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2012-10-27

[][] 第23回 データマイニング+WEB@東京( #TokyoWebmining 23rd)−大規模ソーシャルデータ・アクセス解析 祭り− を開催しました  第23回 データマイニング+WEB@東京( #TokyoWebmining 23rd)−大規模ソーシャルデータ・アクセス解析 祭り− を開催しましたを含むブックマーク  第23回 データマイニング+WEB@東京( #TokyoWebmining 23rd)−大規模ソーシャルデータ・アクセス解析 祭り− を開催しましたのブックマークコメント

2012/10/27 "第23回 データマイニング+WEB@東京−大規模ソーシャルデータ・アクセス解析 祭り− "を開催しました。

会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。

参加者ID・バックグラウンド一覧:

f:id:hamadakoichi:20121027161748j:image

参加者Twitter List: Twitter List TokyoWebmining #23

参加者セキココ:第23回 データマイニング+WEB @東京 セキココ

(作成してくれた @komiya_atsushi さんに感謝)


以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。

AGENDA:

■Opening Talk:

O1.「データマイニング+WEB勉強会東京 について」(15分)

講師 : id:hamadakoichi [Twitter:@hamadakoichi]

O2.「参加者全員自己紹介」(75分)

進行 :[Twitter:@hamadakoichi]


TwitterでのUser Recommendation」(講師: @americiumian ) (発表25分 + 議論30分)

Twitterユーザ推薦に関して、どのような研究が行われているかについて紹介します。

参考文献:

  • よいユーザとは?
  • 総合的に影響力高いユーザを推薦
  • 同じトピックを共有するユーザ
    • 各トピックの影響力高い:
    • リンク解析
    • ランダムにツイートを抽出、LDA:どのトピックの発言が多いか
    • ユーザ間の類似度を測る、関係グラフを構成、トピック頻度で重み付け
    • 効果:次の方法よりいい:Follower, Follower Graphによる Pageranki、Topic 頻度によらない Twitter Rank
  • 属性伝搬に着目した推薦
    • 同じ興味、所属のユーザを推薦
    • 前提:ユーザは同じ属性をもつユーザを友達にしやすい
    • ある属性をもつユーザN人以上にフォローされているユーザを抽出
    • そのユーザ群がフォローされているユーザを抽出していく
    • コミュニティの発見
  • TURKEYS (Twitter User Ranking using KEY word Search )
  • 同じ語彙を使うユーザ、同じ場所にいたユーザ、共通フォロー先
  • ユーザ推薦の評価
    • 主観評価:ツイートを実際に見る。
    • 客観評価:推薦ユーザを見せ、質問にn 段階で答えてもらい、評価
      • フォローしたいか、目的にあったユーザか
    • ランキング全体の評価
      • DCG
  • ユーザ推薦

2. 「SIerビッグデータ解析ビジネスへ踏み出そう」(講師: @emmie_pp ) (発表25分 + 議論30分)

SIerビッグデータビジネスへの取組みと、その中で行ったmahoutを使ったソーシャルデータ分析トライアルについてご紹介します。

参考文献:

Mahout in Action

Mahout in Action

Hadoop 第2版

Hadoop 第2版

  • ビックデータ解析への取り組み
    • 見える、関係性、予測
    • 各種事例
      • Volume, Velocity, Variety (組合せの課題)
    • 10TB以上のデータを扱う28%
    • こんな効果が出せるんじゃないか、というイメージがまだ持てない
    • ベンダー:Volume、Velocity で勝負。Varietyはまだ。
    • SIer : AsIs、ToBe の整理。
    • 活用の議論
  • ソーシャルデータを用いた加盟店分析

3. 「Androidアプリ内蔵広告 徹底解析」(講師: @lumin ) (発表25分 + 議論30分)

4. 「ネットで個人はどこまで追われているか」(講師: @tomiyoichi ) (発表25分 + 議論30分)

ウェブマーケの業界動向と絡めて、どんな分析がされていてデータ取得はどこまでがOKなの?といったテーマで話しします。#数式は一切出さずに説明する予定です。

参考資料:

 - 消費者庁HP:個人情報の保護

 - 経済産業省HP:個人情報保護

■声・議論:

D. 「参加者の声・ディスカッション」 (60分)

進行 : id:hamadakoichi [Twitter:@hamadakoichi]

参加者全員での振返り結果MindMap

  • 継続したい良かった点
  • 改善点アクション
  • 次回AGENDA

推薦文献
集合知イン・アクション

集合知イン・アクション

集合知プログラミング

集合知プログラミング


関連ツイート(Togetter)

「第23回 データマイニング+WEB 勉強会東京−大規模ソーシャルデータ・アクセス解析 祭り−」に関するツイートTogetter にまとめました。みなさん、たくさんのツイートありがとうございました。("誰でも編集可能"に設定してあります)

第23回 データマイニング+WEB@東京 ( #TokyoWebmining #23) ?大規模ソーシャルデータ・アクセス解析 祭り? - Togetter


講師募集

データマイニング+WEB勉強会東京 (#TokyoWebmining) を今後も、講師、参加者、双方にとってよりよい会としていきたいと思います。講師を募集していますので私の TwitterGoogle Group へのメールへぜひご連絡下さい。

連絡先:



過去開催内容:

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