Topic Model Survey (wsdm2012)
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Semelhante a Topic Model Survey (wsdm2012)
Topic Model Survey (wsdm2012)
- 1. トピックモデル勉強会 WSDM2012 @y_benjo
- 2. 論文一覧 • Auralist: Introducing Serendipity into Music Recommendation • ETF: Extended Tensor Factorization Model for Personalizing Prediction of Review Helpfulness • Mining Contrastive Opinions on Political Texts using Cross- Perspective Topic Model • Pairwise Cross-Domain Factor Model for Heterogeneous Transfer Ranking • Scalable Inference in Latent Variable Models
- 3. 論文一覧 • Auralist: Introducing Serendipity into Music 推薦の話 Recommendation • ETF: Extended Tensor Factorization Model for Personalizing レビューの話 Prediction of Review Helpfulness • Mining Contrastive Opinions on Political Texts using Cross- 意見の話 Perspective Topic Model • Pairwise Cross-Domain Factor Model for Heterogeneous Transfer Ranking ランキングの話 • Scalable Inference in Latent Variable Models スケーラブルの話
- 4. Auralist: Introducing Serendipity into Music Recommendation Yuan Cao Zhang, Diarmuid Séaghdha, Daniele Quercia and Tamas Jambor (Multimedia and Geo Mining)
- 5. Auralist • 背景 • 音楽を推薦したい • 解くべき課題: 精度だけじゃいかん • diversity: 幅広く推薦したい • novelty: 知らなかったものを推薦したい • serendipity: 意外なものを推薦したい
- 6. Auralist • 方針: • accuracy/diversity/novelty/serendipityを考慮した推薦 を実現 • オリジナリティ: • Artist-userにLDAを使ってp(user¦z)から類似度を測る • Artist-LDA + Listener Diversity(serendipity) • トピックの情報量でDiversityを測る • Artist-LDA + Declustering • もう既に退屈しているであろうアーティストを除外する
- 7. Auralist • 評価 • データ: Last.fm dataset • 実験1: 既存指標 • 実験2: ユーザ調査 • 「知らなかった曲を教えてくれて最高だぜ！HAHAHA!」 • 感想 • タイトルがかっこいい • 手法は超絶アレなグラフィカルモデルが書いてあるわけで はない
- 8. ETF: Extended Tensor Factorization Model for Personalizing Prediction of Review Helpfulness Samaneh Moghaddam, Mohsen Jamali and Martin Ester (Spotlight on Mining)
- 9. ETF • 背景 • レビューが増えすぎている • 解くべき課題 • クオリティが高く有用なレビューを抽出したい • 読む人によってレビューの有用度は異なる
- 10. ETF • 方針 • reviewer，review，rater(読む人)，productを潜在変数と して考える • 文章/ソーシャルの要素を考えなくて済む • オリジナリティ • MF: rater review で行列分解 • TF: rater reviewer productをテンソル分解 • ETF: TF + レビュアーの全商品に対する得点 • BETF: ETF + バイアス
- 11. ETF • 評価 • データ: Epinions • 指標: RMSE • テキストを使ったものより改善 • レビュー数5未満のユーザに対してRMSEが倍近く改善 • 感想 • 読んでわかったけどトピックモデルじゃない • グラフィカルモデルに釣られた • テンソル分解とか楽しそうで紹介した
- 12. Mining Contrastive Opinions on Political Texts using the Cross- perspective Topic Model Yi Fang, Luo Si, Naveen Somasundaram and Zhengtao Yu (Spotlight on Mining)
- 13. Mining Contrastive Opinions • 背景 • 異なる観点ごとにまとめ，その違いを定量化したい • 想定例 • 入力: 新聞社ごとの文章や，政党ごとのマニフェスト • 出力: それぞれの政策や法案，事件について新聞社や政党ご との意見
- 14. Mining Contrastive Opinions • 方針・オリジナリティ • Cross-Perspective Topic(CPT) modelの提案 • Jensen-Shannon divergenceで違いを定量化 トピック共通 オピニオン固有 オピニオン固有 fig1の簡単なイメージ図 同じトピックから異なるオピニオンワードが生成される
- 15. Mining Contrastive Opinions • 評価 • Perplexity，P@N，nDCG，MMR(関連度) • 質的分析 • トピックごとにそれっぽいか • 意見の異なりはそれっぽいか • 感想 • 完全なunsupervisedかと思って途中まで読んでいた • <document, opinion word, word> が入力形式 • ダライラマに関して新華社とNYTで意見がかなり違うとい うのに笑った
- 16. Pairwise Cross-Domain Factor Model for Heterogeneous Transfer Ranking Bo Long, Yi Chang, Anlei Dong and Jianzhang He (Spotlight on Mining)
- 17. Pairwise Cross-Domain • 背景 • ランキング学習で二つのジャンルのデータを使いたい • 解くべき課題 • transfer learning + learning to rankをどう解くか? • targetとsourceで共通して持つ/持たない特徴量がある場 合にどう解くか
- 18. Pairwise Cross-Domain • 方針・オリジナリティ • 共通する次元は「同じパラメータ」を持つ分布から • 異なる次元は異なるパラメータを持つ分布から S固有次元 ST共通次元 ST共通次元 T固有次元 スコアS スコアT 選好順序 fig1のイメージ
- 19. Pairwise Cross-Domain • 評価 • データ • ソース => 普通の英語圏の検索 • ターゲット => スペイン語の普通の検索，英語圏のニュース検索，非 英語圏のQAサイトの検索 • 指標: DCG • 感想 • グラフィカルモデルが曼荼羅かと思ったが意味は分かった
- 20. Scalable Inference in Latent Variable Models Amr Ahmed, Mohamed Aly, Joseph Gonzalez, Shravan Narayanamurthy and Alex Smola (Spotlight on Mining)
- 21. Scalable Latent Variable • 背景 • 潜在変数が入ったモデルマジ大事 • 解くべき課題 • 大規模，ストリーミングデータへの適用が困難 • 理由: 潜在変数の推論方法に変数の依存関係や全体の状態が必要
- 22. Scalable Latent Variable • 方針 • Webスケールのストリーミングデータに対してスケーラブ ルかつ並列に解く • Collapsed Gibbs Sampling • オリジナリティ • グローバルなデータを各machineにコピーする • コピーできないぐらい大きい時はmemcachedに入れる • スケジューリングも頑張る
- 23. Scalable Latent Variable • 評価 • 対数尤度，計算時間 • 感想 • トピックモデルの話というより並列処理の話 • 前提知識足りなくてピンとこなかった • 早くてすごいと思った(小学生並みの感想)