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- ゆき なみこし
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1 SIGIR2014 勉強会 Think Globally, Act Locally 担当 : 大島裕明 ( 京都大学 )
2 Think Globally, Act Locally Who is the Barbecue King of Texas?: A Geo-Spatial Approach to Finding Local Experts on Twitter Z. Cheng, J. Caverlee, H. Barthwal, V. Bachani (Texas A&M University) Your Neighbors Affect Your Ratings: On Geographical Neighborhood Influence to Rating Prediction L. Hu, A. Sun, Y. Liu (Nanyang Technological University) Processing Spatial-keyword Query as a Top-k Aggregation Query D. Zhang, C.-Y. Chan, K.-L. Tan (National University of Singapore) 2 Think Globally, Act Locally 担当 : 大島 ( 京大 )
3 Who is the Barbecue King of Texas?: A Geo-Spatial Approach to Finding Local Experts on Twitter Z. Cheng, J. Caverlee, H. Barthwal, V. Bachani (Texas A&M University) 特定地域における専門家を発見する トピックに対する Expertise 特定地域での Authority 特定値域での Authority:GPS 情報付き Tweet を利用 Local Expert Global Expert 3 Think Globally, Act Locally 担当 : 大島 ( 京大 )
4 Who is the Barbecue King of Texas?: A Geo-Spatial Approach to Finding Local Experts on Twitter データ 数 収集したTwitterユーザうち 位置推定できたもの (Geoユーザ) Geoユーザが入れられたListの数その中でのGoeユーザの出現数 GoeユーザどうしのList 関係 Goeユーザどうしの友達関係同じListでGeoユーザが共起したという関係 5374 万 2425 万 1288 万 8599 万 1476 万 1 億 6687 万 4 億 3019 万 ユーザの居住地推定 Tweet が多く投稿されている場所 リストやフレンドなどの関係 リストの名前のn-gram food:local tech, entertain, travel:global 4 Think Globally, Act Locally 担当 : 大島 ( 京大 )
5 Who is the Barbecue King of Texas?: A Geo-Spatial Approach to Finding Local Experts on Twitter Local Authority の推定 1. 候補者の場所の距離 実は遠くに居る場合もある 2. 支持者の場所 候補者の Core Audience との平均距離 3. より近い支持者の割合 より近くにどの程度 Core Audience が居るか 5 Think Globally, Act Locally 担当 : 大島 ( 京大 )
6 Who is the Barbecue King of Texas?: A Geo-Spatial Approach to Finding Local Experts on Twitter Topical Authority の推定 1. 言語モデルで推定 2. 伝播 候補者が入っているリストの ラベル トピックの語がどの程度その ラベル のモデルで重要か 友人関係リスト作成したよ関係 v 1 が geek リストに v 5 を入れている 同じリストにいる関係 v 5 と v 6 が同じ tech リストに入っている 6 Think Globally, Act Locally 担当 : 大島 ( 京大 )
7 Who is the Barbecue King of Texas?: A Geo-Spatial Approach to Finding Local Experts on Twitter 評価 Amazon Mechanical Turk で正解を作成 各候補者を 5 人の Assessor が評価 [+2] から [-1] の 4 段階で評価 Local Authority 支持者を考慮した方が良い結果 Expertise 7 Think Globally, Act Locally 担当 : 大島 ( 京大 )
8 Your Neighbors Affect Your Ratings: On Geographical Neighborhood Influence to Rating Prediction Yelp の Rating の推定 対象 : レストラン お店 物理的にある 場所 に存在 徒歩圏内に お隣さん がある L. Hu, A. Sun, Y. Liu (Nanyang Technological University) 8 Think Globally, Act Locally 担当 : 大島 ( 京大 )
9 Your Neighbors Affect Your Ratings: On Geographical Neighborhood Influence to Rating Prediction あるお店の Rating はお隣さんの Rating と相関があるか? 結論 : 弱い相関あり (0.15 程度 ) 3NN: 一番近い 3 つのお店の平均評価 表層の評価は 2 つの要素から成り立つ 内的評価 : その店の実質的な特徴に対する評価 外的評価 : お隣さんから影響される評価 9 Think Globally, Act Locally 担当 : 大島 ( 京大 )
10 Your Neighbors Affect Your Ratings: On Geographical Neighborhood Influence to Rating Prediction お隣さん相関 の程度はカテゴリによって違うか? 結論 : 違う Beauty 相関高 結論 : わりとそう Restaurant は隣り合う お隣さん は同じカテゴリのお店なのか? 10 Think Globally, Act Locally 担当 : 大島 ( 京大 )
11 Your Neighbors Affect Your Ratings: On Geographical Neighborhood Influence to Rating Prediction 提案手法 下記を含む各種 μμ bb uu bb ii p uu d cc v nn q ww 全体の平均値ユーザのバイアスアイテムのバイアスユーザuの潜在影響カテゴリcの潜在影響お隣さんアイテムnの潜在影響レビュー中の語 wの潜在影響 実験 Yelpデータ 各種推定手法と比較 平均エラー SVD++:0.812 提案手法 : Think Globally, Act Locally 担当 : 大島 ( 京大 )
12 Processing Spatial-keyword Query as a Top-k Aggregation Query D. Zhang, C.-Y. Chan, K.-L. Tan (National University of Singapore) 地域に関係するトップ k 検索 ランキングの要素 地域的近さ テキストの適合性 従来手法 テキスト Index と空間 Index の組合せ テキストと空間の両特徴に対する Index トップ k 集約 集約関数は 総和を使用 12 Think Globally, Act Locally 担当 : 大島 ( 京大 )
13 Processing Spatial-keyword Query as a Top-k Aggregation Query 本論文では新しいインデックス手法を提案しているようだ 従来手法の問題 Random アクセスのコストが高い場合にダメ 提案手法 候補になるものを Disk 上で近いところに配置 アプローチ :Z-order 13 Think Globally, Act Locally 担当 : 大島 ( 京大 )
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