タ グ 𝑡の 2013 年 か ら 2015 年 の 3 年 間 の 月 ご と の 平 均 投 稿 数 か ら ， 毎 月 の 実 際 の 投 稿 数 を 引 い た 分 散 値 に よ っ て 求 め る ．図 4,5 に そ れ ぞ れ ，ト レ ン ド 性 の 高 い ア イ テ ム（ ガ ウ チ ョ パ ン ツ ），ト レ ン ド 性 の 低 い ア イ テ ム（ ト レ ン チ コ ー ト ） に 関 す る 投 稿 数 の グ ラ フ を 示 す ． 横 軸 は 投 稿 月 ， 縦 軸 は 該 当 月 の そ れ ぞ れ の ハ ッ シ ュ タ グ の 投 稿 数 を 全 体 の 投 稿 数 で 割 る こ と で 正 規 化 し た も の で あ る ． 図 が 示 す よ う に ，ト レ ン ド 性 の 低 い ア イ テ ム は ，平 均 投 稿 数 と 実 際 の 投 稿 数 の グ ラ フ が ほ と ん ど 一 致 し て お り ， 分 散 値 は 小 さ く な る ． そ の 一 方 で ， ト レ ン ド 性 の 高 い ア イ テ ム は ， 平 均 投 稿 数 と 実 際 の 投 稿 数 と の 差 が 大 き く ， 分 散 値 は 大 き く な る ． トレンド性 を考 慮 したユーザ𝑢のハッシュタグ𝑔に対 する評 価 値𝑝𝑟𝑒𝑑! 𝑢, 𝑔 を以 下 の式 (3)によって推 定 する．

pred

_!

𝑢, 𝑔 =

pref 𝑖, 𝑔 ∙ 𝑠𝑖𝑚

_!

𝑢, 𝑖

!

