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
みんなのPython勉強会#38登壇資料 tf-idfを使ったグロースハック
Search
sugaya takehiro
September 12, 2018
Technology
1
850
みんなのPython勉強会#38登壇資料 tf-idfを使ったグロースハック
sugaya takehiro
September 12, 2018
Tweet
Share
Other Decks in Technology
See All in Technology
ドメイン駆動設計の実践により事業の成長スピードと保守性を両立するショッピングクーポン
lycorptech_jp
PRO
12
1.8k
JuliaTokaiとJuliaLangJaの紹介 for NGK2025S
antimon2
1
110
いま現場PMのあなたが、 経営と向き合うPMになるために 必要なこと、腹をくくること
hiro93n
9
7.6k
テストを書かないためのテスト/ Tests for not writing tests
sinsoku
1
170
あなたの知らないクラフトビールの世界
miura55
0
120
FODにおけるホーム画面編成のレコメンド
watarukudo
PRO
2
270
2024年活動報告会(人材育成推進WG・ビジネスサブWG) / 20250114-OIDF-J-EduWG-BizSWG
oidfj
0
220
Amazon Q Developerで.NET Frameworkプロジェクトをモダナイズしてみた
kenichirokimura
1
200
商品レコメンドでのexplicit negative feedbackの活用
alpicola
1
350
RubyでKubernetesプログラミング
sat
PRO
4
160
実践! ソフトウェアエンジニアリングの価値の計測 ── Effort、Output、Outcome、Impact
nomuson
0
2.1k
0→1事業こそPMは営業すべし / pmconf #落選お披露目 / PM should do sales in zero to one
roki_n_
PRO
1
1.4k
Featured
See All Featured
Navigating Team Friction
lara
183
15k
Music & Morning Musume
bryan
46
6.3k
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
507
140k
A Tale of Four Properties
chriscoyier
157
23k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
33
2.5k
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
96
