著者

倉島 健 岩田 具治 星出 高秀 高屋 典子 藤村 考

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌データベース(TOD) (ISSN:18827799)

巻号頁・発行日

vol.6, no.2, pp.30-41, 2013-03-29

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ユーザの過去の行動履歴から次の行動を予測し推薦するためのジオトピックモデルを提案する.提案モデルは,ユーザの行き先が,1) 家,勤務地,学校などが存在するユーザの行動範囲からの近さと,2) ユーザ自身の興味情報によって決まるという仮定に基づく確率的行動モデルである.ユーザの行動範囲が場所の選択に与える影響を明示的にモデリングすることで,位置情報(緯度,経度)以外の潜在的な場所特徴とそれに対するユーザの興味を効果的に学習することができる.評価実験においては,ユーザの興味情報を推定することでユーザの行動を高精度に予測できることを,レストランとランドマークの訪問履歴を用いて示す.さらに,人々のランドマーク選択を説明するためのユーザの興味対象が"アート","自然","建築物","知名度","眺めの良さ"などの潜在的なランドマーク特徴であることを明らかにした.This paper proposes a method that analyzes the location log data of multiple users to recommend locations to be visited. The method uses our new topic model, called Geo Topic Model, that can jointly estimate both the user's interests and activity area hosting the user's home, office and other personal places. By explicitly modeling geographical features of locations and users, the user's interests in other features of locations, which we call latent topics, can be inferred effectively. Experiments are conducted using Flickr-based and Tabelog-based location logs to evaluate the recommendation performance of the proposed method in terms of the accuracy of predicting visit selections. We also show that our model can estimate latent features of locations such as art, nature, construction, popularity and great views from location logs of landmark visits, and describe each user's preference based on them.