協調フィルタリング

Transcript

• 1. ニコニコ動画で協調フィルタリング やってみた
• 2. 発表の予定
  • ニコニコ動画
  • 協調フィルタリング
  • 仕組み
  • デモ
  • まとめ
• 3. ニコニコ動画
  • 動画共有サイト
  • http:// www.nicovideo.jp
  • 会員数 : 約３５０万人
  • 動画数 : 約７６万件
  • 一日の平均利用状況
  • PV 数 : 約 5500 万 PV
  • 訪問者数 : 120 万人（ユニーク）
  • 平均滞在時間 : 約 1 時間
• 4. 協調フィルタリング
  • Collaborative Filtering
  • 多くのユーザーの嗜好情報を蓄積し、その情報をもとに任意のユーザーに対して、アルゴリズムに基づいてその人が好みそうな情報・選択肢を推測しそのユーザーを支援するシステム。
• 5. 協調フィルタリング :: 例
  • Amazon
  • （買い物 )‏
  • Pandora,Last.fm
  • ( 音楽 )‏
  • Netflix
  • （映画）
  • eHarmony
  • （出会い）
• 6. 今回の試み
  • 各ユーザーの好きな動画のリスト（マイリスト）の情報を収集しその情報から、ユーザーの嗜好を推測して、好きだろうと思われる動画を勧める。
• 7. マイリスト
  • 注意 : これはイメージです。
• 8. マイリスト :: テーブル表現 1 or 0 : マイリストに登録されているか否か 1 1 1 1 mylist 　 E 0 0 0 0 mylist 　 D 1 1 0 0 mylist 　 C 0 0 1 1 mylist 　 B 0 0 0 1 mylist 　 A video 　 4 video 　 3 video 　 2 video 　 1
• 9. ピアソン相関係数 係数が１に近いほど X と Y が似ており －１に近いほど X と Y は正反対である。 係数が０のとき X と Y に相関はない。
• 10. ピアソン相関係数 :: 例 初音ミクにオリジナル曲を歌ってもらいました「 for my dear 」 初音ミクによるオリジナル曲「初音の世界」　 ver2.0 0.9
• 11. ピアソン相関係数 :: 例 0.3 改造コードでコント　 SFC マリオカート「がんばれルイージ」 「嫁のメシがまずい」 ACE COMBAT ZERO OP
• 12. 類似度 :: テーブル表現 1.0 0.0 0.3 video 4 0.0 1.0 0.7 0.0 video 3 0.7 1.0 0.2 video 2 0.3 0.0 0.2 1.0 video 1 video 　 4 video 　 3 video 　 2 video 　 1
• 13. 推薦度の計算
• 14. 動画の推薦
  • 推薦度の計算結果に基づきおすすめ動画を決定する。
  • その際、当該ユーザーのマイリストにすでに入っている動画は除外する。
• 15. Demo
• 16. Demo http://miyaga50.homelinux.org/lab/nicovideo/
• 17. 実装する際の問題
  • 今回はおよそ３万 × ３万の行列の行列なので １件あたり０．０１秒とすると１００日以上かかる
  • 行列を計算するうえでの工夫が必要！
• 18. 類似度行列の計算 この動画に対しては詳細なおすすめ動画を計算できる だけど、この動画に対しては おすすめ動画の計算が 全くできない＼ (^o^) ／ video 4 0.7 0.0 video 3 0.3 0.7 1.0 0.2 video 2 0.3 0.0 0.2 1.0 video 1 video 　 4 video 　 3 video 　 2 video 　 1
• 19. 類似度行列の計算
  • そのような理由によって今回は計算する箇所を
  • ある程度ランダムに選んで、手抜きしています。
• 20. おすすめ動画の感想
  • 個人的な感想としては
  • 「それなりに自分の好きそうな動画がでてくるので
  • 及第点をあげてもいいかなあという感じ」
  • 某友人によると
  • 「確かにそれっぽい動画はでてくるんだけど、
  • いいとか悪いとか評価するのが難しいよね」
  • とのこと
• 21. 改善するところ
  • 類似度行列の計算法の改良
  • 類似度行列に基づく推薦度の計算の計算法の改善
  • ウェブサイトのレスポンスの向上
• 22. 参考文献
  • Toby Segaran
  • 『 Programming Collective Intelligence 』 O’Reilly