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ICWSM読み回
Booming Up the Long Tails:
Discovering Potentially Contributive Users
in Community-Based Question Answering Services
@_A_K_5
概要
• CQAサービスに貢献するユーザの早期発見
• 多くのユーザが、あまり活動しないまま居なくなる
• いなくなる前に、将来有望なユーザを見つけて、質問
を推薦してあげる
• 有望そうなユーザの定義
• Joinしたてで、かつ専門性の高そうなユーザ
• 専門性の高いユーザでコミュニティが回っている
推定アプローチ
• 3つのデータを利用
• ヘビーユーザの回答集合
• ヘビーユーザの統計量
• ベストアンサー数、その比率、回答推薦数
• ライトユーザの回答集合
• 注目する素性
• ヘビーユーザが頻繁に使うキーフレーズ、統計量
• ライトユーザの直近のアクティビティ
推定の流れ
ヘビーユーザ集合…
ライトユーザ集合…
• 入力データ
ターゲットカテゴリ…
• 学習データ
キーワード集合…
• 出力データ
ライトユーザが将来ヘビーユーザになるかどうかの推定値…
全ライトユーザで算出し、この値が高いユーザに質問を推薦
各キーワードで、ヘビーユーザに依存したWordlevelを計算
推定式の導出
• 推定式
…調整パラメータ
…ヘビーユーザのキーワードから
推定したライトユーザの専門度
…ライトユーザの直近のアクティビティ
affordanceの高いユーザは、専門性が強く
直近のアクティビティが高い人である
専門性の算出1
• ヘビーユーザの専門性




 −+
2
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2
)))(1(1(
)(
h
h
h
uE
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hh ucPucPuE ∑∈
−= ・
専門性が強いほどエントロピーがたかくなる
P(c_target|u)
E(u)
0
0.5 1
1
調整パラメータ u_hの間違い
専門性の算出2
• ヘビーユーザの専門性
2
))(())((
)( hh
h
utRecommCounSuSelcountS
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+
= α⋅−
+
= t
e
tS
1
1
)(
t
S(t)
• Selcount…ベストアンサー数(A) • Recomm…回答推薦数(C)
キーワードの算出1
• ヘビーユーザの回答からキーワードのレベルを算出
• キーワードのレベルからライトユーザの専門性を推定
キーワードの算出2
∑ ∑
∑ ∑
=
H hu h
H hu h
U A ujiji
U A ujijih
i
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AawtfidfawuExpertise
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),,(),(
),,(),()(
)(
σ
σ


 ∈
=
otherwise
Aausedwif
aw huji
ji
0
1
),(δ
),(),(),,( hh uijiuji AwidfawtfAawtfidf ⋅=
• キーワードのレベル算出式
任意のヘビーユーザの
回答集合
ワード出現頻度 逆回答頻度
ワードレベルが高くなるほど、専門性の
高い人がよく使う
キーワードの算出3
※WordLevelが非常に小さいワードは無視
∑
∑ ⋅
=
lu
lu
W
i
W
ii
l
w
wwWordlevel
uxpertiseEstimatedE
)(
)()(
)(
ρ
ρ


 ≥
=
otherwise
wWordLevelif
w i
i
0
1.0)(1
)(ρ
• ライトユーザの専門性を推定
任意のライトユーザの
回答のキーワード集合
アクティビティの算出
∑ +
=
luA j
l
aAge
ucency
2)(
1
)(Re
))((Re)( ll ucencySutyAvailabili =
• ライトユーザのアクティビティを算出
任意のライトユーザの
回答集合
回答がより頻繁でより
直近であるほどアクティ
ビティが高い
データセット
• 韓国のCQAサイトKinの質問回答集合
• おおよそ10年間分のデータ(2002∼2012)
• 今回は2つのカテゴリに絞って収集
• 期間内で5回以上回答したユーザに絞る
• データの選定
• 質問したユーザが選んだ回答のみに絞る(ノイズ対策)
実験設定
• データを3分割(学習、予測、評価)
• 学習データでヘビーユーザからワードの特徴量計算
• 次の期間でライトユーザの専門性を推定
• 次の期間で推定したユーザのCQAへの貢献度を評価
パラメータと評価指標
• 調整パラメータ
• パラメータはデータ量で変化するもの
• 今回は経験的に設定(各々決めうち)
• 正解データと比較手法
• Kin内で使われているユーザのランキングを正解データに
->ベストアンサー等の値を利用したもの
• Expertise(),SelectCount(),ReccomCount()を比較手法
->評価期間でのランキング結果を利用
->予測期間でランキングを求め、評価期間の正解データと比較
事前調査
• ちゃんと専門性の強いユーザを推定できているか
• EstimatedExpertiseの値でユーザを降順ソートして、上と比較
• サイト内で、ユーザは自分の興味を示す機能がある
EstimatedExpertiseが高いユーザは、9割近くが
そのカテゴリに興味がある
評価1
• Precisionでの評価
• Computerでは頑健な結果が得られている
• Travelではベターな結果
->ユーザのエントロピーを使うとこうなるらしい
評価2
• コールドスタート問題に対応できるか
• 推定ランキングをKinのランキングの相関係数
• 質問と回答の数が少なくても頑健な推定ができている
評価3.1
• affordanceの評価
• 推定ユーザが将来CQAへ貢献しているか
• 評価指標
• availability...ランキング上位ユーザがちゃんと回答しているか
• posession...ランキング上位ユーザが占める回答率
ランキングユーザのランキングユニーク回答数/全ユーザのユニーク回答数
ランキングユーザのランキング全回答数/全ユーザの全回答数
• 評価方法
• 2012年7月末のランキング結果とその後1ヶ月の状況
評価3.2
• 提案手法は全期間でKinのランキングを上回る
※一週間ごとにランキングを再計算している
• 特にComputerでは顕著な結果が得られている
まとめ
• CQAサイトの活性化
• 入りたての、専門性の高そうなユーザをターゲット
• ヘビーユーザの専門性と利用するキーワードを利用
• ライトユーザから専門性の推定
• キーワードのレベルとアクティビティから推定
• 様々な評価
• サービス内のランキングよりも良好な予測結果

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