DEIM Forum 2009 A2-4 ランキング情報を利用した楽曲推薦システムの構築 樫山裕史 手塚太郎 木村文則 前田亮 立命館大学大学院理工学研究科 滋賀県草津市野路東 1-1-1, 立命館大学情報理工学部 滋賀県草津市野路東 1-1-1,

DEIM Forum 2009 A2-4

ランキング情報を利用した楽曲推薦システムの構築

樫山 裕史

†

手塚 太郎

††

木村 文則

†††

前田 亮

††

†

_{立命館大学大学院 理工学研究科 〒525-8577 滋賀県草津市野路東 1-1-1}

††, †††

_{立命館大学}

_{情報理工学部 〒525-8577 滋賀県草津市野路東 1-1-1}

E-mail:

†, †††

{cm003046, fkimura}@is.ritsumei.ac.jp,

††

{tezuka, amaeda}@media.ritsumei.ac.jp

あらまし 楽曲推薦システムにおいて多く利用されている手法として協調フィルタリングがある．膨大な情報の

中から個人の嗜好に合った情報を得る手法として有効だが，嗜好に合わない楽曲を推薦してしまう場合が多々あり，

推薦精度の向上が大きな課題となっている．そこで本稿では，協調フィルタリングに加えてランキング情報を利用

する手法を提案する．ランキング情報として

CD 売上ランキングと楽曲再生ランキングを利用することで，ユーザ

の好みに似た楽曲に加えて意外性のある楽曲も推薦できるようになると考えられる．楽曲を推薦するシステムを構

築しユーザ実験を行い，従来の手法と比較した結果，推薦件数が増えるにつれて，ランキング情報利用による推薦

精度の向上が確認された．

キーワード 楽曲推薦, 協調フィルタリング, ランキング情報

Music Recommendation System Using Ranking Information

Yuji KASHIYAMA

†

, Taro TEZUKA

††

, Fuminori KIMURA

†††

, and Akira MAEDA

††

†

_{Graduate School of Science and Engineering, Ritsumeikan University}

1-1-1 Noji-Higashi, Kusatsu, Shiga 525-8577, Japan

††, †††

_{College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University}

1-1-1 Noji-Higashi, Kusatsu, Shiga 525-8577, Japan

E-mail:

†, †††

{cm003046, fkimura}@is.ritsumei.ac.jp,

††

{tezuka, amaeda}@media.ritsumei.ac.jp

Abstract Collaborative filtering is a technique used in many music recommendation system. It is useful technique to get

information that a user really want from huge amount of information. But this technique sometimes recommends music which

is not suitable for user’s taste, thus it is important to improve precision. In this paper, we present the method which use ranking

information with collaborative filtering. We use CD selling ranking and music playing ranking as ranking information. Using

these ranking, we can recommend the music which matches the user’s taste and unexpected it. We implemented the music

recommendation system and conducted user experiments. Comparing with the existing technique, we could confirm improving

precision using ranking information as the recommendation number increased.

Keyword Music recommendation, Collaborative filtering, Ranking information

1. は じ め に

近 年 ，iPodな どの 携帯 音楽プ レー ヤー やiTunesミュ ー ジ ッ ク ス ト ア な ど の 音 楽 配 信 サ ー ビ ス の 普 及 に よ り ， 音 楽 を 楽 曲 単 位 で 保 存 ・ 再 生 す る こ と が 一 般 的 に 行 わ れ て い る ． ま た ， 新 し い 楽 曲 も 次 々 に 登 場 し 楽 曲 数 は 日 々 増 加 し て い る ． 最 近 で は 楽 曲 の 歌 詞 を 検 索 す る サ イ ト な ど ， 音 楽 を 対 象 と す る サ ー ビ ス も 増 え て き て お り ， 楽 曲 を 対 象 と す る 様 々 な 技 術 が 注 目 さ れ て い る ． 現 在 ユ ー ザ が 楽 曲 を 探 す 手 段 と し て ，Web上で Google等の検 索エ ンジ ンを 用いて 楽曲 やア ーティ スト を 検 索 す る 方 法 が あ る ． ま た ， テ レ ビ や 雑 誌 等 か ら 情 報 を 得 る 方 法 や ，実 際 にCDショ ップへ 行き 楽曲 を探す と い っ た 方 法 も あ る ． し か し ， 自 分 の 好 み に 合 う 楽 曲 に 辿 り つ く ま で 時 間 が か か る 場 合 や ， 好 み に 合 わ な い 楽 曲 に 辿 り つ い て し ま う こ と が 多 々 あ る ． 素 早 く 簡 単 に 自 分 の 好 み の 楽 曲 を 取 得 で き る こ と が 重 要 で あ り ， 楽 曲 を 探 す 手 段 と し て は 理 想 で あ る ． 好 み の 楽 曲 を 得 る た め の 方 法 と し て ， 個 人 の 嗜 好 を 考 慮 し た 楽 曲 推 薦 シ ス テ ム が あ る ． こ れ ま で ， 楽 曲 推 薦 に つ い て の 研 究 は 多 く さ れ て お り ， 様 々 な 手 法 が 提