∙ 𝜎(𝑔) ⋯ 6

ここで，𝜎(𝑔)はタグ𝑔の投 稿 の各 月 ごとの標 準 偏 差 の平 均 であり，タグのトレンド性 を表 す．トレンド性 が高 いほど大 き な値 になる．

図

4 ト レ ン ド 性 の 高 い ア イ テ ム の 投 稿 数

図

5 ト レ ン ド 性 の 低 い ア イ テ ム の 投 稿 数

5. 実 験

提 案 手 法 の 有 効 性 を 評 価 す る た め に 被 験 者 実 験 を 行 っ た ． 5.1. 実 験 に 使 用 す る デ ー タ Instagram 社 が 提 供 し て い る InstagramAPI[9]を 利 用 し て ， Instagram 内 の 投 稿 デ ー タ を 取 得 す る ． 本 シ ス テ ム で は ，デ ー タ と し て「 #今 日 の コ ー デ 」と い う ハ ッ シ ュ タ グ が 付 い た 投 稿 の み を 扱 う ．「 #今 日 の コ ー デ 」 と い う ハ ッ シ ュ タ グ に 限 定 し た 理 由 と し て は 2 点 あ る ． ま ず ， 主 に 日 本 で 利 用 さ れ て い る ハ ッ シ ュ タ グ で あ る こ と で あ る ． 本 研 究 で は ， 日 本 に お け る フ ァ ッ シ ョ ン に 注 目 し て い る た め ， 日 本 で 一 般 的 に 利 用 さ れ て い る ハ ッ シ ュ タ グ を 利 用 す る ． 次 に ， 日 記 の よ う に 利 用 さ れ て い る 点 で あ る ． 本 研 究 で は ， ユ ー ザ が フ ァ ッ シ ョ ン ア イ テ ム に 反 応 し た タ イ ミ ン グ に 注 目 し て お り ， フ ァ ッ シ ョ ン 全 般 に 関 す る ハ ッ シ ュ タ グ で あ る「 #フ ァ ッ シ ョ ン 」 で は ， 「 あ る フ ァ ッ シ ョ ン ア イ テ ム に 興 味 が あ る だ け な の か 」 ， も し く は 「 あ る フ ァ ッ シ ョ ン ア イ テ ム を 所 持 し て お り ， 着 用 し た の か 」 な ど の 判 断 を 行 う の が 困 難 で あ る と 考 え た た め で あ る ． 以 上 の 2 点 か ら ，本 研 究 で 扱 う デ ー タ は「 #今 日 の コ ー デ 」と い う ハ ッ シ ュ タ グ が 付 い た 投 稿 に 限 定 す る こ と に し た ． 対 象 と し た デ ー タ は ，Instagram 上 で 2011 年 8 月 か ら 2015 年 12 月 に か け て 投 稿 さ れ た 「 #今 日 の コ ー デ 」 と い う ハ ッ シ ュ タ グ が 付 随 し た 投 稿 約 25 万 件 の デ ー タ で あ る ． デ ー タ は ， ユ ー ザ ID， 投 稿 ID， メ デ ィ ア ， 投 稿 時 刻 か ら 構 成 さ れ る ． ユ ー ザ が 利 用 し た フ ァ ッ シ ョ ン ア イ テ ム に 関 す る ハ ッ シ ュ タ グ と ，そ の 投 稿 時 刻 の デ ー タ を 利 用 す る た め ， 取 得 し た 投 稿 デ ー タ に 対 し て デ ー タ の ク レ ン ジ ン グ を 行 う 必 要 が あ る ． デ ー タ の ク レ ン ジ ン グ の 処 理 は 大 き く 3 段 階 に 分 け る 事 が で き る ． ① メ デ ィ ア 本 文 か ら ， メ デ ィ ア に 付 随 し て い る ハ ッ シ ュ タ グ の み の 抽 出 ② フ ァ ッ シ ョ ン ア イ テ ム に 無 関 係 な ハ ッ シ ュ タ グ （ 不 要 な ハ ッ シ ュ タ グ ） の 排 除 ③ ハ ッ シ ュ タ グ の 利 用 数 （ 重 複 あ り ） が 少 な い ユ ー ザ の 排 除 ま ず ， メ デ ィ ア 本 文 か ら ， メ デ ィ ア に 付 随 し て い る ハ ッ シ ュ タ グ の み を 抽 出 す る ． 本 研 究 で は ， ユ ー ザ が 利 用 し た フ ァ ッ シ ョ ン ア イ テ ム に 関 す る ハ ッ シ ュ タ グ と ， そ の 投 稿 時 刻 の デ ー タ を 利 用 す る た め ， メ デ ィ ア 本 文 す べ て の 情 報 を 保 存 す る 必 要 は な い ． 次 に ， 不 要 な ハ ッ シ ュ タ グ を 排 除 し た ． 不 要 な ハ ッ シ ュ タ グ と は ，フ ァ ッ シ ョ ン に 無 関 係 の ハ ッ シ ュ タ グ ， 文 章 の ハ ッ シ ュ タ グ ， 他 言 語 に よ る ハ ッ シ ュ タ グ ， ユ ー ザ に 利 用 さ れ た 回 数 が 5 回 以 下 の ハ ッ シ ュ タ グ ， フ ァ ッ シ ョ ン ブ ラ ン ド の ハ ッ シ ュ タ グ な ど で あ る ． フ ァ ッ シ ョ ン ブ ラ ン ド は ， Wikipedia の フ ァ ッ シ ョ ン ブ ラ ン ド 一 覧 [10]， フ ァ ッ シ ョ ン プ レ ス の フ ァ ッ シ ョ ン ブ ラ ン ド 一 覧 [11]に あ る フ ァ ッ シ ョ ン ブ ラ ン ド と 一 致 す る も の を 排 除 し た ． デ ー タ は ， 約 24 万 件 と な り ， 約 22 万 件 あ っ た ハ ッ シ ュ タ グ の 種 類 は ，約 4,500 件 と な っ た ． 次 に ， ハ ッ シ ュ タ グ の 利 用 数 （ 重 複 な し ） が 少 な い ユ ー ザ を 排 除 す る ． ユ ー ザ の 中 に は ， ハ ッ シ ュ タ グ の 利 用 数 （ 重 複 な し ） が １ の ユ ー ザ も い れ ば ， 300 の ユ ー ザ も い る ． 本 手 法 に よ る 推 薦 を 行 う に あ た っ て ， ハ ッ シ ュ タ グ の 利 用 数 （ 重 複 な し ） が 少 な い ユ ー ザ は ， 推 薦 対 象 ユ ー ザ と の 類 似 度 を 求 め る こ と が で き な い 可 能 性 が 大 き い た め ， 不 適 切 で あ る と 考 え た ． ま た ， ハ 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 201301 201303 201305 201307 201309 20131 1 201401 201403 201405 201407 201409 20141 1 201501 201503 201505 201507 201509 20151 1

