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NIPS 2011 勉強会 (Information Diffusion)

@smly
April 08, 2012
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NIPS 2011 勉強会 (Information Diffusion)

NIPS 2011 勉強会 (http://chouseisan.com/schedule/List?h=cc568b40d9d6c20e02222e320c608810) での論文紹介スライドです

@smly

April 08, 2012
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Transcript

  1. 今日読むもの Reconstructing Patterns of Information Diffusion from Incomplete Observations –

    By Flavio Chierichetti, Jon Kleinberg, David Liben-Nowell オンライン上で広まっている情報の伝染を調べる話 情報の広がりを木として扱い、全体は観測できないが 部分的なパスをいくつか観測できるケースを考える ⇒ 部分的な観測から構築した木の性質を調べる ⇒ 元の木のサイズを推定する (※ Rights to all the images belong to their respective owners)
  2. 部分的に観測する木を で扱う • 各ノードは Root までのパスを確率 δ > 0 で晒す

    – 観測されたパスにより部分木 T’ ⊆ T を構築 • 木 T から δ-sampling によりできる木の全体を T_δ 確率δで晒す
  3. 観測したパスから再構築した木 T’ はとても糸のような奇 妙な木 (94% が single child node) 1.

    どうしてこのような糸っぽい木になったのか δ-sampling と single child fraction の関係を形式的に調べる 2. オリジナルの木 T のサイズ(ノード数)を推定したい T’ T
  4. 観測したパスから再構築した木 T’ はとても糸のような奇 妙な木 (94% が single child node) 1.

    どうしてこのような糸っぽい木になったのか δ-sampling と single child fraction の関係を形式的に調べる 2. オリジナルの木 T のサイズ(ノード数)を推定したい T’ T 1. δ-sampling した木 Tδ に対してδ→ 0 としたとき Single Child fraction が 1 に収束することを証明 2. δの普遍推定量を導出してオリジナルの木のサイズ n 推定
  5. ① [Golub & Jackson 2010] Galton-Watson branching process でシュミレーションして single

    child fraction が大きくなることを示した [Chierichetti+ 2011] (this paper) Bounded-degree tree を仮定して, 小さい δ で δ-sampling すると single child fraction が大きくなることを示した 結果 (this paper) • となるような関数 を考える • T は最大 k の子ノードを持つとする (degree bounded) • の single child fraction は
  6. • |T| = n, max(deg) = k • 木のノードを3つのタイプに分ける –

    branching node (1人以上の子持ち) – Leave – Single child node • 内の葉がすべて expose した node するケース を考えると の leave の数は大きくても δn • Branching node は O(δn) … max(deg) = k • Leave と branching node の他は single child node 互いを制約する
  7. • Leave … O(δn) / Branching node … O(δn) •

    [Th2.1] のノード数は高い確率で – のサイズは O(δn) を超えるので single-child node の割合は →
  8. ② 元の木のサイズを推定をする V = V(Tδ) L ⊆ V … set

    of its leaves E ⊆ V ... set of its nodes that were exposed |V – L| … leave 以外. 大きいと縦長 大きくなるとδ小さくなり糸っぽい (①) ¥hat{δ} は普遍推定量となる (Lemma 3.1)
  9. (あとで Full version 読んで証明を加えてスライド Update します…) • 実世界で観測された木の奇妙な特徴(糸っぽい 木)に対する数学的な説明を与えた •

    観測された木を未知の木(オリジナル)の性質 を予測するために使った • 実世界の chain letter のデータセットではじめて signer の数を推定した