Tag Analysis and Recommendations in Social Media for Popularity Prediction and Boosting

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1 AI による SNS 上で人気度を向上させるハッシュタグ推薦 山崎俊彦 東京大学大学院情報理工学系研究科

2 山﨑俊彦 経歴 : , 東大 新領域および情報理工で助教 講師 現在, 東大 情報理工 電子情報准教授 , 米国コーネル大学訪問研究員研究領域 : MM, CV, PR, ML, CG 学歴 : 2004, 東大にて博士取得アナログ VLSI の研究に従事 Attractiveness Computing ( 魅力工学 ) - ビッグマルチメディアデータを用いた魅力の定量化 予測 解析 強化 - Predicted Audience Ratings [%] R=0.832 MAE=2.2% プレゼンテーションの印象解析 Actual Audience Ratings [%] 視聴率 利用者数予測 SNS の人気度予測と強化 人材マッチング 婚活 妊活 子育て支援 ファッションの推薦 印象解析 Query images 不動産情報処理 Similar image set IoTセンシングによる魅力定量化旅行 写真撮影支援 1

3 SNS は今や重要なビジネスツール ソーシャル人気度 ( 人気度 ) 人気度の予測 人気度の増強 人気度はテキストタグに大きく影響される 2

4 この画像を SNS で人気にするには? 3

5 関連研究 タグ推薦 協調フィルタリング (CF) [Sarwar, WWW01] FolkRank [Hotho, ESWC2006] Tagcoor [Sigurbjornsson, WWW08] 画像認識によるタグ付け 内容記述 物体認識 [ 多数 ] 画像記述生成 [Ushiku, ACMMM12; etc.] 情動的な商品説明記述 [Yashima, ACCV16] 意味的には正しいが人気度に寄与するかは考慮なし我々は世界で初めて人気を向上させるタグ推薦に成功

6 従来の AI を用いたタグ推薦例 客観的には正しいが このタグをつけて投稿しても人気が向上する保証はなし ( 実験にて向上しないこと確認済み )

7 FolkPopularityRank (FPRank) 基本コンセプト 人気コンテンツに付与されたタグは重要 重要なタグと共起しているタグも重要 多くのコンテンツに付与されたタグも重要 bird owl fly 6

8 計算の概念図

9 データセット Yahoo Flickr Common Creatives (YFCC100M)を利用 20タグ以上がつけられているもの (FPRankはつけられたタグをみて連想するため) Data Set # Tags # Views # images Training Set 学習用 ,000 Test Set A 人気 (popular) コンテンツ 一般 Test Set B コンテンツ (common)

10 推薦結果 Tagcoor photography canon travel beautiful water flickr girl nikon beach landscape original creatures female image pic nature natural nevada wild phalaropus tricolor phalarope photograph photographs avian picture pictures shore photo birds animals wading images wildlife bird pics wilson s CF CF_DF-W FPRank photography zoo forest usa arizona north america america project365 united states nikon photography zoo forest arizona project365 nikon america jpge jpg usa photography canon travel beautiful water animalia green insect macro blue 9

11 Flickrを用いた実証実験 画像 タグ + 0. original (人間がつけたタグ) original original Tagcoor (10) CF (10) original CF_DF-W (10) original FPRank (10) 投稿者の履歴が影響しないように 毎回新規アカウントを作成 10

12 実験結果 CF_DF-W と FPRank が最も効果的 統計的有意差も確認 p=0.015<0.05 人気コンテンツ1000枚 通常コンテンツ1000枚 11

13 タグあたりの獲得 view 数 タグ数が多いからではなく タグあたりの人気度も最大

14 完全自動なタグ付与も可能 CV API による客観的なタグの付与 +FPRank による推薦

15 タグの品質評価 Amazon Mechanical Turk によるクラウド実験 25,000 の画像 - タグペアを提示 ペア辺り 5 人が評価 (125,000 件の投票 ) 延べ 1500 人以上 3 週間に渡る評価実験 14

16 品質評価結果 FPRank は人間がつけたタグとほぼ同程度品質 CF_DF-W は余り品質が良くない それぞれの手法の平均スコア (1-5) CF CF_DF-W Original Tagcoor Popular Test Set A FPRank Common Test Set B 15

