WebDB Forum 2016 gunosy
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WebDB Forum 2016 技術報告セッション http://db-event.jpn.org/webdbf2016/program.html#industry_C8
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- 1. Gunosyにおける 畳み込みニューラルネットワークを応用した デモグラフィックの推定について WebDB Forum 2016 工藤 啓朗（Gunosy Inc.） 2016/09/14
- 2. 工藤 啓朗（くどう ひろあき）@Hmj_kd 株式会社 Gunosy データ分析部 ● 北海道釧路市出身 ● 高専 : 釧路高専 情報工学科 ● 大学 : 物理学科 ○ ブラックホール，Inflation 宇宙論 ● 現職 : 2016/02 Gunosy入社 ○ 記事配信アルゴリズムの改善，データ分析 自己紹介 Gunosy inc. 2
- 3. サマリー 1. ユーザの行動ログのデータを利用して年齢を推定 2. 理論的というよりも，実務的な試行錯誤についての共有 3. 畳み込みニューラルネットワーク（以下，CNN）を画像以外に応用 4. 精度など，いくつかの具体的な数値について，諸事情で公表できません．ご了承く ださい Gunosy inc. 3
- 4. アジェンダ 1. 自己紹介 2. Gunosy の紹介 3. ユーザのデモグラフィック推定の背景 4. モデル紹介 5. まとめと今後の課題 Gunosy inc. 4
- 5. Gunosy の紹介 Gunosy inc. Gunosyは 情報キュレーションサービス「グノシー」と 2016年6月1日にKDDI株式会社と共同でリリースした 無料ニュース配信アプリ「ニュースパス」を提供する 会社です。「情報を世界中の人に最適に届ける」を ビジョンに活動しています。 200媒体以上のニュースソースをベースに、 新たに開発した情報解析・配信技術を用いて自動的に 選定したニュースや情報をユーザーに届けます。 ネット上に存在するさまざまな情報を、 独自のアルゴリズムで収集、評価付けを行い ユーザーに届けます。 5
- 7. ユーザの年齢を知るには... Gunosy inc. 1. 直接ユーザにきく a. 入力ストレスなどでサービスから離脱してしまう恐れもある b. 全ユーザが入力してくれるわけではない c. → 上記を考慮して現時点では行わないという判断 2. 何かしらの手法で推定する a. ユーザが読んだ記事情報をもとに年齢を推定できないか ? b. 占いサービスの誕生日から計算して，正解データとして使用できるのではない か ? 7
- 8. クラス数 年齢を ~19歳，20~24歳，などの層に分けて， 全体で6つのクラスにわけて，多クラス分類問題とした 評価設定 10-fold cross-validation で 得られた Accuracy の平均にて評価した 年齢推定の問題設定 Gunosy inc. 8
- 9. 年齢推定のデータセットについて 対象ユーザは，集計期間中で記事の閲覧数が10以上のユーザ データセットの作成手順は，次の通り 1. 各ユーザが読んだ記事のIDのリストを用意 2. 記事IDを「単語」とみたてて辞書を作成 3. tf-idf で重み付けをする 4. 潜在意味インデキシング（Latent Semantic Indexing, 以下 LSI）でN次元に圧縮され たベクトルを作成 Gunosy inc. 9
- 10. 最初の推定 使用したモデル等 - モデル : SVM，Random Forest，Neural Network（以下，NN） - 使用したライブラリ : scikit-learn - 教師データ数 : 数万件（各クラス同じ程度になるようにした） - 精度 : 満足いく精度ではなかった その後の調査 NN のほうが，50代を10代と予測するような極端な間違い方が減った NN の系統でいくとうまくいくのではないか ? Gunosy inc. 10
- 11. CNN の応用へ 1. CNN を利用しようとした理由 2. CNN を応用する実験 a. 実験内容 b. 気づき 3. 自然言語処理で応用されているCNN を応用してNNモデルよりも +10 pt 4. CNN のモデル平均でさらに +10 pt ※ 自然言語処理で応用されているCNNを，以降 CNN for NLP と略します Gunosy inc. 11
- 12. CNN の応用へ 1. CNN を利用しようとした理由 2. CNN を応用する実験 a. 実験内容 b. 気づき 3. CNN for NLP を応用してNNモデルよりも +10 pt 4. CNN のモデル平均でさらに +10 pt Gunosy inc. 12
