1. Πρόβλεψη Δημοτικότητας
Ειδησεογραφικών Άρθρων από δεδομένα
κειμένου και εικόνας.
Διπλωματική εργασία του
Γεωργιάδη Ορέστη
ΑΕΜ: 6630
υπό την επίβλεψη του
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ
ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ
ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ
ΤΟΜΕΑΣ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗΣ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ
κ. Ανδρέα Λ. Συμεωνίδη
Αναπληρωτής Καθηγητής - ΑΠΘ
Θεσσαλονίκη – 4 Ιουλίου 2019

2. Ορισμός Προβλήματος
Γεωργιάδης Ορέστης - ΤΗΜΜΥ ΑΠΘ 2019
2

3. Σκοπός της διπλωματικής εργασίας
• Δημιουργία ενός συστήματος πρόβλεψης της
δημοτικότητας ειδησεογραφικών άρθρων
Γεωργιάδης Ορέστης - ΤΗΜΜΥ ΑΠΘ 2019 3
Σύνολο
εκπαίδευσης
Αριθμός προβολών
άρθρου
Νευρωνικό Δίκτυο

4. Γνώσεις που αποκτήθηκαν
• Επεξεργασία δεδομένων σε Python (numpy,
pandas)
• Λειτουργία deep learning αλγορίθμων
• Υλοποίηση Νευρωνικών Δικτύων (Keras,
Tensorflow)
• Ερευνητική διαδικασία!!!
Γεωργιάδης Ορέστης - ΤΗΜΜΥ ΑΠΘ 2019 4

5. Μεθοδολογία
1. Επεξεργασία δεδομένων
2. Υλοποίηση Δικτύου
3. Εκπαίδευση Δικτύου
Γεωργιάδης Ορέστης - ΤΗΜΜΥ ΑΠΘ 2019 5

6. Επεξεργασία Δεδομένων
• Βάση Δεδομένων Plista Gmbh (Medieval 2018)
• 13 εβδομάδες
• 5 ειδησεογραφικά sites
• 51937 άρθρα/εικόνες
• 1691 μοναδικές ετικέτες εικόνων
• 142 εκατ. προβολές
Γεωργιάδης Ορέστης - ΤΗΜΜΥ ΑΠΘ 2019 6
Σύνολο εκπαίδευσης Α Σύνολο εκπαίδευσης Β

7. Είσοδοι Δικτύου
Γεωργιάδης Ορέστης - ΤΗΜΜΥ ΑΠΘ 2019 7
Τίτλοι Άρθρων Ετικέτες Εικόνων Εκδότης
Γάτα Σκύλος Ομπρέλα … Αμφίβιο
Άρθρο 1 0 0,123 0,42 0 0
Άρθρο 2 0,33 0 0,2 0,75 0
Εκδότης1 Εκδότης2
Άρθρο 1 0 1
Άρθρο 2 1 0

8. Υλοποίηση Δικτύου
Γεωργιάδης Ορέστης - ΤΗΜΜΥ ΑΠΘ 2019 8
• Δομή βασισμένη στην έρευνα (S. Subramanian et al. ,
2018)

9. Εκπαίδευση Δικτύου
Γεωργιάδης Ορέστης - ΤΗΜΜΥ ΑΠΘ 2019 9
• 𝑥1
(2)
= 𝑤1 𝑥1
(1)
+ 𝑤2 𝑥2
(1)
+ 𝑤3 𝑥3
(1)
+ 𝑤4 𝑥3
(1)
• Συνάρτηση Κόστους MLSE :
L 𝑦, 𝑦 =
1
𝑁 𝑖=0
𝑁
(log 𝑦𝑖 + 1 − log(𝑦𝑖 + 1))2
,
𝑦𝑖 είναι η επιθυμητή έξοδος
w : βάρος
J(w) : συνάρτηση κόστους
• Ελαχιστοποίηση συνάρτησης κόστους
πολλών μεταβλητών:
• 𝑎: Ρυθμός εκμάθησης (α=0.1)
1) 𝑤𝑗 ← 𝑤𝑗 − 𝑎
𝜕
𝜕𝑤 𝑗
J(w)
2)Επανάληψη μέχρι να συγκλίνουν (epoch = 500)

