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吉田 宏司
2017.5
Gunosy DM #120 論文紹介
Attention and Engagement-Awareness in the Wild: A
Large-Scale Study with Adaptive Notifications
Tadashi Okoshi, Kota Tsubouchi, Masaya Taji and Takanori Ichikawa, Hideyuki Tokuda
3. 3©Gunosy Inc.
Attention and Engagement-Awareness in the Wild: A Large-Scale Study with Adaptive
Notifications
● 著者
— Tadashi Okoshi (Keio University, Japan), Kota Tsubouchi, Masaya Taji
and Takanori Ichikawa (Yahoo Japan Corporation, Japan), Hideyuki
Tokuda (Keio University, Japan)
● 学会
— IEEE PerCom 2017
● PerCom = Pervasive Computing and Communications
● ユビキタス領域のトップカンファレンス
● 内容
— プッシュ通知が開封されやすいタイミングの予測
— Yahoo! JAPAN初となる論文の世界TOP3入り、ユビキタス領域の二大国際会
議の一つで達成 / プレスルーム - ヤフー株式会社
紹介する論文
7. 7©Gunosy Inc.
Cognitive Load : the total amount of mental effort allocated to working memory
● 3つの計測方法がある
— subjective rating-based methods
— task performance-based methods
— physiological response-based methods
直接Cognitive Loadを検知するのではなく、Interruptibilityを検知する研究
● 2種類の研究がある
— estimation of interruptibility at a certain timing period based on a user’s
context
— detecting the user’s breakpoint
● breakpoint : 2つの連続するユーザ行動の境界でユーザ負荷が小さいタイ
ミングと知られている
Introductionで述べた3つの課題が残ってる
3. RELATED WORK - Sensing User’s Cognitive Load
11. 11©Gunosy Inc.
Yahoo! JAPAN アプリの4種類の通知の内、Recommendationsをテストに用いる
● 毎日8、12、18、21時のプッシュ通知
6. SYSTEM DESIGN - Notification to Be Tested
13. 13©Gunosy Inc.
6. SYSTEM DESIGN - System Architecture
Breakpoint検知ロジックのライフサイクル
● プッシュ通知が届いた後は、Mobile Sensingによって新しいデータが取得されるた
びにBreakpoint判定を行い、Breakpoint判定されたら通知が発火される
● 1時間ずっと、Breakpoint判定がFalseだった場合も発火する
15. 15©Gunosy Inc.
6. SYSTEM DESIGN - System Architecture
Breakpoint判定で使用される387個の特徴量
● プッシュ発火から10秒以内にプッシュを開封した場合をBreakpointの教師データとし
て用いた
16. 16©Gunosy Inc.
6. SYSTEM DESIGN - System Architecture
深夜バッチでモデルを更新する
1日1回アプリがモデルをダウンロードする
モデルは教師データを32分割して作ったロジスティック回帰をマージしたもの
● Because the size of the client log is expected to be huge,we prepared a
dedicated Hadoop [54] cluster with 32 workers for model training.
● After the log data from the clients are split into 32 buckets at the server side,
each worker creates a logistic linear regression on LIBLINEAR [55].
● The 32 generated models will then be merged into a final unified model
considering the bias of the number of training data.
18. 18©Gunosy Inc.
テスト期間 : 2016年9月の3週間
テスト対象ユーザ数: 687,840
● Yahoo! JAPAN Androidアプリの約10%
— 3週間UUは、約687万?
● treatment/controlは50%ずつに分けた
性別・年代の構成比は左図
● Gunosyの決算資料と比較すると
— 男女比はニュースパスと同じ位で、年
代はニュースパスよりも高い年代の割
合が多い
— グノシーの方が、女性と若い層の比
率が高い
8. EVALUATION - Participants & Experiment Procedure
19. 19©Gunosy Inc.
最終的なモデルは、10-fold cross validationでAccuracy 91.6%....!?
Breakpoint判定されたタイミング
● STILLからTILTINGが一番多い
— “when a device is picked up from a desk”
— “a user who is sitting stands up”
8. EVALUATION - Results and Analysis
Breakpoint and Activity Change