Real-Time Top-R Topic Detection on
Twitter with Topic Hijack Filtering
K. Hayashi, T. Maehara, M. Toyoda, K. Kawarabayashi
単語頻度
非負行列分解AKB，アイド
ル，画像

ドラマ，

地震，震
源，M5.3
AKB，ア
イドル，
画像

ニュース，日経，
株価

地震，
あま
震源，
M5.3 ちゃん，

主人公

ニュース，日経，株
価

トピック

電車，山手
ニュース，
日経，株価
線，遅れ

実際に取れたトピック（2013/4/15）

ボストンマラソン爆破事
件のトピックを確認

取り除かれた不正トピックの例
•
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広告系
シネマトゥデイ 妖精 トム 映画 ハリウッド 戦闘 クルーズ 主演
発売 2013 情報 開催 参加 商品 入荷
限定 情報 開催 イベント 好評 商品 @******
リプライ 富士山 樋口 フェスティバル 興味 早稲田 開催 現在 不問 募集 スタッフ 大• リフォロー アカウント 19836 フォロワー Only 希望 支援 696382 交流 相互拡散系• 無料 日本 拡散 希望 2013/04 リプ• 特徴 燃料 格闘 操縦 射撃 装甲 整備 評価 機動• 所有 City ポイント 前回 Tweet アクセス 獲得 Intel• 自動 だれ 宣伝 AutoTweet オートツイート Twitter 定期 設定 サイト

ボット系• とノ ω・ ┏┓ ┃┏ ┓┃ ┗┛ ┗┓ ┃┗ ┏┛ ┛┃ ─┘• ┗━┛ ┃ぅ ━┫ ━┓ Å・ ┃ぉ ●∩ ┳⊂ ┃ょ 。) ┏━ 。・• *・ ゚
・* :.。..。.: *・' *゚
'・ :.。. .。.:

顔文字系

反響
•

•

データマイニング国際会議KDDで発表
Hayashi, K.; Maehara, T.; Toyoda, M. & Kawarabayashi, K.
Real-time Top-R Topic Detection on Twitter with Topic Hijack Filtering
ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), 2015
その後日刊工業新聞の一面に掲載

Community-Based Parallel SAT Solving

Tomohiro Sonobe

Divide-and-conquer
true
b

a

Por$olio
SAT solvers

false
b

On your marks.
Get set. Go!

Main stream

truebSizes of sub-spaces dependon spliFng variables.

a

false
b

A compeGGve and cooperaGve
search by several solvers

Community-Based Parallel SAT Solving

Tomohiro Sonobe(x1 V x2 V x3 V x4)x1
x3

ExisGng methodx2
x4

Edge weight
1/6

Variable Incidence Graph• SAT instances tend to have ahigh modularity value (> 0.7)

Community–[Ansotegui et al., 12]• Proposed method =branching + clause sharing

Proposed method

Overview
Content of the poster
Discussion points

Estimating Local Intrinsic Dimensionality
L. Amsaleg1 O. Chelly2 T. Furon3
M. E. Houle2 K. Kawarabayashi2

S. Girard4

1
2

M. Nett5

Equipe TEXMEX, CNRS/IRISA Rennes, France

National Institute of Informatics, Chiyoda-ku, Tokyo, Japan3
4

Equipe TEXMEX, INRIA/IRISA Rennes, France

Equipe MISTIS, INRIA Grenoble Rhône-Alpes, France
5

Google Japan, Minato-ku, Tokyo, Japan

December 22, 2015

1/5
Estimating Local Intrinsic Dimensionality

Overview
Content of the poster
Discussion points

Overview

Figure: 3-d swiss roll.

2/5
Estimating Local Intrinsic Dimensionality

Overview
Content of the poster
Discussion points

Content of the poster

1

Models of ID
Global vs. local models of ID
Local models of ID

2

Extreme Value Theory
Threshold model
ID in the threshold model3

ID estimation
Our estimators
Experimental results and interpretation

3/5
Estimating Local Intrinsic Dimensionality

Overview
Content of the poster
Discussion points

Discussion points

1

Scalability of ID estimation:
What is the impact of using approximate nearest neighbors on
ID estimation?

2

Applications of the ID model:
What is ID being used for?
What can ID be used for?

3

Design of ID-base learning algorithms:
How to make use of the local view?
How to (re)design Learning algorithms using ID?

4/5
Estimating Local Intrinsic Dimensionality

Overview
Content of the poster
Discussion points

More details in the poster!

