ユーザが好むインテリア推薦は，画像検索の技術発展と共に利活用が進んでいる．ユーザの好むインテリア推薦は，好みを分類モデルとして捉えモデリングするのが一般的であるが，なぜ好むのかという説明には不向きである．一方，潜在特徴量に基づき文章特徴量を分析するLDAは，文章に含まれる潜在特徴量を推定することにより，文章の理解を深めることが可能である．そこで，本研究では，ユーザの好むインテリア画像はどのような構造であるかを理解するため，画像の空間特徴量とLDAによりインテリア画像に含まれる潜在特徴量を推定する手法を提案する．具体的には，文章の代わりにインテリア画像をSURF特徴量に基づくBoVWおよびそのヒストグラムを用いて空間特徴量を抽出し，ヒストグラムを用いLDAによりトピック推定を行う．インテリア画像に含まれる複数のスタイルを被験者実験により取得し，提案法との比較を行ったところ，被験者の主観と類似するインテリアのトピック推定が可能であることがわかった．
