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グラフ解析で社⻑の脳内さらす!
26th Oct.	2017
株式会社 Nextremer
両⾓和軌
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⾃⼰紹介
両⾓ 和軌 (もろずみ かずき)
株式会社 Nextremer プログラマー /	採⽤・⼈事
※対話システムの研究開発をしている企業です
• やってること
• エンジニアのスカウト・⾯接
• ⼈事制度の整備
• サーバーサイド開発
• ここ最近扱った技術
• Terraform,	Ansible,	Packer			← Infrastructure	as	Code!
• Docker,	kubernetes,	Apache	Mesos ← ポータビリティさいこう!
• Python,	Scala,	javascript(ES6)	 ← 関数型うまく書けると気持ちいい!
• Finagle,	React.js ← マイクロサービスしたい!リアクティブしたい!
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Nextremer CEO	向井とは
「僕は全部オープンデータだから好きに使って!」と⾔ってくれます
お⾔葉に⽢えて脳内を晒してやりました
ヤバイBotになったり イケてるCEOみたいになったりします
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グラフ解析で社⻑の脳内さらす!
弊社社⻑の向井が Slack,	facebook に投稿したデータをグラフ解析
こ
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どうやって脳内を晒すか?
1.	単語の共起関係からグラフを作る
2.	PMI	を計算しエッジ(辺)の重みにする
3.	PageRankを計算しノード(点)の重みにする
4.	ノードをクラスタリングする
5.	可視化する
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1.	単語の共起関係からグラフを作る
• 単語をノード、同じ⽂に出た単語間にエッジ
• ストップワード、特定の品詞を除く
• 単語の出現回数、単語ペアの共起回数を記録しておく
• 後のPMIの計算で使うので
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2.	PMI	を計算しエッジ(辺)の重みにする
• PMIを計算してエッジの重みにセット
• 1でカウントした単語の出現回数、共起回数を利⽤
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2.	PMI	を計算しエッジ(辺)の重みにする
• PMIって??
• Pointwise	Mutual	Information	(⾃⼰相互情報量)
• ある2つのデータがどれくらい⼀緒に出現しやすいかを表す尺度
• PMIが⼤きいほどその単語ペアは同じ⽂に出現しやすいということ
• 計算式
𝑃𝑀𝐼 𝑥, 𝑦 = log+
𝑃(𝑥, 𝑦)
𝑃 𝑥 𝑃(𝑦)
= log+
共起回数	/	総単語数
単語0の出現回数	/	単語1の出現回数
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3.	PageRankを計算しノード(点)の重みにする
• PageRankを計算し、スコアをノードの重みにセット
• エッジの重みを考慮したPageRankを計算
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4.	ノードをクラスタリングする
• Infomapでノードをクラスタリング
• エッジ媒介中⼼性,	貪欲アルゴリズム, スペクトラル,		スピングラス,	
ラベル伝播法 …など多数のクラスタリングアルゴリズム
• 構造に⼤きく左右されるので、どれがベストとは⼀概には⾔えない
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5.	可視化する
• Gephi を利⽤して可視化
• 全体を俯瞰して⾒れて、必要に応じて部分にフォーカスできる
• javascriptベースのものは巨⼤なグラフ全体を⾒るのは使いにくい
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グラフ解析で社⻑の脳内さらす!
それらの⼿順を経てこの図が作られています
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Neo4jとの使い分け
• データ設計の検討にR,	Python	や Gephi などのツールを使う
• 全体を俯瞰していろいろなパターンを試したい
• システムに組み込むために neo4j	を使う
• Cypher	のクエリは超強⼒
• ⼤量データの格納や分析
• Spark	GraphX とかも使えるらしい
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続きはWebで!
• 詳しくは「もろずblog	社⻑の脳内晒す」で検索!
• 今回話した内容についてのブログ記事です
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Nextremerでは⼀緒に対話システムを開発して頂けるエンジニアを
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これで本当におしまい
ありがとうございました!
Nextremer東京オフィス 開発⽤GPUマシン
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補⾜.	GML	(Graph	Modeling	Language)
• グラフ構造をテキストで表すデータ形式
• ノード、エッジのプロパティが記述できる点がGood
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• R,	Python,	C	から利⽤できるグラフ解析のパッケージ
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グラフ解析で社長の脳内さらす!

  • 1. ©2017 Nextremer Co., Ltd. グラフ解析で社⻑の脳内さらす! 26th Oct. 2017 株式会社 Nextremer 両⾓和軌 皆 さ ん こ ん に ち は
  • 2. ©2017 Nextremer Co., Ltd. ⾃⼰紹介 両⾓ 和軌 (もろずみ かずき) 株式会社 Nextremer プログラマー / 採⽤・⼈事 ※対話システムの研究開発をしている企業です • やってること • エンジニアのスカウト・⾯接 • ⼈事制度の整備 • サーバーサイド開発 • ここ最近扱った技術 • Terraform, Ansible, Packer ← Infrastructure as Code! • Docker, kubernetes, Apache Mesos ← ポータビリティさいこう! • Python, Scala, javascript(ES6) ← 関数型うまく書けると気持ちいい! • Finagle, React.js ← マイクロサービスしたい!リアクティブしたい!