5/5
Estimating Local Intrinsic Dimensionality

Crowdsourced Breaking News Discovery

高濱 隆輔 馬場 雪乃 (京都大学大学院 情報学研究科)
清水 伸幸 藤田 澄男 (Yahoo! JAPAN 研究所)
情報系 WINTER FESTA
2015/12/22 (Tue), 23 (Wed)問題設定: クラウドソーシングを用いてトップページ掲
載ニュースの選択をサポート■ Yahoo! JAPAN のトップページに掲載される8件のニュースの選
択をクラウドソーシングを用いてサポート■ 現在はプロのエディタが全て見て選択■ ニュース数: 約4,000 / 日, 通常30分おきに更新

2

問題設定: クラウドソーシングを用いてトップページ掲
載ニュースの選択をサポート■ Yahoo! JAPAN のトップページに掲載される8件のニュースの選
択をクラウドソーシングを用いてサポート■ 現在はプロのエディタが全て見て選択■ ニュース数: 約4,000 / 日, 通常30分おきに更新■ 最終的には以下のようなシステムを構築したい:
システムに
記事を投稿

エディタに質問:
この記事を載せるべき？

ワーカに質問:この記事を載せるべき？
Yes

掲載主

システム

ワーカ

Yes

No

エディタ
記事を除外

No

⚪

掲載しない

3

実験と今後の展望■ ニュースは以下の2種類に分類される：■ 公共性: 新聞やNHKで報道されそうな内容■ 話題性: 週刊誌等で報道されそう/ネット住民が好きそうな内容■ 正例 (トップ掲載されたニュース), 負例 (されなかった) を用意■ ワーカに「このニュースをトップページに載せるべきか」と聞く→ 絶対評価だと正負をあまりうまく判別できない■ ワーカに「どちらをトップページに載せるべきか」と聞く→ 相対評価だと公共性ニュースはうまく判別できることを確認→ 話題性ニュースについても実験予定■ 相対評価タスクから「載せるべきニュース」の判断基準を生成できる見込みがある
4Nonparametric Tensor Regression
with Low-Rank Decomposition
Masaaki Imaizumi (UT), Kohei Hayashi (NII)•

Purpose••I1 ⇥...⇥IK
Y
2
R
Predict scalarfrom input tensor X 2 R

Tensor data X

550

Journal of the American Statistical Association, June 2013

Application

7. DISCUSSION
We have proposed a tensor decomposition-based approach

Prediction
for regression modeling with array covariates. The curse of di-(e.g. K = 3)Y

X=

X：3D brain image

Problem

Y = f (X) + ✏✏ ：Noise
Estimate fState University] at 11:09 05 July 2013•

mensionality is lessened by imposing a low-rank approximation
to the extremely high-dimensional full coefficient array. This allows development of a fast estimation algorithm and regularization. Numerical analysis demonstrates that, despite its massive
reduction, the method works well in recovering various geometric as well as natural shape images. Although there have beenprevious imaging studies using tensor structure (Li, Du, andLin 2005; Park and Savvides 2007), our proposal, to the best of
our knowledge, is the first that integrates tensor decomposition
within a statistical regression (supervised learning) framework.
A key motivation of our work is the recent emergence oflarge-scale neuroimaging data. Traditional imaging studies usually have only a handful of subjects. More recently, however,a number of large-scale brain imaging studies are accumulating imaging data from a much larger number of subjects. For
instance, the Attention Deficit Hyperactivity Disorder Sample
Initiative (ADHD 2012) consists of 776 participants from eight
imaging centers with both MRI and fMRI images, as well as
their clinical information. The Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI 2012) database, which includes over 3000
participants with MRI, fMRI, PET, and genomics data. Our
proposed tensor regression model was motivated by and aims
to address the computational and modeling challenges of suchlarge-scale imaging data. Meanwhile, our approach is equallyapplicable to smaller scale imaging dataset, for example, images
acquiredfrom
from aKolda
single laba moderate
numberof et
subjects.
Pictureset withal. (2009)
and
Zhoual. (2013)

Nonparametric f
・Low bias
・Slow convergence

Healthcondition

f(X)

X

•

Method•Decompose and Simpliﬁcation•

Tensor X

VolumeSimpliﬁcation
Truncate•

Model ff ⇡ ⌦k f1k + ⌦k f2k + · · ·Estimate f by Bayes methodwith Gaussian process•

Experiment with Epidemic data

Evaluation
Statistical Theory
Estimation error

⇣

O n

2 +

Q

k Ik

Original

⌘

⇣

O n

2 +maxk Ik

Proposed

Elements⌘

Predict
inﬂuence of
epidemicfrom graph
Proposed
Other / Other

Prediction errorDetectability of the spectral method !
for sparse graph partitioning
東工大

川本達郎, 樺島祥介

Europhys. Lett., 112 40007 (2015)

グラフ分割（コミュニティ検出）のパフォーマンス評価

Modularity
Max.

Ncut Min.
２分割

スペクトル法Modularity matrix

B✓ = AMax.
Likelihood

cc>
✓
K

ベイジアン：「Modularityは、ランダムグラフとの差を正しく見分けられない。」!
Modularity：「ランダムグラフとの差を見て判断します。」(→ モデル選択)

答え Random Regular Graph