案 さ れ て い る ． ど の 研 究 に お い て も シ ス テ ム と し て の 有 効 性 は 確 認 さ れ て い る が ， 十 分 に 満 足 の い く 推 薦 精 度 と は い え な い も の が 多 く ， 推 薦 精 度 の 向 上 が 大 き な 課 題 と な っ て い る ． そ こ で 本 研 究 で は ， 情 報 推 薦 に お い て よ く 利 用 さ れ て い る 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ の 手 法 に 加 え て ， ラ ン キ ン グ 情 報 を 利 用 す る こ と で 推 薦 精 度 を 向 上 さ せ る 研 究 を 行 っ た ． 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ に よ っ て 類 似 度 の 高 い 楽 曲 リ ス ト か ら 嗜 好 に 合 う 楽 曲 を 決 定 し ， さ ら に そ の 中 で ラ ン キ ン グ を 重 視 す る こ と で ， よ り 嗜 好 に 合 う 楽 曲 を 推 薦 で き る の で は な い か と 考 え た ． 本 研 究 の 手 法 の 有 効 性 を 確 認 す る た め に ， 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ ， ラ ン キ ン グ 情 報 利 用 ，双 方 を 統 合 し た3つの シス テム の推薦 精 度 の 比 較 を 行 い 検 証 し た ． 以 下 の 本 稿 の 構 成 は ， 第2章 では 楽曲 推薦シ ステ ム の 関 連 研 究 に つ い て 述 べ る ．第3章では シス テム の概要 と そ の 詳 細 に つ い て 説 明 す る ．第4章で はシ ステ ムの評 価 実 験 ， 考 察 を 行 い ， 第5章 でま とめ を述べ る．

2. 関 連 研 究

こ れ ま で に ， 多 く の 楽 曲 推 薦 シ ス テ ム の 研 究 が 行 わ れ て い る ．武 内 ら の 研 究[1]では ，個人 の音 楽嗜 好デー タ をOWL(Web Ontology Language)で表 現し ，OWL 構 造 を 利 用 し た 類 似 度 計 算 を 行 い ， 推 薦 楽 曲 を 決 定 し て い る ．ま た ，土 方 ら の 研 究[2]では ，テ ンポ や音 長など の 音 響 的 特 徴 と ， 楽 曲 に 対 す る 評 価 値 か ら 決 定 木 を 構 築 し ， 決 定 木 と 推 薦 楽 曲 の 特 徴 量 を 比 較 し 推 薦 す る か ど う か を 決 定 し て い る ． こ の 研 究 の 問 題 点 は ， 有 効 な 音 響 的 特 徴 を 抽 出 す る の が 困 難 で あ り ， 必 要 な 特 徴 量 を う ま く 抽 出 で き な い 場 合 が あ る ． ど ち ら の 手 法 も シ ス テ ム の 有 効 性 は 確 認 さ れ て い る が ， 十 分 に 満 足 の い く 推 薦 精 度 と は 言 え ず ， 推 薦 精 度 の 向 上 が 課 題 と な っ て い る ． 2 つの 異な る推 薦手法 を連 動す る方 法と して黒 瀬ら の 研 究[3]があ る．こ の研 究では ，協調 フィ ルタ リング と 内 容 ベ ー ス フ ィ ル タ リ ン グ の2 つの 手法 を連 動させ る こ と で 双 方 の 問 題 点 を 補 い ， 推 薦 精 度 の 向 上 を 狙 っ て い る ．連 動 さ せ る こ と に よ る 有 効 性 は 確 認 さ れ た が ， 双 方 の 推 薦 手 法 が 共 に 有 効 で あ る と き に 初 め て 有 効 に 働 く た め ， そ れ ぞ れ の 手 法 の 推 薦 精 度 が 十 分 で な い と 有 効 に 機 能 し な い ．