5.3k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
22
3.2k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
244
12k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
205
24k
Writing Fast Ruby
sferik
628
61k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
328
21k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
54
9.1k
Transcript
͍·͞Β͚ͩͲPythonͰtf-idfͬͯΈͨ UGJEGΛͬͯ ΞϓϦͷάϩʔεΛͯ͠Έͨ
ΤϯδχΞ σʔλΞφϦετ Ϗδωε ຊ͍Β͍ͯ͠Δํ
ࣗݾհ • Takehiro Sugara @sugartaker • ੲϦαʔνձࣾͰ ੳɾࣄۀ։ൃ͍ͯ͠·ͨ͠ • ࠓϔϧεέΞΞϓϦͷ
άϩʔεϋοΫΛ͍ͯ͠·͢
ಥવͰ͕͢ɺࢲ͋ΔࣈΛͱͯάϩʔεͤ͞·ͨ͠ ඪ
1 0 2 ࢲͷମॏͰ͢ దਖ਼ମॏ
ࠓ͢͜ͱ • ࣗݾհ • tf-idfΛͬͯΞϓϦͷάϩʔεΛͯ͠Έͨ
͜Μͳ͜ͱ͋Γ·ͤΜ͔ʁ • Ϛʔέ୲ऀ • ݁ہͲΜͳײ͡ͷࠂόφʔ͕͍͍ͷʁ • ηʔϧε୲ऀ • ݁ہͲΜͳײ͡ͷϝϧϚΨɾϓογϡ௨͕͍͍ͷʁ •
ϥΠλʔ • ݁ہͲΜͳײ͡ͷهࣄ͕͍͍ͷʁ
͜Μͳ͜ͱ͋Γ·ͤΜ͔ʁ ਖ਼Ϧιʔε͕Γͳͯ͘ࡉ͔͍ͱ͜Ζ·ͰΈͯΒΕͳ͍ʂ
'J/$Ͱ͋Γ·ͨ͠
ͦͦ'J/$ͬͯͲΜͳձࣾʁ
ʮ༧ϔϧεέΞºςΫϊϩδʔʯʹಛԽͨ͠ϔϧεςοΫϕϯνϟʔ l"CPVU'J/$z
ɹ FiNC͕ఏڙՄೳͳιϦϡʔγϣϯ 'J/$͕ఏڙ͍ͯ͠ΔαʔϏε FiNCΞϓϦ ʢToC͚ΞϓϦʣ FiNC for Business ʢToB͚αʔϏεʣ FiNC
Fit ʢύʔιφϧδϜʣ FiNC Mall ʢECαΠτʣ
ɹ FiNC͕ఏڙՄೳͳιϦϡʔγϣϯ 'J/$͕ఏڙ͍ͯ͠ΔαʔϏε FiNCΞϓϦ ʢToC͚ΞϓϦʣ FiNC for Business ʢToB͚αʔϏεʣ FiNC
Fit ʢύʔιφϧδϜʣ FiNC Mall ʢECαΠτʣ
ɹ FiNC͕ఏڙՄೳͳιϦϡʔγϣϯ 'J/$ΞϓϦ͕ఏڙ͍ͯ͠ΔαʔϏε ϝσΟΞ ϥΠϑϩά νϟοτϘοτ αϒεΫϦϓγϣϯ
ɹ FiNC͕ఏڙՄೳͳιϦϡʔγϣϯ 'J/$ΞϓϦ͕ఏڙ͍ͯ͠ΔαʔϏε ϝσΟΞ ϥΠϑϩά νϟοτϘοτ αϒεΫϦϓγϣϯ
ɹ FiNC͕ఏڙՄೳͳιϦϡʔγϣϯ 'J/$ΞϓϦ͕ఏڙ͍ͯ͠ΔαʔϏε ϝσΟΞ • 20181݄͔Βελʔτ • ϔϧεέΞؔ࿈ͷهࣄΛܝࡌ͍ͯ͠Δ
՝ ݁ہͲΜͳײ͡ͷهࣄ͕͍͍ͷʁ ϥΠλʔ
՝ • ݸʑͷίϯςϯπͷCTRɾ͓ؾʹೖΓɾࡏ࣌ؒΘ͔Δ • ͰશମతʹͲΜͳίϯςϯπ͕έΔͷ͔ײ֮తʹ͔͠Θ͔Βͳ͍
