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機械学習輪講会資料
- 1. 機械学習輪講会資料
- 2. Masahiro Higuchi / 樋口雅拓 ● グリーグループのリミア株式会社で、LIMIA という住まい領域のメディアを 作っています。ゲーム会社ですが、最近はメディアに力を入れています。 ● 機械学習のエンジニアですが、iOS, Android,JSなどもやっている何でも屋 です。4歳の娘のパパ。twitter: @mahiguch1 ● https://limia.jp/ ● https://arine.jp/ ● https://aumo.jp/ ● https://www.mine-3m.com/mine/
- 3. 背景と目的: LIMIAとは? ● メディアサービス。記事一覧を表示し、タップ すると記事詳細を閲覧できる。 ● 記事詳細の最下部に別の記事への回遊導 線が付いている ● 記事一覧: k-meansでユーザを分類し、それ ぞれの中でCTRが高い順に表示 ● 記事下: トピックモデルで関連記事、協調フィ ルタでオススメ記事を表示。 → 教科書に書いてあるレベルは対応したため、 更に向上させるには論文調査が必要！
- 4. 今月読んだ論文 社内で論文輪読会を開催し、まず次の 2つを読んで発表した。 ● Personalized News Recommendation Based on Click Behavior: https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/3559 9.pdf ● k-means++: The Advantages of Careful Seeding: http://ilpubs.stanford.edu:8090/778/1/2006-13.pdf 今回は社内で行った発表と同様に、上記 2つの論文について説明します。他社さんの論文輪読会の 雰囲気を知りたいため、普段通りに行っていただけると助かります。
- 5. Personalized News Recommendation Based on Click Behavior
- 6. introduction 推薦を実現する主要な方法として、情報フィルタリングと協調フィルタがある。 情報フィルタリングは、ユーザの興味や属性をもとに推薦を行う。 協調フィルタは、類似ユーザの行動をもとに推薦を行う。 Google Newsでは2009年以前、協調フィルタを利用していた。 情報フィルタリングと協調フィルタを混ぜて利用することで、改善が出来た この論文では、次の３点について述べる。 * ログ集計 * ユーザ興味予測 * 協調フィルタにフィルタリングを混ぜた結果
- 7. GoogleNewsにおけるpersonalization 協調フィルタには、次の２点の問題があった。 * Cold Start * エンターテイメントだらけになってしまう これらの問題を解決するために、情報フィルタを利用した。 提案方式では、ユーザ興味変化に追随し、少ない情報量でも対応できる。
- 10. ニュースの傾向 国別の傾向を調べてみた。 アメリカでは、大統領選挙があったとき政治のカテゴリーの CTRが増加した。 EUでは、EuroCupがあったときスポーツカテゴリーの CTRが増加した。
- 11. 一般的なニューストレンドが個人の興味に与える影響 * 興味は時間が経つと変化する * カテゴリー毎のクリック分布は、大きなニュースがあると変化する。 * 地域毎にニュースのトレンドは異なる * ユーザの興味は、地域のニューストレンドに関係している。
- 13. 本質的な興味予測 p(click | category=ci) = p(category = ci|click) p(click) / p(category = ci) これを「ユーザ毎」と「地域全体」の 2つを取得する。 地域全体と同じ動きをしていれば短期的な興味、違う動きをしていれば本質的な興味とわかる。 # 過去分の足し上げ これで特定の期間(1ヶ月とか)のユーザの興味が分かったので、過去分を足し上げる。 クリック数による加重平均を取る。
- 15. 記事推薦 記事は、推薦スコア順に並べ替える。 推薦スコアは、「上記で示した情報フィルタスコア」に「参考文献 7の協調フィルタスコア」を掛け合わ せたものを使う。 Rec(article) = IF(article) x CF(article) これにより、両方の良いとこどりができる。
- 16. 結論 # 結果 推薦枠のCTRは30%増加したが、GoogleNewsTop全体のCTRは変わらなかった。 つまり、その他の枠からクリックを奪った形になる。 また、1日あたりの訪問回数は 14%増加した。 # まとめと今後 分析したところ、ユーザの興味は短期と長期に分けられることが分かった。 それをベイズで表現して組み込んだ結果、より良い成果を獲得できた。 枠位置補正が必要。 情報フィルタと協調フィルタを混ぜる方法を洗練させる。 ユーザ行動分析を通じて、さらに理解を深めたい。
- 17. k-means++: The Advantages of Careful Seeding