3. 提 案 手 法

提 案 手 法 に よ る 楽 曲 推 薦 シ ス テ ム の 概 要 図 を 図1 に 示 す ． ユ ー ザ が 自 分 の 好 み の 楽 曲 リ ス ト （ 以 下 ， 利 用 者 楽 曲 リ ス ト と 表 記 ） を シ ス テ ム に 入 力 す る と ， シ ス テ ム は 楽 曲 リ ス ト を 受 け 取 り ， ラ ン キ ン グ 情 報 利 用 手 法 ・ 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ 利 用 手 法 に よ る 推 薦 楽 曲 を 決 図1 本 研 究 に お け る 楽 曲 推 薦 シ ス テ ム の 概 要 定 し ， 推 薦 結 果 を ユ ー ザ に 返 す ． 以 下 に ， そ れ ぞ れ の 手 法 の 詳 細 に つ い て 述 べ る ．

3.1. ランキング情報 利 用 推薦

ラ ン キ ン グ 情 報 と は ， 対 象 と な る も の を あ る テ ー マ に お い て 順 位 付 け を し た も の で あ り ， 本 研 究 で は ， 楽 曲 を 対 象 と す る 順 位 付 け さ れ た 情 報 を ラ ン キ ン グ 情 報 と 定 義 す る ．ORICON STYLE[4]で公 開され ている CD 売 上 ラ ン キ ン グ と ，mixi ミュー ジッ ク [5]か らア ーティ ス ト 別 の 楽 曲 再 生 ラ ン キ ン グ を 取 得 し ， 推 薦 に 使 用 す る ． ラ ン キ ン グ 情 報 利 用 推 薦 で は ， 利 用 者 楽 曲 リ ス ト か ら 特 徴 抽 出 を 行 い ， 抽 出 し た 特 徴 と ラ ン キ ン グ 情 報 を 利 用 し て 推 薦 す る 楽 曲 を 決 定 す る ． 最 初 に ， 受 け 取 っ た 利 用 者 楽 曲 リ ス ト に 対 し て 特 徴 抽 出 を 行 う ． こ こ で は ， ア ー テ ィ ス ト 的 特 徴 ・ 年 代 的 特 徴 の 2 つ の特徴 抽出 を行 う． 特徴抽 出に は， 以下の 式(1)，(2)を用い る．

m

N

A

F

artist

(

i

)

1

₍₁₎

n

N

Y

F

year

(

j

)

1

₍₂₎ 利 用 者 楽 曲 リ ス ト 中 の 楽 曲 数 を N， アー ティス トを Ai(i=1,2,…,m)，発 売年 を Yj(j=1,2,…,n)とし ， Fa rti st(Ai)，

Fy ea r(Yj)は そ れ ぞ れ ， Artist Frequency， Year Frequency で ， 利 用 者 楽 曲 リ ス ト 中 の ア ー テ ィ ス ト が Ai， 発 売 年 が Yjで あ る 楽 曲 数 を 表 す ．(1)，(2)式 が成 り立 つ Ai， Yjを 特 徴 と し て 抽 出 す る ． 次 に ， 抽 出 し た 特 徴 を 基 に ， 楽 曲 の ス コ ア を 計 算 す る ．ス コ ア の 計 算 に は 以 下 の 式(3)，(4)，(5)を 用いる ．

N

A

F

x

P

x

S

_A

(

)

play

(

)

artist

(

x

)

(3)

imp x year rank Y

N

Y

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x

P

x

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(

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(

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(4)

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(

)

(

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(

x

S

x

S

x

S

_{R A Y} (5) あ る 楽 曲 x に対 し， Pp la y(x)， Pra n k(x)はラ ンキン グ情 報 か ら 付 与 し た 楽 曲 自 身 が も つ ポ イ ン ト で あ る ．CD 売 上 情 報 か ら の ポ イ ン ト Pra n k(x)は ，ラ ンキ ングの 1～ 30 位の楽 曲に 30～1 ポイ ント を付与 し楽 曲ご とに加 算 し た も の で あ る ． ま た ， 楽 曲 再 生 ラ ン キ ン グ か ら の ポ イ ン トPp la y(x)の 計算 には 式(6)を 用いる ． avg x count play