17 最も効果が出た例 元画像 : 人間がつけたタグのみを用いた場合 :9 追加で FPRank が推薦したタグをつけた場合 :223 人間がつけたタグ : 4th,4thstreetart,andrew,anrei,art,artists,arts,ave.,city,festival,fourth,friedrich,jc,jersey,joel,lamp,meltdowns,music,newark, nj,no,particle,pasaran,post,skaters,street,studio,sullivan,tour, zoo 追加で FPRank が推薦したタグ : nyc,new+york,manhattan,ny,beach,sports, newjersey など 元画像 : 人間がつけたタグのみを用いた場合 :17 追加で FPRank が推薦したタグをつけた場合 :350 人間がつけたタグ : 2014,7,7th,alternative,artist,band,christian,columbus,concert,jen+ledger,john+cooper,jonathan+chu,korey+cooper,live,ma rch,memorial,metal,music,oh,ohio,performance,rock,rubbert oe,seth+morrison,show,skillet,stage,tate+olsen,veterans,vet s 追加でFPRankが推薦したタグ : festival,hot,america,black,usa,city,art,usなど

18 DEMO

19 ビジネス応用 広告 プロモーション インスタ受けするタグ推薦 オウンドメディアのCTR向上 WEB広告最適化 ECサイト最適化 言葉づかいの最適化 印象的な文章 キーワードの判定 プレゼンテーションの印象予測 営業 販売の評価 スキル向上 18

20 現在研究中の課題 印象の予測 増強 画像のいいね数予測 ( 相関係数 0.7を達成 ) インスタ映えする画像の編集 生成 SNS の解析 いち早い流行 バズりの発見 特定の商品 サービスの流行 広がり解析 実ビジネスと SNS のリンク SNS での動向を利用したブランド間距離の算出 インスタグラマーの影響力解析 推薦

21 まとめ SNSの人気度を向上させる世界初のタグ推薦技術 FolkPopularityRank (FPRank) 4種類の他手法と比較 実験により効果を実証 画像とタグの関連性も主観評価実験で確認 人工知能による 匠の技 の実現 20

22 お問い合わせ先 株式会社東京大学 TLO ライセンスアソシエイト居石圭司 TEL FAX

23 用語解説 ハッシュタグ 検索しやすくするために画像や映像に付与されるテキスト キーワード タグ推薦 上記タグの付与は時間 手間のかかる作業であるため AIを用いて自動的 に これをつけてみたらどうですか と推薦する技術が研究されている Flicker 画像 動画を取り扱うSNSのうち最も老舗と言えるサービスの1つ Yahoo.comが運営 タグ品質 付与されたタグが写真とどれだけ合致しているかの指標 Amazon Mechanical Turk クラウドワーキングサービスの一つ WEB上で謝金を払う代わりにアン ケートや簡単な作業を行ってもらうことができる CTR Click Through Rate WEB広告などで下記の計算で求めた指標 クリックされた数/表示された回数 22

研究開発の概要のイメージ ①画像 音声 映像情報の分析技術 周辺コンテンツや他情報源から収集したテキスト情報の分析 画像特徴量分析による信憑性検証 Web画像の典型度 過不足性 W b画像の典型度 過不足性 整合性の分析 映像 音声の偏り分析や 映像 音声の偏り分析や 視聴者評価情報の分析 Webア

研究開発の概要のイメージ ①画像 音声 映像情報の分析技術 周辺コンテンツや他情報源から収集したテキスト情報の分析 画像特徴量分析による信憑性検証 Web画像の典型度 過不足性 W b画像の典型度 過不足性 整合性の分析 映像 音声の偏り分析や 映像 音声の偏り分析や 視聴者評価情報の分析 Webア 電気通信サービスにおける情報信憑性検証技術に関する研究開発 課題ア Webコンテンツ分析技術開発成果について 1. 施策の目標 ネットワーク上の文字 音声 画像 映像情報について 情報の信頼性を分析する技術を確立し 信頼できる情報を提供することで 誰でもが思いのまま 簡単に 信頼して コンテンツを取り扱い 高度に利活用できる環境を実現する 2. 研究開発の背景 画像 音声 映像情報がWebコンテンツの一部としてインターネット上に大量に流通しているが

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