トレンド性の高いアイテム

(ガウチョパンツ)

月ごとの投稿数 月ごとの平均値 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 201301 201303 201305 201307 201309 20131 1 201401 201403 201405 201407 201409 20141 1 201501 201503 201505 201507 201509 20151 1

トレンド性の低いアイテム

(トレンチコート)

月ごとの投稿数 月ごとの平均値

ッ シ ュ タ グ の 利 用 数（ 重 複 な し ）が 10 以 下 の ユ ー ザ は 10,298 人 中 7,895 人 も 存 在 し ，計 算 量 が 極 端 に 多 く な っ て し ま う た め ， 今 回 は 排 除 す る こ と と し た ． 5.2. 実 験 手 法 提 案 手 法 の 有 効 性 を 確 か め る た め に ， 5 分 割 交 差 検 証 に よ る 推 定 評 価 値 の 評 価 実 験 を 行 っ た ． 5 分 割 交 差 検 証 で は ， 推 薦 対 象 ユ ー ザ が 利 用 し た ハ ッ シ ュ タ グ を 5 つ に 分 割 し ， そ の う ち の 1 つ を 正 解 デ ー タ ， 残 り を 訓 練 デ ー タ と す る ． 訓 練 デ ー タ を 使 用 し て 上 記 手 法 の 類 似 度 計 算 ・ 推 薦 を 行 い ， 得 ら れ た 推 薦 結 果 と 正 解 デ ー タ の 適 合 率 を 求 め る ． 5 分 割 デ ー タ の す べ て が 正 解 デ ー タ と な る よ う に ， 上 記 の 作 業 を 5 回 行 い ， 平 均 適 合 率 か ら ， 推 薦 精 度 を 確 か め る 手 法 で あ る [12]． 比 較 す る 手 法 は ，提 案 し た ３ つ の 手 法 と ，ハ ッ シ ュ タ グ の 利 用 ラ ン キ ン グ に よ る 推 薦 の 4 つ で あ る ． 推 薦 対 象 と す る ユ ー ザ は ， 2,404 人 の ユ ー ザ の 中 か ら ラ ン ダ ム に 選 ん だ 15 人 で あ る ．以 下 の 図 6 に 実 験 の 概 要 図 を 示 す ．

図

6 実 験 概 要 図

5.3. 実 験 結 果 以 下 の 図 7 に 実 験 結 果 を 示 す ． 平 均 適 合 率 は そ れ ぞ れ ， 0.189， 0.196， 0.213， 0.109 と な っ た ． つ ま り ， 100 個 中 そ れ ぞ れ ，約 18 個 ，約 19 個 ，約 21 個 ，約 10 個 正 解 と な る 結 果 で あ っ た ． そ れ ぞ れ の 手 法 に つ い て 有 意 差 が あ る か ど う か を ， t 検 定 で 調 べ た 結 果 ， ３ つ の 提 案 手 法 の 間 で は 有 意 差 は 見 ら れ な か っ た が ， ３ つ の 提 案 手 法 と ラ ン キ ン グ に よ る 推 薦 手 法 の 間 に は 有 意 差 が 見 ら れ た ．