A

avg

x

count

x

P

)

(

)

(

)

(

(6) count(x)は 楽曲 x の 再生 数，avgco u n t(Ax)は楽 曲 x のア ー テ ィ ス トAxの1 楽曲あ たり の平 均再生 数 ，αa vgは ア ー テ ィ ス トAxに お け るPra n kの1 楽曲 あた りの 平均値 で あ る ． ま た ，Fa rti st(Ax)， Fy ea r(Yx)を 係 数 と し て 掛 け る こ と で ， ラ ン キ ン グ に お け る ア ー テ ィ ス ト ・ 年 代 の 重 要 度 を ス コ ア に 反 映 し て い る ．αi m pは 利 用 者 楽 曲 リ ス ト に あ る ア ー テ ィ ス ト と 同 じ 楽 曲 の ス コ ア を 他 よ り 高 く す る 補 正 係 数 で ，本 研 究 で は 通 常 は αi m p=1 とし，利 用 者 楽 曲 リ ス ト に あ る ア ー テ ィ ス ト と 同 じ 楽 曲 の 場 合 に は αi m p=1.2 とした ． 抽 出 し た 特 徴 と ラ ン キ ン グ 情 報 か ら 楽 曲 の ス コ ア を 計 算 し ，ス コ ア の 上 位 楽 曲 を 推 薦 結 果 と し て 出 力 す る ．

3.2. 協 調 フィルタリング利 用 推薦

協 調 フ ィ ル タ リ ン グ と は ， 嗜 好 が 類 似 す る 他 ユ ー ザ を 発 見 し ， そ の ユ ー ザ が 好 む 情 報 を 推 薦 し て も ら う 手 法 で あ る ． 本 研 究 で は こ の 考 え 方 を 応 用 し ， 楽 曲 リ ス ト 間 の 類 似 度 を 算 出 し ， 類 似 度 の 高 い 楽 曲 リ ス ト を 用 い て 推 薦 す る 楽 曲 を 決 定 す る ． 本 研 究 で は ， 他 ユ ー ザ の 楽 曲 リ ス ト と し て ，mixi ミュ ージ ック [5]の機 能の一 つ で あ る 「 お 気 に 入 り リ ス ト 」 か ら 入 手 し 利 用 し た ． 楽 曲 リ ス ト 間 の 類 似 度 を 求 め る 前 に ， タ イ ト ル ， ア ー テ ィ ス ト か ら の 類 似 ポ イ ン ト を 計 算 す る ． 類 似 ポ イ ン ト の 計 算 に は 式(7)，(8)を用い る．

)

(

log

)

(

)

(

t

F

N

t

F

t

sim

list list title (7)

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(

log

)

(

)

(

a

F

N

a

F

a

sim

list list artist (8) 利 用 者 楽 曲 リ ス ト 中 の 楽 曲 x のタ イト ルを t，ア ー テ ィ ス ト を a とす るとき ，t を 含む他 の楽 曲リ ストの 類 似 ポ イ ン ト をsim(t)，a を 含む 他の楽 曲リ スト の類似

ポ イ ン ト をsim(a)とす る． Ftit le(t)は Title Frequency で， 利 用 者 楽 曲 リ ス ト 中 の 楽 曲 名 が t であ る楽 曲数 を表す ．

Fa rti st(a)は 3.1 節の ものと 同じ であ る． Nli stは 対 象 と す る 楽 曲 リ ス ト の 総 数 ，Fli st(t)， Fli st (a)は List Frequency

でt,a を含む楽 曲リ ストの 数を 表す ． 楽 曲 リ ス トL の 楽曲集 合を X と した とき，利用者 楽 曲 リ ス ト とL との 間の 類似度 A(L)を 以下 の式(9)で求め る ． X a X t

a

sim

t

sim

L

A

(

)

(

)

(

)

(9) 類 似 度A(L)の高 い楽曲 リス ト L を スコ ア計 算に用 い る ． 本 研 究 で は ， 上 位50 件 の楽 曲リ ストを 利用 する． 楽 曲 x の スコ ア Sc(x)の計 算に は以下 の式(10)を用 い る ． L x L C

x

A

L

S

|

)

(

)