ղܾࡦ • ͲΜͳ୯ޠ͕ೖͬͨهࣄͩͱέ͍͢ͷ͔Λఆྔతʹग़͢
UGJEGΛͬͯΈͨ
UGJEGͱʁ • tf-idfͱʁ • Term Frequency Inverse Document Frequencyͷུ •
จষͷத͔ΒಛޠΛநग़͜ͱ͕Ͱ͖Δ • tf-idfΛ͏ཧ༝ • ʢݹయతͳख๏͚ͩͲʣ • ܭࢉ͍͢͠ • આ໌͍͢͠ • ͺͬͱग़ͤΔ
UGJEGͷϩδοΫ • tfɿରจষͷର୯ޠͷग़ݱճ ɹɹ/ ରจষͷશͯͷ୯ޠͷग़ݱճ ɹˠͦͷ୯ޠ͕ͦͷจষʹͲΕ͚ͩଟ͘ग़ݱ͍ͯ͠Δ͔ • idfɿlog(૯จষ / ର୯ޠ͕ग़ݱ͢Δจষʣ+
1 ɹɹˠͦͷ୯ޠ͕શମͷจষʹରͯ͠ͲΕ͚ͩϨΞ͔ • tf-idfɿtf * idf
45&1 ϩʔσʔλ ࡞ ܗଶૉղੳ tf-idfΛ ܭࢉ
ϩʔσʔλͷ࡞ จষ༰ จষ1 ࢲPythonͷຊΛಡΉ จষ2 ࢲຊ͕͖ͩ จষ3 ࢲPythonͷຊΛಡΈͳ͕Β PythonͷίʔυΛॻ͘
ܗଶૉղੳ จষ༰ จষ1 ࢲPythonͷຊΛಡΉ จষ2 ࢲຊ͕͖ͩ จষ3 ࢲPythonͷຊΛಡΈͳ͕Β PythonͷίʔυΛॻ͘
ܗଶૉղੳ จষ༰ จষ1 ࢲ Python ຊ จষ2 ࢲ ຊ จষ3
ࢲ Python ຊ Pythonίʔυ
UGJEGͷܭࢉ จষ༰ จষ1 ࢲ Python ຊ จষ2 ࢲ ຊ จষ3
ࢲ Python ຊ Python ίʔυ TF ࢲ 1/5 = 0.2 Python 2/5 = 0.4 ຊ 1/5 = 0.2 ίʔυ 1/5 = 0.2
UGJEGͷܭࢉ จষ༰ จষ1 ࢲ Python ຊ จষ2 ࢲ ຊ จষ3
ࢲ Python ຊ Python ίʔυ TF ࢲ 1/5 = 0.2 Python 2/5 = 0.4 ຊ 1/5 = 0.2 ίʔυ 1/5 = 0.2 ରจষͷର୯ޠͷग़ݱճ ɹɹ/ ରจষͷશͯͷ୯ޠͷग़ݱճ →ͦͷ୯ޠ͕ͦͷจষʹͲΕ͚ͩଟ͘ग़ݱ͍ͯ͠Δ͔
UGJEGͷܭࢉ จষ༰ จষ1 ࢲ Python ຊ จষ2 ࢲ ຊ จষ3
ࢲ Python ຊ Python ίʔυ TF IDF ࢲ 1/5 = 0.2 log2(3/3) + 1 = 1 Python 2/5 = 0.4 log2(3/2) + 1 = 1.58 ຊ 1/5 = 0.2 log2(3/3) + 1= 1 ίʔυ 1/5 = 0.2 log2(3/1) + 1= 2.58
UGJEGͷܭࢉ จষ༰ จষ1 ࢲ Python ຊ จষ2 ࢲ ຊ จষ3
ࢲ Python ຊ Python ίʔυ TF IDF ࢲ 1/5 = 0.2 log2(3/3) + 1 = 1 Python 2/5 = 0.4 log2(3/2) + 1 = 1.58 ຊ 1/5 = 0.2 log2(3/3) + 1= 1 ίʔυ 1/5 = 0.2 log2(3/1) + 1= 2.58 log(૯จষ / ର୯ޠ͕ग़ݱ͢Δจষʣ+ 1 →ͦͷ୯ޠ͕શମͷจষʹରͯ͠ͲΕ͚ͩϨΞ͔
