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『KIWAM_KEN_DIARY』

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  • JSAI2014行けなかったしいくつか読んでみる-複雑ネットワーク- - KIWAM_KEN_DIARY

    6 users

    akoide.hatenablog.com

    昨日は読んでいたら3時回っていて、駅まで全力ダッシュするはめになったので平日は自重気味で行く。 有向ネットワークの構造が情報拡散に与える影響の分析 ネットワーク構造と情報拡散の関係を明らかにするため、ネットワーク関する13個の指標を用意。ある一つの指標だけを変化させ、そのネットワークで情報拡散シミュレーションを行う。指標の増減と情報が伝わったノード数(以下期待影響度)との相関を見る事で、情報拡散と関連の強い指標を検出する。 その結果、ノード内次数相関と期待影響度に極めて強い相関がある事がわかった。ノード内次数相関が高いということは、任意のノードの入次数と出次数がほとんど同じ本数だけあるという事になる。 そのほか、到達可能率(任意の2つのノードの組み合わせに対してリンクをたどって到達できる比率)や次数相関に関連した指標が相関が高く出ている。 これらの結果を考慮したネットワークを作成してみると

    • テクノロジー
    • 2014/05/17 03:51
    • R
    • ai
    • 読んだ:Modeling and Predicting the Growth and Death of Membership-based Websites(WWW2014) - KIWAM_KEN_DIARY

      3 users

      akoide.hatenablog.com

      Modeling and Predicting the Growth and Death of Membership-based Websites FacebookやHuffington Postのようなインターネットのスタートアップが成功する要因を突き止めるために、成功、失敗の成功メカニズムを解明する。22のメンバーシップベースのwebサイトのデイリーのユーザ数(DAU)を6年間にわたって収集。 サイトの成長・衰退パラメータと、成長法(口コミ・メディア)についてのパラメータを用意してモデル作成。 ※定義(tは任意の時刻) ...アクティブユーザ(DAU) ...ノンアクティブユーザ ...メンバーでないユーザ ...WebSiteのキャパシティ ...アクティブメンバーの影響力パラメータ。ノンアクティブユーザをアクティブへ遷移させる率。 ...衰退率。アクティブユーザがアクティブでなくな

      • 世の中
      • 2014/04/09 23:35
      • 読んだ:Learning Social Network Embeddings for Predicting Information Diffusion(WSDM2014) - KIWAM_KEN_DIARY

        4 users

        akoide.hatenablog.com

        情報拡散の分析・モデル化は既知のグラフや近接的な構造の上で扱われる。 しかし、複数のアクターとメディアの相互関係による潜在的な現象は複雑であり、 既存のモデルや限られた仮説だけでは説明できない。 我々は、この問題に対する新たなアプローチとして、連続的な空間上に 観測された時間的なダイナミクスをマッピングする。 拡散カスケードに関係するノードは潜在的に表現された空間に投影される。 これは、投影空間内ノードの近接性をカスケード内の感染時間の近接性に 反映した拡散カーネルを学習することになる。 提案手法はいくつかのこれまでにない特徴を持っていて、 ・パラメータはカスケードサンプルから直接学習し、それまでの拡散構造には従わない ・等式が投影空間内に閉じた形で表されることから、離散的なモデルに比べて予測に対する推定が早い 本手法の拡散予測の精度並びに推定スピードが既存のものより優れていることを示す。

        • 学び
        • 2014/03/14 16:29
        • メモ:Visualizing Brand Associations from Web Community Photos(WSDM2014) - KIWAM_KEN_DIARY

          3 users

          akoide.hatenablog.com

          Visualizing Brand Associations from Web Community Photos 見た目が大変良くて読み始めたけど途中で完全に沈没した。 アウトプットはものすごくビジネス受けしそうな感じはある。 1st autherがdisneyの人 ・ブランドアソシエーション...マーケティングにおける主要な発想のひとつで、 ブランドに対する消費者のtop-of-mindな属性や感性を表現すること。 ・top-of-mind..."〜と言えば?"と訪ねたときにまず最初に思い浮かぶもの 伝統的に、ブランドアソシエーションは消費者の反応のテキストデータや、 オンライン上の会話ログを分析することで行われていた。 本稿では、オンライン上の大規模な写真群を活用することを提案する。 技術的なステップ 1)ブランドと関連づける核となる抽出・可視化の発想 2)イメージ内でブランドの領域を

          • テクノロジー
          • 2014/02/24 14:36
          • WWW13読み会(小規模)やりました - KIWAM_KEN_DIARY

            3 users

            akoide.hatenablog.com

            WWW13の読み会をしました。 @takayu_kと突発的に企画した内容でしたが、彼が会場設置から何からいい仕事してくれました。 弊社同期を2人誘って計4人で僕と@takayu_kが2本づつ紹介して、残りを同期のLTにする形になる予定でしたが、思った以上に質疑が盛り上がって(主に僕の読み込み不足)、結局全部やり切れず、という感じでした。 Www13 slide from Akihiro Koide 僕は http://www2013.org/proceedings/p1331.pdf:Whom to Mention: Expand the Diffusion of Tweets by @ Recommendation on Micro-blogging Systems と http://userpages.uni-koblenz.de/~kunegis/paper/kunegis-adde

            • 学び
            • 2013/07/08 14:31
            • WWW
            • 論文
            • Jaccard係数とSimpson係数 - KIWAM_KEN_DIARY

              3 users

              akoide.hatenablog.com

              忘備録 自然言語処理等で用いられる単語の共起頻度を測る手法 例 キーワード「Ruby」の検索件数 |x| = 131,000,000件 キーワード「C++」の検索件数 |y| = 76,800,000件 キーワード「Ruby C++」の検索件数 |x∧y| = 7,940,000件 キーワード「Ruby or C++」の検索件数 |x∨y| = 276,000,000件 J = |x∧y|/|x∨y| 例の場合 7,940,000/276,000,000 = 0.0287681159 Jaccard係数では、 Simpson係数 S = |x∧y|/min(|x|,|y|) 例の場合 7,940,000/min(131,000,000 , 76,800,000) ヒット数の小さい76,800,000を採用して… 7,940,000/76,800,000 = 0.103385417 Simp

              • 世の中
              • 2012/10/31 15:57
              • 最急降下法と共役勾配法 - KIWAM_KEN_DIARY

                3 users

                akoide.hatenablog.com

                前期の授業で習ったまま放置してたのでちょっと復習。 最適化問題を解く際に利用される手法。 数式を書くには体力が足りないので… 今回はケプラーの第3法則をデータとして利用しました(授業で) D:太陽との距離 R:公転周期 K:定数 みたいな法則があります。 今、この式が となっていて、DとRだけデータがあるものとする。 D    R 水星 36.00  88.0 金星 67.25  224.7 地球 93.00  365.3 火星 141.75  687.0 木星 483.80  4332.1 このとき、上記式に対数変換を施して、 という自乗誤差(目的関数)の式を考える。この目的関数を最小化するようなを求めることで、最初に出てきたケプラーの第三法則を満たすようなパラメータを求めることができる(はず)である。 この時の手法として、前回のの結果を改善するようにを更新していくのが反復改善法になる。

                • 学び
                • 2012/07/23 01:47
                • 数学

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