(

(10) L は使 用す る上 位 50 件の 楽曲 リス トであ る． 式(10) に よ り ス コ ア を 計 算 し ， ス コ ア の 上 位 楽 曲 を 推 薦 結 果 と し て 出 力 す る ．

3.3. 統 合 推 薦

協 調 フ ィ ル タ リ ン グ は 自 分 の 現 在 の 好 み に 似 た 曲 が 多 く 推 薦 さ れ る が ， 意 外 性 の あ る 楽 曲 が 得 ら れ な い こ と が 多 い ． ラ ン キ ン グ 情 報 は ， 大 量 の ユ ー ザ の 好 み が 反 映 さ れ た 情 報 源 で あ り ， 自 分 の 現 在 の 好 み と は 別 の で あ り ， 意 外 性 の あ る 楽 曲 が 得 ら れ る ． 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ と ラ ン キ ン グ 情 報 を 統 合 す る こ と で ， ユ ー ザ の 好 み に 似 た 楽 曲 に 加 え て 意 外 性 の あ る 楽 曲 も 推 薦 で き る よ う に な る と 考 え ら れ る ． 2 つの 手法 による 推薦 結果 を統合 し， 最終 的な推 薦 結 果 と し て 出 力 す る ． そ れ ぞ れ の 手 法 で 異 な る ス コ ア 付 け が 行 わ れ て い る の で ， そ の ま ま で は 統 合 す る こ と は 難 し い ． そ こ で ， 同 じ ス ケ ー ル で 比 較 す る た め に ス コ ア の 正 規 化 を 行 う ． 正 規 化 を 行 う こ と で ， 同 じ ス ケ ー ル で の 比 較 が で き る よ う に な る た め ， ス コ ア の 統 合 が 可 能 と な る ． 正 規 化 後 の ス コ ア SR f(p)，SC f(q)を ，以 下の 式(11)，(12) で 求 め る ． rel n k R rel R Rf

k

S

n

p

S

p

S

1

)

(

)

(

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(

(11) m k C C Cf

k

S

m

q

S

q

S

1

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(

)

(

)

(

(12) SR(p)，SC(q)は， それ ぞ れの 手法 によ る 推薦 楽 曲 p,q の ス コ ア ，n,m は推 薦楽 曲数 であ る．

αre l

は ユ ー ザ の 嗜 好 と ラ ン キ ン グ と の 関 連 度 を 表 す 係 数 で ， 式(13)の よ う に 定 義 す る ．

(13) 楽 曲 リ ス ト の 楽 曲 と 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ に よ る 推 薦 楽 曲 の う ち ， 何 曲 が ラ ン キ ン グ に 登 場 し た の か を 割 合 で 表 す ． こ れ に よ っ て ラ ン キ ン グ 利 用 に よ る 結 果 を ど の 程 度 反 映 す る か を 決 定 す る ． こ の 係 数 を 用 い る こ と で ， ラ ン キ ン グ に 相 関 が あ る 利 用 者 に は ラ ン キ ン グ 利 用 に よ る 結 果 が 重 視 さ れ ， そ う で な い 利 用 者 に は 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ に よ る 結 果 が 重 視 さ れ る よ う に な る ． こ れ に よ っ て ， 利 用 者 の 好 み の 傾 向 を ス コ ア に 反 映 さ せ る こ と が で き る と 考 え ら れ る ． す べ て の 楽 曲 に 対 し 正 規 化 を 行 っ た 後 ， 式(14)を 用 い て ス コ ア の 統 合 を 行 い ，楽 曲x のス コアを 決定 する．

)

(

)

(

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(

x

S

x

S

x

S

final Rf Cf (14) 統 合 後 の ス コ アSfin a l(x)の上 位楽曲 を統 合推 薦の推 薦 結 果 と し て 出 力 す る ．

4. 評 価 実 験

第3 章で説 明した 推薦 手法 の評価 実験 を行 う．実 験 を 行 う に あ た り ，74019 件の楽 曲リ スト ，1990 年から 2007 年ま での CD 売上 ラン キング ，2828 ア ーテ ィスト の 楽 曲 再 生 ラ ン キ ン グ を 用 意 し ， 実 験 に 利 用 す る ．