UGJEGͷܭࢉ จষ༰ จষ1 ࢲ Python ຊ จষ2 ࢲ ຊ จষ3
ࢲ Python ຊ Python ίʔυ TF IDF TF-IDF ࢲ 1/5 = 0.2 log2(3/3) + 1 = 1 0.20 Python 2/5 = 0.4 log2(3/2) + 1 = 1.58 0.63 ຊ 1/5 = 0.2 log2(3/3) + 1= 1 0.20 ίʔυ 1/5 = 0.2 log2(3/1) + 1= 2.58 0.52
UGJEGͷܭࢉ จষ༰ จষ1 ࢲ Python ຊ จষ2 ࢲ ຊ จষ3
ࢲ Python ຊ Python ίʔυ TF IDF TF-IDF ࢲ 1/5 = 0.2 log2(3/3) + 1 = 1 0.20 Python 2/5 = 0.4 log2(3/2) + 1 = 1.58 0.63 ຊ 1/5 = 0.2 log2(3/3) + 1= 1 0.20 ίʔυ 1/5 = 0.2 log2(3/1) + 1= 2.58 0.52 TF * IDF
UGJEGͷܭࢉ จষ༰ จষ1 ࢲ Python ຊ จষ2 ࢲ ຊ จষ3
ࢲ Python ຊ Python ίʔυ TF IDF TF-IDF ࢲ 1/5 = 0.2 log2(3/3) + 1 = 1 0.20 Python 2/5 = 0.4 log2(3/2) + 1 = 1.58 0.63 ຊ 1/5 = 0.2 log2(3/3) + 1= 1 0.20 ίʔυ 1/5 = 0.2 log2(3/1) + 1= 2.58 0.52
UGJEGͷܭࢉ จষ༰ จষ1 ࢲ Python ຊ จষ2 ࢲ ຊ จষ3
ࢲ Python ຊ Python ίʔυ TF IDF TF-IDF ࢲ 1/5 = 0.2 log2(3/3) + 1 = 1 0.20 Python 2/5 = 0.4 log2(3/2) + 1 = 1.58 0.63 ຊ 1/5 = 0.2 log2(3/3) + 1= 1 0.20 ίʔυ 1/5 = 0.2 log2(3/1) + 1= 2.58 0.52 ͜ͷจষͰ Pythonͱ͍͏୯ޠ ͕ಛతʂ
UGJEGͷܭࢉ จষ༰ จষ1 ࢲ Python ຊ จষ2 ࢲ ຊ จষ3
ࢲ Python ຊ Python ίʔυ TF IDF TF-IDF ࢲ 1/5 = 0.2 log2(3/3) + 1 = 1 0.20 Python 2/5 = 0.4 log2(3/2) + 1 = 1.58 0.63 ຊ 1/5 = 0.2 log2(3/3) + 1= 1 0.20 ίʔυ 1/5 = 0.2 log2(3/1) + 1= 2.58 0.52 ͜ͷจষͰ Pythonͱ͍͏୯ޠ ͕ಛతʂ
՝ • ݸʑͷίϯςϯπͷCTRɾ͓ؾʹೖΓɾࡏ࣌ؒΘ͔Δ • ͰશମతʹͲΜͳίϯςϯπ͕ड͚Δͷ͔ײ֮తʹ͔͠Θ͔Βͳ͍
͔ͭͯ͜Μͳ͜ͱ͕͋Γ·ͨ͠ هࣄ༰ KPI هࣄ1 μΠΤοτʹӡಈ͕ॏཁ ྑ͍ هࣄ2 μΠΤοτదͳӡಈͱӫཆɺ ಛʹ࣭ͷ੍ݶ͕ޮՌత ྑ͍
