Microsoft PowerPoint - LinkMining_ ppt

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もえりふじがわ
5 years ago
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1 mixi におけるソーシャルネットワーク分析

2 目次 1.mixi ネットワークの分析 2.mixi の取り組み 3. 今後の課題

3 1.mixi ネットワークの分析

4 mixi とはインターネット上で友人ネットワークを形成し日記やコミュニティ等を介して友人同士がコミュニケーションを行うためのサービス収入源は主に広告収入

5 ブログや掲示板との違いクローズドな世界大部分のコンテンツは yahoo 等で検索できない親しい友人とのコミュニケーション友人のコンテンツが見やすい誰がアクセスしたかがわかる( 足あと ) 日記にコメントがあればお知らせ

6 mixi 基礎データユーザー数 1500 万人 (2008 年 7 月 13 日現在 ) アクティブ率約 55% (2008 年 6 月現在 ) 月間 PV 億 PV (2008 年 6 月現在 ) 男女比 ( 男 : 女 ) 47.3 : 52.7 (2008 年 6 月 30 日現在 ) 30 歳未満のユーザー 66.5% (2008 年 6 月 30 日現在 )

7 マイミクシィとは誰と誰が友人関係にあるかを示すマイミクシィ申請のメッセージを送り相手が承認するとマイミクシィになる最大マイミク数は1000 人マイミクになった人の日記等が個人のトップページに表示

8 マイミクシィ基礎データノード数リンク数約 1500 万約 3 億 2700 万 ( マイミク関係を片方向のリンク 2 とする ) 平均マイミク数平均クラスタ係数人クラスタ係数 : あるノードに隣接するノードの内の 2 個を選んだときにその 2 個が隣接しているかどうかの割合密なネットワークを形成

9 スモールワールド性とは世間は狭い (It s a small world!) 6 次の隔たりスモールワールドの特徴誰に対しても少ないホップ数で到達できる ( 平均距離が小さい ) 自分の友人同士が友人であることが多い ( クラスタ性が高い )

10 mixi のスモールワールド性距離その距離距離のユーザユーザ数到達できるできるユーザユーザ数到達できるできるユーザユーザの割合 (%) 距離が6の場合 95.7% 距離が7では98.2% に到達平均パス長は5.4

11 マイミクシィ分布割のユーザーで 65% 程のリンクを所有

12 コミュニティとは関心のある事について話す掲示板コミュニティ作成は誰でもできる基本的に誰でも参加できるが参加を承認制にすることもできる一人あたり参加数は最大 1000 個コミュニティあたり参加数は無制限

13 大きなコミュニティの例 mixi で使える絵文字 You Tube すぐ顔に出るなにかいいことありますようによく物をなくす音楽が無いと生きていけない期限ギリギリまで行動できない空を見る人心に響いた名言集

14 コミュニティ基礎データノード数リンク数平均コミュニティ参加数最大のコミュニティ約 200 万約 3 億 200 万個約 43 万人

15 コミュニティ分布割のユーザーで 80% のリンクを所有

16 比較

17 2.mixi の取り組み

18 mixi の取り組み 1. おすすめマイミクシィ ( 本サービス提供中 ) 2. おすすめコミュニティ ( 試験サービス提供中 ) 3. コミュニティブラウザ ( 本サービス提供中 )

19 おすすめマイミクシィ個人ごとにマイミクシィをおすすめ common neighbors 共通のマイミク数 jacarrd s coefficient 共通マイミク数 (A B)/ ユニークマイミク数 (A B) prefereincial attachment マイミクが多い人同士ほどマイミクになりやすい Adamic/Adar 1/n (n はマイミク数 )

20 仕組み Adamic/Adar: 1/n (n はマイミク数 ) me A 100 B 10 C 10 D 1/100+1/10=0.11 E 1/10+1/10=0.20 マイミクが少ないほど付合いが深い