  • 3. ©2017 Nextremer Co., Ltd. Nextremer CEO 向井とは 「僕は全部オープンデータだから好きに使って!」と⾔ってくれます お⾔葉に⽢えて脳内を晒してやりました ヤバイBotになったり イケてるCEOみたいになったりします
  • 4. ©2017 Nextremer Co., Ltd. グラフ解析で社⻑の脳内さらす! 弊社社⻑の向井が Slack, facebook に投稿したデータをグラフ解析 こ う な っ て る ん だ
  • 5. ©2017 Nextremer Co., Ltd. どうやって脳内を晒すか? 1. 単語の共起関係からグラフを作る 2. PMI を計算しエッジ(辺)の重みにする 3. PageRankを計算しノード(点)の重みにする 4. ノードをクラスタリングする 5. 可視化する
  • 6. ©2017 Nextremer Co., Ltd. 1. 単語の共起関係からグラフを作る • 単語をノード、同じ⽂に出た単語間にエッジ • ストップワード、特定の品詞を除く • 単語の出現回数、単語ペアの共起回数を記録しておく • 後のPMIの計算で使うので
  • 7. ©2017 Nextremer Co., Ltd. 2. PMI を計算しエッジ(辺)の重みにする • PMIを計算してエッジの重みにセット • 1でカウントした単語の出現回数、共起回数を利⽤
  • 8. ©2017 Nextremer Co., Ltd. 2. PMI を計算しエッジ(辺)の重みにする • PMIって?? • Pointwise Mutual Information (⾃⼰相互情報量) • ある2つのデータがどれくらい⼀緒に出現しやすいかを表す尺度 • PMIが⼤きいほどその単語ペアは同じ⽂に出現しやすいということ • 計算式 𝑃𝑀𝐼 𝑥, 𝑦 = log+ 𝑃(𝑥, 𝑦) 𝑃 𝑥 𝑃(𝑦) = log+ 共起回数 / 総単語数 単語0の出現回数 / 単語1の出現回数
  • 9. ©2017 Nextremer Co., Ltd. 3. PageRankを計算しノード(点)の重みにする • PageRankを計算し、スコアをノードの重みにセット • エッジの重みを考慮したPageRankを計算
  • 10. ©2017 Nextremer Co., Ltd. 4. ノードをクラスタリングする • Infomapでノードをクラスタリング • エッジ媒介中⼼性, 貪欲アルゴリズム, スペクトラル, スピングラス, ラベル伝播法 …など多数のクラスタリングアルゴリズム • 構造に⼤きく左右されるので、どれがベストとは⼀概には⾔えない
  • 11. ©2017 Nextremer Co., Ltd. 5. 可視化する • Gephi を利⽤して可視化 • 全体を俯瞰して⾒れて、必要に応じて部分にフォーカスできる • javascriptベースのものは巨⼤なグラフ全体を⾒るのは使いにくい
  • 12. ©2017 Nextremer Co., Ltd. グラフ解析で社⻑の脳内さらす! それらの⼿順を経てこの図が作られています な る ほ ど
  • 13. ©2017 Nextremer Co., Ltd. Neo4jとの使い分け • データ設計の検討にR, Python や Gephi などのツールを使う • 全体を俯瞰していろいろなパターンを試したい • システムに組み込むために neo4j を使う • Cypher のクエリは超強⼒ • ⼤量データの格納や分析 • Spark GraphX とかも使えるらしい
  • 14. ©2017 Nextremer Co., Ltd. 続きはWebで! • 詳しくは「もろずblog 社⻑の脳内晒す」で検索! • 今回話した内容についてのブログ記事です
  • 15. ©2017 Nextremer Co., Ltd. 最後に・・・! Nextremerでは⼀緒に対話システムを開発して頂けるエンジニアを 探しています! Facebookから両⾓へメッセージ or Wantedly よりご連絡いただければ、 いつでもNextremerオフィスの雰囲気をご案内させていただきます 両⾓のFacebookアカウント Nextremer Wantedly ページ
  • 16. ©2017 Nextremer Co., Ltd. これで本当におしまい ありがとうございました! Nextremer東京オフィス 開発⽤GPUマシン 謎に包まれた対話ロボット AI-Samurai 待 っ て る よ
  • 17. ©2017 Nextremer Co., Ltd. 補⾜. GML (Graph Modeling Language) • グラフ構造をテキストで表すデータ形式 • ノード、エッジのプロパティが記述できる点がGood
  • 18. ©2017 Nextremer Co., Ltd. 補⾜. Gephi • グラフ可視化・解析ができるデスクトップアプリケーション • Windows, Mac, Linux に対応 • GMLファイルをロードできる
  • 19. ©2017 Nextremer Co., Ltd. 補⾜. igraph • R, Python, C から利⽤できるグラフ解析のパッケージ • GMLファイルをロードできる • PageRank, infomap 等の多くのアルゴリズムをサポート