- 13. CNN を利用しようと思った理由 - 年齢毎に生活パターンに差異があると考えた - ユーザ毎に集計，画像化して，画像認識問題と考え て CNN を適用した - しかし，NNを超える精度はでなかった - 記事の閲覧ログにCNNを適用することを考えた Gunosy inc. 縦軸 : 曜日，横軸 : 時間，値 : 起動数 13
- 14. CNN の応用へ 1. CNN を利用しようとした理由 2. CNN を応用する実験 a. 実験内容 b. 気づき 3. CNN for NLP を応用してNNモデルよりも +10 pt 4. CNN のモデル平均でさらに +10 pt Gunosy inc. 14
- 15. LSI による次元圧縮後のベクトルを画像にみたてて，CNNを適用 記事の閲覧ログに CNN を応用する実験 Gunosy inc. . . . . . . . . . . . . ← 28 × 28 = 784次元ベクトル 28 個 1段目へ 28 個 2段目へ Conv Layer Pool Layer Conv Layer Pool Layer FC Layer 15
- 16. 記事の閲覧ログに CNN を応用する実験 実験環境 - AWS g2.2xlarge - Chainer 精度 - 前述のNNと比較して低かったですが，いくつかの気づきがあった Gunosy inc. 16
- 17. CNNを応用する実験 ~ 気づき1 CNNのパラメータをいくつか変更して実験 - フィルタの大きさ - フィルタの数 - フィルタの形状 - 入力画像の前処理の有無 - 新たな Conv Layer の挿入 横長のフィルタにすると平均の精度向上 Gunosy inc. 17
- 18. CNN（CPCP型）の上位層と下位層の特徴の違いからの気づき - 下位層の学習が初期化されたほうが，推定の精度が著しく落ちる - 下位層がタスク依存の特徴を抽出しているが - フィルタ形状によって各クラス毎の分類精度は異なる 異なるフィルタによる結果を合併できれば精度があがるのでは ? CNNを応用する実験 ~ 気づき2 Gunosy inc. 18 学習後のフィルタのパラメータに乱数を加えて学習を初 期化する，ということを何度か繰り返し，そのモデルで の推定結果がどうなるかを調べた
- 19. CNN の応用へ 1. CNN を利用しようとした理由 2. CNN を応用する実験 a. 実験内容 b. 気づき 3. CNN for NLP を応用してNNモデルよりも +10 pt 4. CNN のモデル平均でさらに +10 pt Gunosy inc. 19
- 20. CNN for NLP（Natural Language Processing, 自然言語処理 ） 前述の結果からいくつか横型のフィルタを組み合わせたい CNN for NLP が適用できると考えた 参考 : https://arxiv.org/pdf/1510.03820v4.pdf Gunosy inc. 20
- 21. 6つに分類 CNN for NLP を応用 入力データ 各フィルタの形状 縦 : (2, 4, 8)，横 : 28 活性化関数 特徴マップを生成 Max Pooling 結合する Softmax Gunosy inc. 21 畳み込み
- 22. CNN for NLP の結果 これで NNモデルの精度に + 10pt となりました Gunosy inc. 22
- 23. CNN の応用へ 1. CNN を利用しようとした理由 2. CNN を応用する実験 a. 実験内容 b. 気づき 3. CNN for NLP を応用してNNモデルよりも +10 pt 4. CNN のモデル平均でさらに +10 pt Gunosy inc. 23
- 24. 入力データへの加工 1 LSI 後のベクトルは左上から高い数字となっている - 左上の topic のほうがより重要度の高い特徴 - 左上から真ん中によせるような変換をすれば精度は 向上するのではないか ? 精度向上 + 2~3pt Gunosy inc. 24
- 25. 入力データへの加工 2 1. LSI 後の次元圧縮されたベクトルの各topic毎に 最大値，最小値，50%点などの統計的な数値を 可視化 2. 各topic毎に，そのtopicの25%点以下の値はノ イズとみなして，除去するような変換をして，精 度向上 精度向上 + 2~3 pt Gunosy inc. 縦軸: 最大値と最小値, 横軸がtopic k 縦軸: 75%, 50%, 25%点, 横軸がtopic k 25
- 28. CNN for NLP のモデル平均の結果 これで NNモデルの精度に + 20pt となりました Gunosy inc. 28
- 29. まとめと今後の課題 1. 畳み込みニューラルネットワークをユーザの行動ログに適用することで，年齢推定 を既存手法よりも高い精度で行えるようになった 2. 精度をより向上させて，記事配信ロジックの改善につなげたい a. ユーザがアプリを利用した時間帯の素性を再度挑戦したい b. ユーザにより最適な情報が届くようにしたい Gunosy inc. 29