4.1. 実 験 手 順

被 験 者 14 人に楽 曲リ スト を作成 して もら い，作 成 し た 利 用 者 楽 曲 リ ス ト を シ ス テ ム に 入 力 し ， 得 ら れ た 推 薦 結 果 に 対 し て 「1.嫌 い－5.好き 」の 5 段階 で主観 評 価 を し て も ら う ． こ の 評 価 結 果 を 用 い て 推 薦 精 度 を 調 べ る ． 評 価 値 が4 以 上の 楽曲 を好き な楽 曲で あると 判 断 し ， 得 ら れ た 推 薦 結 果 の う ち ， 何 曲 が 好 き な 楽 曲 で あ っ た か を 推 薦 精 度 と し て 算 出 す る ．

4.2. 実 験 結 果と考 察

そ れ ぞ れ の 手 法 に よ っ て 得 ら れ た 推 薦 結 果 の う ち ， ス コ ア の 高 い 上 位 n 件(Prec@n)での推 薦精 度を 算出し ， 各 手 法 と の 比 較 を 行 う ． 表 1， 2，3 に それ ぞれ の手法 に よ っ て 得 ら れ た 推 薦 結 果 を ま と め た も の を 示 す ． 2 つの 手法 を単独 で実 行し た場合 ，ラ ンキ ング利 用 よ り も 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ の ほ う が 良 い 結 果 で あ る こ と が わ か る ． 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ は ， 利 用 す る 情 報 が 少 な い 段 階 で は 類 似 す る 情 報 を う ま く 発 見 で き ず ， 有 効 な 推 薦 が で き な い ． し か し 今 回 の 実 験 で は あ ら か じ め 大 量 の 楽 曲 リ ス ト を 用 意 し た こ と で ， 類 似 す る 楽 曲 リ ス ト を 求 め る 際 に よ り 嗜 好 の 近 い も の を 取 得 で き た た め ， 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ が 有 効 に 機 能 し た た め と 考 え ら れ る ． ま た ， い ず れ の 結 果 に お い て も 約 半 数 以 上 が 好 き な 楽 曲 で あ る と い う 評 価 が 得 ら れ た の で ， シ ス テ ム と し て あ る 程 度 有 効 に 機 能 し て い る と 考 え ら れ る ． 次 に ， 統 合 前 と 統 合 後 の 推 薦 精 度 の 比 較 を す る ． 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ と 統 合 後 を 上 位 3 件 ，5 件で 比較す る と ， 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ の ほ う が 統 合 後 よ り も 推 薦 精 度 が 高 い 結 果 と な り ， 統 合 す る こ と に よ っ て 逆 に 推 薦 精 度 が 下 が っ て い る ． こ の 理 由 と し て ， 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ が 有 効 に 機 能 す る 状 況 だ っ た た め ， 統 合 す る こ と で ラ ン キ ン グ 利 用 の 精 度 が 影 響 し て 推 薦 精 度 が 下 が っ た も の と 考 え ら れ る ． し か し ， 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ は 推 薦 楽 曲 が 多 く な る に つ れ て 推 薦 精 度 の 下 落 が 大 き い の に 対 し ， 統 合 後 で は 同 じ よ う に 推 薦 精 度 は 下 落 す る が ，下 落 幅 が 小 さ く 上 位 10 件での 推薦 精度 は協調 フ ィ ル タ リ ン グ を 上 回 る 結 果 が 得 ら れ た ． 推 薦 件 数 が 増 え る に つ れ て 好 み に 合 わ な い 楽 曲 が 増 え ， 全 体 と し 表 1 推 薦 結 果 (Prec＠3) 推 薦 手 法 評 価 値 曲 数 割 合 評 価 平 均 値 1～2 1 4.2% 3 4 16.6% 協 調 フィルタリング 利 用 推 薦 4～5 19 79.2% 4.29 1～2 7 19.5% 3 8 22.2% ランキング情 報 利 用 推 薦 4～5 21 58.3% 3.69 1～2 3 7.1% 3 11 26.2% 統 合 推 薦 4～5 28 66.7% 4.10 表 2 推 薦 結 果 (Prec＠5) 推 薦 手 法 評 価 値 曲 数 割 合 評 価 平 均 値 1～2 2 5.0% 3 11 27.5% 協 調 フィルタリング 利 用 推 薦 4～5 27 67.5% 4.05 1～2 10 16.6% 3 16 26.7% ランキング情 報 利 用 推 薦 4～5 34 56.7% 3.68 1～2 10 14.3% 3 19 27.1% 統 合 推 薦 4～5 41 58.6% 3.81 表 3 推 薦 結 果 (Prec＠10) 推 薦 手 法 評 価 値 曲 数 割 合 評 価 平 均 値 1～2 14 17.5% 3 23 28.7% 協 調 フィルタリング 利 用 推 薦 4～5 43 53.8% 3.63 1～2 29 24.2% 3 33 27.5% ランキング情 報 利 用 推 薦 4～5 58 48.3% 3.39 1～2 22 15.7% 3 39 27.9% 統 合 推 薦 4～5 79 56.4% 3.70