- 18. introduction k-means++を実装することになったので、せっかくなので原典論文を読んでみた。 # Introduction k-meansは初期値をランダムで決めるが、そこを改良して k-means++と名付けた。 # Related Work もっと誤差が少ないものは存在するが、遅くて使い物にならなかった。 # Definitions k-meansは誤差の二乗和の最小化を目指す。
- 19. K-means algorithm 1. クラスタ中心点をランダムに選択する。 2. 全てのデータについて、最近傍中心点 (所属するクラスタ)を決める。 3. クラスタに所属する全てのデータを中心点として再設定する。 4. (2)(3)を変化がなくなるまで繰り返す
- 20. K-means++ algorithm k-meansの(1)の初期値選択を次のように変更する。 1a. 1つ目の中心点をランダムに選択する。 1b. 次の中心点を選択するとき、他の中心点から遠いものが選ばれ易くする。 1c. (1b)を繰り返して、必要な中心点を作る。 2-4. 標準的なk-meansと同じ # 結果 k-meansだと稀に大きな誤差になることがあるが、 k-means++だと安定した結果を得られる。 誤差が20%減少し、速度が70%速くなった。
- 21. // kmeans++の初期値を返す。入力のnumClusterはクラスタ数、dataは分類対象データ。 // 初期値同士を遠ざけることで、局所解を防ぐと共に収束を早くする。 // SEE ALSO: http://ilpubs.stanford.edu:8090/778/1/2006-13.pdf func seeds(numCluster uint64, data []*entityIdeaVector.Entity) ([][]float64, error) { seeds := make([][]float64, numCluster) e := data[rand.Intn(len(data))] seeds[0] = e.Vector for i := uint64(1); i < numCluster; i++ { dist := make([]float64, len(data)) var sum float64 for k, v := range data { _, dist[k] = nearest(seeds, v.Vector) sum += dist[k] } threshold := rand.Float64() * sum var stack float64 var dataNum int for k, v := range dist { stack += v if threshold < stack { dataNum = k break } } seeds[i] = data[dataNum].Vector } return seeds, nil }
- 22. 最後に
- 23. これから読みたい論文や書籍 ● * Google news personalization: scalable online collaborative filtering: https://www2007.org/papers/paper570.pdf ● * Amazon amazon-all-the-research-you-need-about-its-algorithm-and-innovation: https://www.cs.umd.edu/~samir/498/Amazon-Recommendations.pdf ● * Netflix The Netflix Recommender System: Algorithms, Business Value, and Innovation: https://beta.vu.nl/nl/Images/werkstuk-fernandez_tcm235-874624.pdf ● * Gunosy Greedy Optimized Multileaving for Personalization: https://arxiv.org/pdf/1907.08346.pdf ● * Yahoo! News Embedding-based News Recommendation for Millions of Users: https://www.kdd.org/kdd2017/papers/view/bridging-collaborative-filtering-and-semi-supervised -learning-a-neural-appr ● * 書籍 推薦システム―統計的機械学習の理論と実践― https://www.kyoritsu-pub.co.jp/bookdetail/9784320124301 ● * 書籍 これからの強化学習: https://www.morikita.co.jp/books/book/3034
- 24. まとめ ● 今月読んだ論文2本について説明した ● 推薦を改善することで回遊性と再訪頻度の向上を目指しており、今月から 有名論文を読み始めたところ。毎週1本読みたい。 ● 一人だと遅いので、社内で論文輪読会を立ち上げた。社外にも積極的に 参加していきたい。 ● システム的にはオフライン検証基盤構築が急務。 ● アドバイスやご意見等ありましたら、教えて欲しい。 ご静聴、ありがとうございました！