Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
トピックモデルで1週間の献立をレコメンドする
Search
funain
March 02, 2019
Technology
0
4.7k
トピックモデルで1週間の献立をレコメンドする
コード付き解説ドキュメントの記事もアップしておきました。
http://moratoriamuo.hatenablog.com/entry/2019/03/05/004229
funain
March 02, 2019
Tweet
Share
More Decks by funain
See All by funain
第3回 クイズ大会 問題
funain
0
53
第3回 クイズ大会 解答
funain
0
47
第2回 クイズ大会 問題
funain
0
110
第2回 クイズ大会 解答
funain
0
96
2023年度にやりたいこと(めぐろLT会 #2)
funain
0
490
スクリーニング評価の注意点
funain
0
670
第1回 クイズ大会 問題
funain
0
610
第1回 クイズ大会 解答
funain
0
210
フェアな比較を崩すもの ~交絡と効果修飾~ / Confounding EffectModification
funain
1
470
Other Decks in Technology
See All in Technology
B2B SaaSから見た最近のC#/.NETの進化
sansantech
PRO
0
670
元旅行会社の情シス部員が教えるおすすめなre:Inventへの行き方 / What is the most efficient way to re:Invent
naospon
2
330
ISUCONに強くなるかもしれない日々の過ごしかた/Findy ISUCON 2024-11-14
fujiwara3
8
860
[FOSS4G 2024 Japan LT] LLMを使ってGISデータ解析を自動化したい!
nssv
1
210
社内で最大の技術的負債のリファクタリングに取り組んだお話し
kidooonn
1
550
【Startup CTO of the Year 2024 / Audience Award】アセンド取締役CTO 丹羽健
niwatakeru
0
870
ドメインの本質を掴む / Get the essence of the domain
sinsoku
2
150
開発生産性を上げながらビジネスも30倍成長させてきたチームの姿
kamina_zzz
2
1.7k
OCI 運用監視サービス 概要
oracle4engineer
PRO
0
4.8k
EventHub Startup CTO of the year 2024 ピッチ資料
eventhub
0
110
Amplify Gen2 Deep Dive / バックエンドの型をいかにしてフロントエンドへ伝えるか #TSKaigi #TSKaigiKansai #AWSAmplifyJP
tacck
PRO
0
370
インフラとバックエンドとフロントエンドをくまなく調べて遅いアプリを早くした件
tubone24
1
430
Featured
See All Featured
How to Ace a Technical Interview
jacobian
276
23k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
327
21k
The Invisible Side of Design
smashingmag
298
50k
A Philosophy of Restraint
colly
203
16k
Building Adaptive Systems
keathley
38
2.3k
Music & Morning Musume
bryan
46
6.2k
Faster Mobile Websites
deanohume
305
30k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
28
9.1k
Writing Fast Ruby
sferik
627
61k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
364
24k
Optimizing for Happiness
mojombo
376
70k
The Language of Interfaces
destraynor
154
24k
Transcript
トピックモデル ~ 1週間の献立を考える ~ Tokyo.R #76 LT 2019/03/02 1
自己紹介 2 • 名前 : もらとりあむお • Twitter : @moratoriamuo271
• 趣味 : ・飲酒 (ビールと日本酒) ・ 横浜DeNAベイスターズ ・バドミントン, カラオケ, ボードゲーム • 所属 : 4月から渋谷で働きます…
モチベーション 料理において、献立の決定は面倒くさい!! (プログラミングで名前付けが大変なように?) ↓ レコメンドエンジンを作ってしまおう!! • 同じものばかりオススメされても飽きるし、栄養も偏る • レシピをクラスタリングして、クラスタ別でオススメする 3
レコメンドエンジンの作り方 レシピデータの収集 {rvest}と{stringr} ワードクラウドで可視化 {wordcloud} 文書ターム行列の作成 {RMeCab}と{tm} LDAモデルの適用とトピック数の決定 {topicmodels}と{ldatuning} トピックによるレシピの分類とレコメンド
{tidytext}と自作関数 4
レシピデータの収集 5 クックパッドの「今日のご飯・おかず」カテゴリから500件収集
ワードクラウドで可視化 6
トピックモデルの説明 •文書が生成される過程をモデル化した確率モデル トピックごとに単語を生成する確率分布があり、単語の集合 である文書はそれぞれトピック(トピック分布)を持ち、それ らによって文書が生成されていくモデル • ユニグラムモデル → 混合ユニグラムモデル →
LDA と拡張 • 文書だけでなく、画像や購買履歴、ネットワークのデータ にも応用可能。 7
ユニグラムモデル 0 0.1 0.2 0.3 0.4 トピック : R データ
分析 前処理 パイプ 宇宙 8 <文書1> データの分析を する工程の9割 は前処理だ。汚 いデータ… <文書3> データ分析、そ れは宇宙。神。 … <文書2> パイプ演算子は 分析の工程を見 やすくする。パ イプはいいぞ…
混合ユニグラムモデル 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 トピック : スポーツ
野球 サッカー 選手 栄養 9 0 0.1 0.2 0.3 0.4 トピック : R データ 分析 前処理 パイプ 宇宙 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 トピック : 料理 切る 焼く 弱火 卵 <文書1> データの分析を する工程の9割 は前処理だ。汚 いデータ… <文書2> プロ野球の開幕 に向けて若手選 手がキャンプの … <文書3> ジャガイモを細 かく切って、カ リッとなるよう 焼きます… 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 トピック分布 R スポーツ 料理
LDA(Latent Dirichlet Allocation) 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 野球
サッカー 選手 栄養 10 0 0.1 0.2 0.3 0.4 データ 分析 前処理 パイプ 宇宙 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 切る 焼く 弱火 卵 <文書1> 過去のデータを 用いて、野球に おけるバントの 効果を分析… <文書2> スポーツ選手が アスリートとし ての身体を維持 するために卵料 理… 0 0.2 0.4 0.6 0.8 文書1のトピック分布 R スポーツ 料理 0 0.2 0.4 0.6 0.8 文書2のトピック分布 R スポーツ 料理
トピック数の決定方法 • パープレキシティ(perplexity)で評価 負の対数尤度から計算される値。testデータを使用。低い方が良いモデル。 • {ldatuning}パッケージを使用 4つの論文で提案された指標でモデルを評価。 • 変分下限でモデル評価 変分ベイズ法を用いて推定をしている場合。
• ディリクレ過程でトピック数もモデル化 階層ディリクレ過程を用いるとトピック数の推定が可能。 11
ldatuningとperplexity 12
分類と解釈をしてみる • Topic 3 グラタン, シチュー, スープ • Topic 8
唐揚げなど鶏肉料理 • Topic 15 サラダ • Topic 18 野菜炒め 13
レコメンドエンジンの完成 14
参考文献 • 岩田『トピックモデル』 • 佐藤『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』 • 松浦『StanとRでベイズ統計モデリング』 • 小林『Rによるやさしいテキストマイニング[機械学習編]』 •
『Select number of topics for LDA model』 https://cran.r-project.org/web/packages/ldatuning/vignettes/topics.html • 『蒙古タンメン中本コーパスに対してのLDAの適用とトピック数の探索』 http://kamonohashiperry.com/archives/1619 • 『[R] トピックモデル(LDA)を用いた大量文書の教師なし分類』 https://qiita.com/YM_DSKR/items/017a5dddeb56fcdf1054 15
ENJOY!! 16