図

7 実 験 結 果

5.4. 考 察 上 記 の 実 験 の 考 察 を 以 下 に 示 す ．3 つ の 提 案 手 法 の 平 均 適 合 率 は ， ラ ン キ ン グ に よ る 推 薦 手 法 の 平 均 適 合 率 よ り も 高 く な っ た ． ま た ， ハ ッ シ ュ タ グ の み を 利 用 し た 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ よ り も ， ユ ー ザ 間 の 時 間 的 距 離 を 考 慮 し た 協 調 フ ィ ルタリングの方 がより高 い適 合 率 を示 し，ユーザ間 の時 間 的 距 離 を 考 慮 し た 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ よ り も ， ユ ー ザ 間 の 時 間 的 距 離 とハッシュタグのトレンド性 のどちらも考 慮 した協 調 フ ィルタリングの方 がより高 い適 合 率 を示 したことから，本 研 究 の目 的 である，SNS におけるより精 度 の高 いファッション情 報 の推 薦 が行 えたと考 えられる． 提 案 手 法 に よ る ， よ り 精 度 の 高 い フ ァ ッ シ ョ ン 情 報 推 薦 を 実 現 するための今 後 の課 題 として，以 下 を挙 げる． l 適 切 なデータの正 規 化 今 回 ，ファッションアイテムのトレンド性 を求 める際 に利 用 し たデータは，Instagram 上 で 2011 年 8 月 か ら 2015 年 12 月 に か け て 投 稿 さ れ た「 #今 日 の コ ー デ 」と い う ハ ッ シ ュ タ グ が 付 随 し た 投 稿 約 25 万 件 の デ ー タ を ク レ ン ジ ン グ し た も の で あ る ． ク レ ン ジ ン グ の 結 果 ， 2013 年 1 月 か ら 2015 年 12 月 ま で の 3 年 間 の デ ー タ を 扱 う こ と と な っ た が ， 2015 年 の 平 均 投 稿 数 が 14,267 件 ， 2014 年 の 平 均 投 稿 数 が 2,296 件 で あ る の に 対 し て ，2013 年 の 平 均 投 稿 数 は 57 件 で あ っ た ．こ の こ と か ら ，正 規 化 を 行 う 際 に 2013 年 の 投 稿 が ト レ ン ド 性 に 強 く 影 響 を 与 え て し ま っ た の で は な い か と 考 え ら れ る ． 以 下 の 表 1 に 本 研 究 に お い て ト レ ン ド 性 が 高 い と さ れ た ア イ テ ム の 上 位 5 件 を 示 す ． 1 オ ー バ ー オ ー ル 2 ギ ン ガ ム チ ェ ッ ク 3 ト ー ト バ ッ グ 4 タ イ ト ス カ ー ト 5 シ ョ ー パ ン

表

1 ト レ ン ド 性 が 高 か っ た ア イ テ ム

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25

平均適合率

* * * * : p < 0.0 5

ま た ，図 8 に ト レ ン ド 性 が 一 番 高 い と さ れ た「 オ ー バ ー オ ー ル 」 の 投 稿 数 の 遷 移 （ 正 規 化 済 ） を 示 す ． 図 8 か ら ， 2013 年 2 月 の 正 規 化 さ れ た 値 は 1 と な っ て お り ，2013 年 2 月 に 投 稿 さ れ た ハ ッ シ ュ タ グ は「 オ ー バ ー オ ー ル 」 の 1 件 だ け で あ っ た と い う こ と が 分 か る ．ち な み に ，ハ ッ シ ュ タ グ𝑔の あ る 月 の 投 稿 数 を そ の 月 の 全 投 稿 数 で 割 る こ と で 正 規 化 を 行 っ て い る ． 2013 年 の 投 稿 数 が あ ま り に も 少 な い た め ，2013 年 時 点 で 「 オ ー バ ー オ ー ル 」 が ト レ ン ド ア イ テ ム で あ っ た か ど う か 判 断 す る こ と は 難 し い の で は な い か と 考 え た ． フ ァ ッ シ ョ ン ア イ テ ム の 正 し い ト レ ン ド 性 を 測 る た め に も ， 検 証 を 通 し た 適 切 な デ ー タ の 正 規 化 を 行 う 必 要 が あ る ．