هࣄ3 ࣭ΛμΠΤοτதʹ৯ͨ͘ͳͬͨΒʁ ѱ͍ هࣄ4 ӫཆΛؾʹͯ͠μΠΤοτɺ ӫཆ࣭όϥϯεΑ͘ઁऔ͠Α͏ ѱ͍
͔ͭͯ͜Μͳ͜ͱ͕͋Γ·ͨ͠ هࣄ༰ KPI هࣄ1 μΠΤοτʹӡಈ͕ॏཁ ྑ͍ هࣄ2 μΠΤοτదͳӡಈͱӫཆɺ ಛʹ࣭ͷ੍ݶ͕ޮՌత ྑ͍
هࣄ3 ࣭ΛμΠΤοτதʹ৯ͨ͘ͳͬͨΒʁ ѱ͍ هࣄ4 ӫཆΛؾʹͯ͠μΠΤοτɺ ӫཆ࣭όϥϯεΑ͘ઁऔ͠Α͏ ѱ͍
͔ͭͯ͜Μͳ͜ͱ͕͋Γ·ͨ͠ هࣄ༰ KPI هࣄ1 μΠΤοτʹӡಈ͕ॏཁ ྑ͍ هࣄ2 μΠΤοτదͳӡಈͱӫཆɺ ಛʹ࣭ͷ੍ݶ͕ޮՌత ྑ͍
هࣄ3 ࣭ΛμΠΤοτதʹ৯ͨ͘ͳͬͨΒʁ ѱ͍ هࣄ4 ӫཆΛؾʹͯ͠μΠΤοτɺ ӫཆ࣭όϥϯεΑ͘ઁऔ͠Α͏ ѱ͍ μΠΤοτهࣄ͕ ͍͍Μ͡Όͳ͍ʁ
͔ͭͯ͜Μͳ͜ͱ͕͋Γ·ͨ͠ هࣄ༰ KPI هࣄ1 μΠΤοτʹӡಈ͕ॏཁ ྑ͍ هࣄ2 μΠΤοτదͳӡಈͱӫཆɺ ಛʹ࣭ͷ੍ݶ͕ޮՌత ྑ͍
هࣄ3 ࣭ΛμΠΤοτதʹ৯ͨ͘ͳͬͨΒʁ ѱ͍ هࣄ4 ӫཆΛؾʹͯ͠μΠΤοτɺ ӫཆ࣭όϥϯεΑ͘ઁऔ͠Α͏ ѱ͍ ຊ μΠΤοτهࣄ ྑ͍ͷѱ͍ͷ ͋Δ
UGJEGͩͯ͠ΈΔ هࣄ༰ KPI هࣄ1 μΠΤοτʹӡಈ͕ॏཁ ྑ͍ هࣄ2 μΠΤοτదͳӡಈͱӫཆɺ ಛʹ࣭ͷ੍ݶ͕ޮՌత ྑ͍
هࣄ3 ࣭ΛμΠΤοτதʹ৯ͨ͘ͳͬͨΒʁ ѱ͍ هࣄ4 ӫཆΛؾʹͯ͠μΠΤοτɺ ӫཆ࣭όϥϯεΑ͘ઁऔ͠Α͏ ѱ͍
UGJEGͩͯ͠ΈΔ هࣄ༰ KPI هࣄ1 μΠΤοτ ӡಈ ྑ͍ هࣄ2 μΠΤοτ ӡಈ
ӫཆ ࣭ ྑ͍ هࣄ3 ࣭ μΠΤοτ ѱ͍ هࣄ4 ӫཆ μΠΤοτ ӫཆ ࣭ ѱ͍
UGJEGͩͯ͠ΈΔ هࣄ༰ KPI هࣄ1 μΠΤοτ ӡಈ ྑ͍ هࣄ2 μΠΤοτ ӡಈ
ӫཆ ࣭ ྑ͍ هࣄ3 ࣭ μΠΤοτ ѱ͍ هࣄ4 ӫཆ μΠΤοτ ӫཆ ࣭ ѱ͍
UGJEGͩͯ͠ΈΔ هࣄ༰ KPI هࣄ1 هࣄ2 μΠΤοτ ӡಈ μΠΤοτ ӡಈ ӫཆ
࣭ ྑ͍ هࣄ3 هࣄ4 ࣭ μΠΤοτ ӫཆ μΠΤοτ ӫཆ ࣭ ѱ͍
UGJEGͩͯ͠ΈΔ tf-idf μΠΤοτ ӡಈ ӫཆ ࣭ هࣄ1 هࣄ2 ※KPIྑ͍ 0.54
0.75 0.27 0.27 هࣄ3 هࣄ4 ※KPIѱ͍ 0.56 0 0.58 0.58
UGJEGͩͯ͠ΈΔ tf-idf μΠΤοτ ӡಈ ӫཆ ࣭ هࣄ1 هࣄ2 ※KPIྑ͍ 0.54
0.75 0.27 0.27 هࣄ3 هࣄ4 ※KPIѱ͍ 0.56 0 0.58 0.58 ӡಈͷهࣄ͕ Αͦ͞͏ʂ
ࢪࡦ ྑ͛͞ͳ୯ޠ͔ΒੜίϯςϯπΛ࡞͢Δ
݁Ռ DAUҰਓ͋ͨΓͷPV্͕ʂ
·ͱΊ • tf-idf • PythonͰ؆୯ʹͩ͢͜ͱ͕Ͱ͖Δ • จষͷத͔ΒಛޠΛநग़Ͱ͖Δ • ͬ͘͟ΓͱέΔ/έͳ͍ΩʔϫʔυͷΛ͔ͭΊΔ •
ςΩετͷཁྨͷ࠷ॳͷҰาʹ͓͢͢Ί • ࠓճهࣄͷࣄྫ͕ͩɺϝϧϚΨɾϓογϡ௨ͳͲ Ͱ͑Δͣ
͝ਗ਼ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠ʂ