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
[論文紹介][WSDM2015]Modeling Website Popularity Com...
Search
ysekky
May 19, 2015
Research
1
890
[論文紹介][WSDM2015]Modeling Website Popularity Competition in the Attention-Activity Marketplace
ysekky
May 19, 2015
Tweet
Share
More Decks by ysekky
See All by ysekky
スタートアップの開発サイクルに学ぶ 研究活動の進め方 / research practices inspired by startup business strategy
ysekky
0
2.2k
[論文紹介] A Method to Anonymize Business Metrics to Publishing Implicit Feedback Datasets (Recsys2020) / recsys20-reading-gunosy-datapub
ysekky
3
2.7k
JSAI2020 OS-12 広告とAI オープニング / JSAI2020-OS-12-ads-and-ai-opening
ysekky
0
2.1k
JSAI2020インダストリアルセッション - Gunosyにおける研究開発 / jsai2020-gunosy-rd-examples
ysekky
1
780
ウェブサービス事業者における研究開発インターン[株式会社Gunosy] - テキストアナリティクスシンポジウム2019 / research-intern-case-study-at-gunosy
ysekky
0
2.8k
Gunosyにおけるニュース記事推薦/ news-recommendation-in-gunosy-webdbf2019
ysekky
1
1.5k
DEIM2019技術報告セッション - Gunosyの研究開発 / deim-2019-sponsor-session-gunosy-research
ysekky
0
1.2k
Analysis of Bias in Gathering Information Between User Attributes in News Application (ABCCS 2018)
ysekky
1
2.3k
世代による政治ニュース記事の閲覧傾向の違いの分析 - JSAI2018 / Analysis of differences in viewing behavior of politics news by age
ysekky
0
4k
Other Decks in Research
See All in Research
20250725-bet-ai-day
cipepser
2
420
[輪講] SigLIP 2: Multilingual Vision-Language Encoders with Improved Semantic Understanding, Localization, and Dense Features
nk35jk
2
1k
Galileo: Learning Global & Local Features of Many Remote Sensing Modalities
satai
3
240
Language Models Are Implicitly Continuous
eumesy
PRO
0
230
Creation and environmental applications of 15-year daily inundation and vegetation maps for Siberia by integrating satellite and meteorological datasets
satai
3
280
MetaEarth: A Generative Foundation Model for Global-Scale Remote Sensing Image Generation
satai
4
200
最適決定木を用いた処方的価格最適化
mickey_kubo
4
1.9k
生成的推薦の人気バイアスの分析:暗記の観点から / JSAI2025
upura
0
260
Towards a More Efficient Reasoning LLM: AIMO2 Solution Summary and Introduction to Fast-Math Models
analokmaus
2
800
AIによる画像認識技術の進化 -25年の技術変遷を振り返る-
hf149
7
4k
VectorLLM: Human-like Extraction of Structured Building Contours via Multimodal LLMs
satai
4
210
【輪講資料】Moshi: a speech-text foundation model for real-time dialogue
hpprc
3
670
Featured
See All Featured
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
352
21k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
279
23k
Writing Fast Ruby
sferik
628
62k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
27k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
667
120k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
83
9.2k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
273
40k
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
15
1.7k
Building Adaptive Systems
keathley
43
2.7k
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
72
11k
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
100
5.8k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
31
6.1k
Transcript
[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
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
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
None
None
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]
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
DAUの表現
Disjoint Popula8on Dynamics
Joint Unaware Popula8on Dynamics
Concurrent Adopters Dynamics
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?
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
Facebook vs MySpace
Mul8ply
Hi5
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
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?