図

8 オ ー バ ー オ ー ル の 投 稿 数 の 遷 移

6. ま と め

現 在 ，ファッシ ョン 情 報 は SNS や オ ン ライン シ ョップ な ど 様 々なインターネットメディアから得 ることができる．しかし，そ の 方 で 莫 大 な 情 報 の 中 か ら 自 分 に と っ て 有 益 な 情 報 を 見 つ け る こ とが 困 難 とな っ た た め ，情 報 の 推 薦 が 重 要 とな っ て いる．ファッションにおける推 薦 は「トレンド」が大 きく関 係 して おり，ユーザによって「新 商 品 はすぐに購 入 する」「巷 で流 行 し て い る か ら 購 入 す る 」な ど ， ト レ ン ド に 対 す る 態 度 が 異 な る ． し か し ， 従 来 の 推 薦 手 法 の 多 く で は ， ユ ー ザ と ア イ テ ム と の 関 係 のみを考 慮 して，その時 間 的 な側 面 を考 慮 していない ため，ファッションに関 する情 報 を適 切 に推 薦 できない場 合 がある． そ こ で ， 本 研 究 で は ， フ ァ ッ シ ョ ン 投 稿 が 活 発 な 写 真 投 稿 型 SNS である Instagram を利 用 して，ユーザがファッショ ン ア イ テ ム に 反 応 し た タ イ ミ ン グ と ， そ の フ ァ ッ シ ョ ン ア イ テ ム の ト レ ン ド 性 注 目 す る こ と で ， ユ ー ザ の 「 ト レ ン ド に 対 す る 態 度 」を考 慮 した推 薦 手 法 を提 案 した． 実 験 の 結 果 ， ユ ー ザ の ト レ ン ド に 対 す る 態 度 を 考 慮 し た 提 案 手 法 は，従 来 手 法 よりも高 い推 薦 結 果 を示 した．今 後 の 課 題 と し て ， 適 切 な デ ー タ の 正 規 化 や ， ユ ー ザ 間 の 時 間 的 距 離 を 考 慮 した 類 似 度 計 算 手 法 の 妥 当 性 に つ い て ，検 証 実 験 を通 して改 善 を行 っていく．

7. 参 考 文 献

[1] Instagram, https://www.instagram.com/ [2] Ameba, http://www.ameba.jp/ [3] WEAR, http://wear.jp/ [4] 神 嶌 敏 弘 , ” 推 薦 シ ス テ ム の ア ル ゴ リ ズ ム ”, http://www.kamishima.net/archive/recsysdoc.pdf, 2015. [5] 古 川 忠 延 , 松 尾 豊 , 内 山 幸 樹 , 石 塚 満 , “嗜 好 の 遷 移 過 程 に 注 目 し たWeb ア ル ゴ リ ズ ム の 提 案 ”,人 工 知 能 学 会 全 国 大 会 論 文 集(CD-ROM), 2008 [6] 大 力 慶 祐 , 大 向 一 輝 , 武 田 英 明 , “ソ ー シ ャ ル ブ ッ ク マ ー ク に お け る イ ノ ベ ー タ に 注 目 し た 情 報 推 薦 手 法 の 提 案”, 人 工 知 能 学 会 全 国 大 会 論 文 集 (CD-ROM), 2008. [7] 川 前 徳 章 , 坂 野 鋭 , 山 田 武 士 , 上 田 修 功 “ユ ー ザ の 嗜 好 の 時 系 列 性 と 先 行 性 に 着 目 し た 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ”，電 子 情 報 通 信 学 会 論 文 誌 , J92-D(6), pp. 767-776, 2009.

[8] E.M. Rogers, “The Free Press”, New York, 1995 [9] InstagramAPI, http://www.instagram.com/developer/ [10] Wikipedia 「 フ ァ ッ シ ョ ン ブ ラ ン ド 一 覧 」 , http://ja.wikipedia.org/wiki/フ ァ ッ シ ョ ン ブ ラ ン ド 一 覧 [11] FASHION PRESS「 フ ァ ッ シ ョ ン ブ ラ ン ド 一 覧 」 , http://www.fashion-press.net/brands/

[12] Fushiki T, “Estimation of prediction error by using K-fold cross-validation”, statistics and computing, (to appear) 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 201301 201303 201305 201307 201309 20131 1 201401 201403 201405 201407 201409 20141 1 201501 201503 201505 201507 201509 20151 1

オーバーオール

月ごとの投稿数 月ごとの平均値