10. Γεωργιάδης Ορέστης - ΤΗΜΜΥ ΑΠΘ 2019 10
• Παράδειγμα ελαχιστοποίησης συνάρτησης κόστους με 2
ανεξάρτητες μεταβλητές
• Το Νευρωνικό Δίκτυο έχει περίπου 81,000 μεταβλητές

11. Εκπαίδευση Δικτύου –
Συνελικτικό Νευρωνικό Δίκτυο
• Πίνακες-φίλτρα διαφορετικών μεγεθών
• Πραγματοποιείται συνέλιξη μεταξύ εισόδου και φίλτρων
Γεωργιάδης Ορέστης - ΤΗΜΜΥ ΑΠΘ 2019 11
Βάρη (𝑤𝑗)

12. Αποτελέσματα-Μοντέλο
Παλινδρόμησης
Γεωργιάδης Ορέστης - ΤΗΜΜΥ ΑΠΘ 2019 12
Σύνολο Α
• Σετ εκπαίδευσης : 27,929 άρθρα
• Σετ δοκιμής : 4,365 άρθρα
Σύνολο Β
• Σετ εκπαίδευσης : 31,058 άρθρα
• Σετ δοκιμής : 4,454 άρθρα
Σύνολο Α Σύνολο Β
Μέθοδος MSLE P@10% AP@10% MSLE P@10% AP@10%
LinR 21.3 0.15 0.12 22.3 0.14 0.12
SVR 5.24 0.22 0.19 5.5 0.32 0.24
NPNet 4.72 0.23 0.2 4.72 0.35 0.25
MSLE Α MSLE Β
NPNetSimple 5.06 5.36
NPNet 4.72 4.72
• Αποτελέσματα μόνο με του τίτλους ως
είσοδο στο δίκτυο

13. Αποτελέσματα-Μοντέλο
Ταξινόμησης
• Σύνολα Α και Β
• 4 κλάσεις : [0,10), [10,100), [100,1000), [1000,∞)
Γεωργιάδης Ορέστης - ΤΗΜΜΥ ΑΠΘ 2019 13
Μέθοδος Accuracy A Accuracy B
SVM 0.32 0.3
MLR 0.46 0.42
DecisionTrees 0.43 0.4
NPNet 0.44 0.4

14. Συμπεράσματα
• Μοντέλο παλινδρόμησης – όλα τα αποτελέσματα δείχνουν
βελτίωση συγκριτικά με τις κλασικές μεθόδους
• Μοντέλο ταξινόμησης – τα αποτελέσματα δεν φαίνεται να
βελτιώνουν σε ικανοποιητικό βαθμό τις κλασικές μεθόδους
• Συμπληρωματικά πειράματα έδειξαν ότι οι τίτλοι και ο
εκδότης των άρθρων επηρεάζουν σε μεγαλύτερο βαθμό τα
αποτελέσματα του δικτύου
• Ο ρυθμός εκμάθησης δεν επηρεάζει την ταχύτητα
εκπαίδευσης των μοντέλων
Γεωργιάδης Ορέστης - ΤΗΜΜΥ ΑΠΘ 2019 14

15. Μελλοντική Εργασία
• Έλεγχος και πειραματισμός με διαφορετικές παραμέτρους
του δικτύου όπως π.χ. αριθμός και μέγεθος φίλτρων,
αριθμός κρυμμένων επιπέδων, αριθμός νευρώνων κάθε
επιπέδου
• Αξιοποίηση μεθόδων ανάλυσης εικόνων και όχι μόνο
ετικετών που παράγονται από annotators
• Προσαρμογή του δικτύου για βελτιστοποίηση του μοντέλου
ταξινόμησης
Γεωργιάδης Ορέστης - ΤΗΜΜΥ ΑΠΘ 2019 15

16. Ευχαριστώ για την προσοχή σας!
Γεωργιάδης Ορέστης - ΤΗΜΜΥ ΑΠΘ 2019 16