て 推 薦 精 度 は 減 少 し て い く が ， そ う い っ た 状 況 に な る と ラ ン キ ン グ 利 用 の 結 果 が 有 効 に 反 映 さ れ る よ う に な り ， 推 薦 精 度 の 下 落 を 抑 え る こ と に つ な が っ た と 考 え ら れ る ．

5. ま と め

本 研 究 で は ， 個 人 の 嗜 好 に 合 っ た 楽 曲 を 推 薦 す る シ ス テ ム に 注 目 し ， 推 薦 精 度 の 向 上 を 目 標 に ， 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ に よ る 推 薦 手 法 と ラ ン キ ン グ 情 報 を 利 用 す る 推 薦 手 法 を 統 合 す る 新 た な 手 法 を 提 案 し た ． シ ス テ ム の 有 効 性 を 検 証 す る た め に ， 被 験 者 に よ る 評 価 実 験 を 行 い ， 推 薦 精 度 の 比 較 を 行 っ た ． そ の 結 果 ， あ る 程 度 の シ ス テ ム の 有 効 性 が 確 認 で き た ． し か し ， 今 回 得 ら れ た 結 果 は 十 分 に 満 足 の い く 結 果 と は 言 い が た く ， 更 な る 推 薦 精 度 の 向 上 が 必 要 で あ る ． 今 後 の 課 題 と し て は ， 売 上 ラ ン キ ン グ ・ 楽 曲 再 生 ラ ン キ ン グ 以 外 の ラ ン キ ン グ 情 報 の 利 用 が 考 え ら れ る ． Web 上 には 様々な ラン キン グが存 在し ，そ の種 類も多 様 で あ る ． ユ ー ザ に よ っ て 使 用 す る ラ ン キ ン グ を 切 り 替 え る こ と で ， よ り 多 く の ユ ー ザ の 嗜 好 に 対 応 で き る も の と 考 え ら れ る ． ま た ， 現 在 の シ ス テ ム は 同 じ 楽 曲 リ ス ト か ら は 同 じ 結 果 が 出 力 さ れ る と い っ た ， 静 的 な シ ス テ ム で あ る の で ， 以 前 に 評 価 し た 結 果 を フ ィ ー ド バ ッ ク し 推 薦 に 利 用 す る な ど ， 動 的 な シ ス テ ム に す る こ と も 今 後 検 討 し て い く ． そ し て ， 推 薦 結 果 を ど う い っ た 形 で 利 用 者 に 提 示 す べ き か ， と い っ た イ ン タ フ ェ ー ス 部 分 に つ い て も 改 良 を 検 討 し て い く ．

文

献

[1] 武 内 裕 一, 青 野 雅 樹, “OWL を 用 い た 音 楽 嗜好 デ ー タ の 表 現 と 音 楽 情 報 推 薦 へ の 応 用”, 情 報 処 理 学 会 研 究 報 告, DBS-143, pp.277-281, 2005 [2] 土 方 嘉 徳 , 岩 濱 数 宏 , 西 田 正 吾 ,“決 定 木 を 用 い た 音 楽 情 報 フ ィ ル タ リ ン グ シ ス テ ム と そ の 有 効 性 の 検 証”, 情 報 処 理 学 会 研 究 報 告 , DBS-133, pp.17-24, 2004 [3] 黒 瀬 崇 弘 , 梶 川 嘉 延 , 野 村 康 雄 ,“視 聴 履 歴 を 用 い た 楽 曲 推 薦 シ ス テ ム”, 電 子 情 報 通 信 学 会 技 術 研 究 報 告, HIP2003-84, pp.41-44, 2003

[4] “ ラ ン キ ン グ － ORICON STYLE”, ORICON STYLE, http://www.oricon.co.jp/rank/

[5] “[mixi] ミ ュ ー ジ ッ ク ”,mixi( ミ ク シ ィ ), http://music.mixi.jp/