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[論文紹介]
Modeling
Website
Popularity
Compe88on
in
the
A;en8on-‐Ac8vity
Marketplace
Bruno
Ribeiro
and
Christos
Faloutsos
(Carnegie
Mellon
University)
WSDM
2015
Yoshifumi
Seki
(Gunosy
Inc)
2015.05.13
@WSDM
2015読み会
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概要
• 競合するWebサービスのDAUの予測をしたい
• 「Marketplace
of
A;en8on」(Herbert
A.
Simon)
– 情報はA;en8onを取り合っている
• 「A;en8on-‐Ac8vity
Marketplace」
– ウェブサイトはA;en8onと行動を取り合っている
– 特にSNSのようなサービスはAc8vityがコンテンツ
になり，それがA;en8onを呼ぶ
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やっていること
• A;en8on-‐Ac8vity
Marketplaceの考え方を用
いて，FacebookがMySpaceなどのサービスに
打ち勝った経過をモデル化する
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No content
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No content
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用いたデータ
• Amazon
AlexaのDAUデータ(2007-‐2014)
– Ac8ve
Internet
Popula8on(AIP)
– DAU/AIPを用いる
• 曜日要因などを正規化できる
– 31日移動平均によって平滑化
– スマートフォンは入っていない
• MySpaceとFacebookの争っていた時期はSmartPhoneの割
合は少ないのでOK
• MySpaceのAc8vityデータ
– 2004-‐2009
[Ribeiro
et
al]
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model
• ユーザの状態を以下のタプルで表現する
– (W_a,
W_b)
– ウェブサイトaの状態とウェブサイトbの状態
– 状態は以下
• U
– 気づいていないが気づけばアクティブユーザになりそうな人
• A
– アクティブユーザ
• I
– アクティブユーザでなくなったユーザ
• 0
– そのウェブサイトに未来永劫アクティブにならないユーザ
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DAUの表現
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Disjoint
Popula8on
Dynamics
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Joint
Unaware
Popula8on
Dynamics
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Concurrent
Adopters
Dynamics
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A;en8on
Sharing
of
Concurrent
Adopters
B_b:
サイトbの滞在時間,
delta_b:
サイトbの滞在時間が次のステップでいくつ減る
か？
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DAU
Model
fit
Levenberg-‐Marquardt
algorithmを用いてフィッティング
Locallyな最適値を探すので多くの初期値でフィッティングさせて最適なものを探し
た
24
monthでtrainingし,
4monthでモデルを選択した
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Facebook
vs
MySpace
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Mul8ply
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Hi5
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まとめ
• ac8vity-‐a;en8on
marketplaceという概念を提
案し，それを元にDAU予測モデルを構築した
• 結果としてFacebookとその他のSNSとの競争
の状況を再現することができた
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感想
• ひとつの事例であって、ここまで一般化できるの
だろうか…
• また実験が雑で例えば競合を想定しなかった時
との精度はどうなるか？などがわからず手法の
優位性を検討するのが難しい
– 著者らは競合を想定しないモデルも以前提案してお
り、多少は優位になっているとは考えられるが…
• 負けがどれだけまで負けるかみたいなモデルに
はできる。投資家とかVC向け？