21 おすすめコミュニティ個人ごとにコミュニティをおすすめ common neighbors 共通のマイミク数 Adamic/Adar 1/n (nはマイミク数) を影響が等価になるようにそれぞれの最大値で割って足す

22 仕組み 1/n と共出現回数を比率 1:1 で集計 me A 100 B 10 C 10 D 10 X Y (1/100+1/10)/0.3( ) +2/3( ) =1.03 (1/10+1/10+1/10)/0.3( ) +3/3( ) =2.0 マイミクに共通する + 内輪のコミュニティ

23 コミュニティブラウザ

24 コミュニティブラウザ関連するコミュニティをおすすめ協調フィルタリングコミュニティAのユーザが参加しているコミュニティBはコミュニティAに関連性が高い

25 参考論文 Link Mining: A Survey The Link-Prediction Problem for Social Networks An Algorithmic Approach to Social Networks Friends and Neighbors on the Web

26 mixi ならではの問題 1 データ量がとにかく多い予めデータを作っておくとして 1 人あたりの処理に 0.5 秒かかったとしても 1500 万人 0.5 秒 =750 万秒 =87 日

27 mixi ならではの問題 2 アクセス数がとにかく多い 136 億 7 千万 PV/ 月 (2008 年 6 月現在 ) =4 億 6 千万 PV/ 日 =1900 万 PV/ 時 =31 万 PV/ 分 =5300PV/ 秒 ( 実際のピークはもっと多い ) 国内 4 位世界 70 位 (2008/10/9 alexa)

28 mixi のシステム構成 CPU AP memcached InterNet mod_proxy AP memcached AP memcached DB DB DB

29 mixi のシステム構成ほぼオープンソース Apache mod_perl (APサーバ) memcached ( メモリ ) MySQL (DB) Squid ( 画像配信用キャッシュ ) Nagios/RRD ( 監視系 ) Fedora (OS) 負荷分散装置など一部は商用を使用

30 DB のスケールアウト Master-Slave データをレプリケーションさせる書き込みはMasterへ読み込みはSlaveへ機能別の分散日記 DB コミュニティ DB など ID 別の分散メンバー ID 別コミュニティ ID 別など

31 その他のポイント画像の保存と配信ファイル数とアクセス数の特性が違う数が少なくアクセスが多いもの数が多くアクセスが偏っているもの携帯向けサービス動画変換画像変換など検索ユーザー検索コミュニティ検索など

32 レコメンドではバッチ処理あらかじめデータを作っておく並列処理同時にできる処理は複数サーバでデータを小さくできるだけディスクにアクセスしないデータをある程度小さくする

33 サービス提供上の諸問題レコメンドおすすめしてほしくないものもあるので一覧から消す機能なども必要になる知り合いでもマイミクになるのをためらう文化ユーザビリティー他のサービスも多数ある中での表示方法

34 3. 今後の課題

35 mixi における課題 1 コミュニケーション対象の選択肢を増やすマイミクシィを増やすユーザ検索 / レコメンド参加コミュニティを増やすコミュニティ検索 / レコメンドコミュニケーション活性化ニュース / ミュージック / レビュー等各ユーザが処理する情報量を増大させる

36 mixi における課題 2 読むべき情報の整理面白い情報とそうでないものを分ける一般的な面白さを定量化各ユーザの興味への適合を定量化面白い情報の発信源を特定するユーザ毎コミュニティ毎に集計ネットワーク分析でオーソリティを推定面白い情報を選択してリアルタイムに提示

37 研究開発グループの取り組み 1 読むべき情報の整理にフォーカス主に検索とデータマイニング検索エンジンの精度向上かんたん友人検索 / コミュニティ検索ランキング系 = 面白さの定量化キーワードランキングユーザランキングコミュニティランキング

38 研究開発グループの取り組み 2 レコメンド = 各ユーザの興味の推定マイミクシィレコメンドコミュニティレコメンド日記レコメンドミドルウェア開発高効率 DB (Tokyo シリーズ memcached drizzle) 言語解析プラットフォーム ( 形態素解析特徴語抽出 )

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