1.
今年年のKDDベストペーパーを
実装してみました
株式会社プリファードインフラストラクチャー
⽐比⼾戸 将平

2.
⾃自⼰己紹介
l ⽐比⼾戸将平（HIDO Shohei）
l TwitterID: Vapnikマン@sla
l 専⾨門：データマイニング、機械学習
l 経歴：
– 2006-‐‑‒2012: IBM東京基礎研究所データ解析グループ
l 機械学習(特に異異常検知)のアルゴリズム研究開発
l お客様案件でデータ解析プロジェクトに従事
– 2012-‐‑‒: 株式会社プリファードインフラストラクチャー
l ⼤大規模オンライン分散機械学習基盤Jubatusチームリーダー
– 2013-‐‑‒: Preferred Infrastructure America, Inc.
l Chief Research Officer
2

3.
l 今⽇日のトピック：⾏行行列列スケッチ
l ⾏行行列列スケッチとは
l Frequent-‐‑‒directionsアルゴリズム
l 評価実験
l +αのはなし
Agenda

4.
SIGKDD: Intʼ’l Conf. on Knowledge Discovery
and Data Mining
l ACM データマイニング／機械学習の最難関国際会議
l 理理論論的な保証と同時に実験での（特に⼤大規模）評価が必要
l 今年年は8⽉月中旬にシカゴで開催
l Best Research Paper Award: Edo Liberty (Yahoo! Labs, Haifa)
“Simple and Deterministic Matrix Sketching”
4

5.
github.com/hido/frequent-‐‑‒directionで公開中
5

6.
l 今⽇日のトピック：⾏行行列列スケッチ
l ⾏行行列列スケッチとは
l Frequent-‐‑‒directionsアルゴリズム
l 評価実験
l +αのはなし
Agenda

7.
⾏行行列列スケッチ：n x mのオリジナル⾏行行列列Aを
⼩小さな⾏行行列列Bで近似
l 「近似ができる」という意味
– 以下の性質を良良く保つ
– BのSVDによる低ランク近似はAのそれをよく近似
l 応⽤用
– PCA
– k-‐‑‒meansクラスタリング
– LSI
7

8.
l 今⽇日のトピック：⾏行行列列スケッチ
l ⾏行行列列スケッチとは
l Frequent-‐‑‒directionsアルゴリズム
l 評価実験
l +αのはなし
Agenda

9.
n x mのオリジナル⾏行行列列Aをはるかに⼩小さな
ℓx m⾏行行列列Bで近似する（n >>ℓ）
l 元⾏行行列列Aの各⾏行行を、各変数の「表現量量」ベクトルと⾒見見なすと、
sketchは直感的にはよく現れる「⽅方向」をできるだけ残して⾏行行数
を削減する操作として捉えられる
l そのような操作は、各アイテムの出現個数リストからよく現れる
共起パターンを⾒見見つける、頻出アイテムマイニングと似ている
l 実際、ゼロ⾏行行列列から始まるsketch⾏行行列列BにAの各⾏行行を挿⼊入しな
がら、BのSVDを求めて頻出⽅方向を更更新しつつ、特異異値が⼩小さい
ものに対応する部分はゼロ⾏行行に潰す操作を⾏行行って、逐次的にBを
更更新するアルゴリズムを与えた
l その結果、以下の不不等式で近似誤差を抑えられる
9

10.
アルゴリズム（超簡単）
10
: BのSVDを逐次計算
: 特異異ベクトルをつぶす
: Aのi⾏行行⽬目それぞれに独⽴立立した操作
: 計算量量はO(nℓm)

11.
Python実装（NumPyつかえば超簡単）
11

12.
l 今⽇日のトピック：⾏行行列列スケッチ
l ⾏行行列列スケッチとは
l Frequent-‐‑‒directionsアルゴリズム
l 評価実験
l +αのはなし
Agenda

13.
評価実験：USPS⼿手書き⽂文字画像データセット
PCAの上位2軸ではられる平⾯面でプロットしてみる
参考：東⼤大冨岡先⽣生の演習問題
http://www.ibis.t.u-‐‑‒tokyo.ac.jp/RyotaTomioka/Teaching/enshu13
13

14.
まずPythonでnumpy.linalgのSVDで再現（⾏行行列列A）
14
l 元⾏行行列列Aの⼤大きさは7291 x 256（n=7291、m=256）
l ほぼ⼀一致することは確認できた
⾏行行列列AのSVD（近似⽬目標）演習ページから引⽤用

15.
ℓ= 3の場合：さすがに無理理
l ⻘青⾊色の1が左端、紫の0が右側に集まってはいる…？
15
⾏行行列列AのSVD（近似⽬目標）ℓ = 3で得た⾏行行列列BのSVD結果

16.
ℓ= 4の場合：だいぶばらけた
l まだ0、1、3以外はかなり混ざってしまっている
16
⾏行行列列AのSVD（近似⽬目標）ℓ = 4で得た⾏行行列列BのSVD結果

17.
ℓ= 5の場合：さらに変形
l 0と3が分かれてきた
17
⾏行行列列AのSVD（近似⽬目標）ℓ = 5で得た⾏行行列列BのSVD結果

18.
ℓ= 6の場合：さらに変形
l 左がやや潰れ始めている
18
⾏行行列列AのSVD（近似⽬目標）ℓ = 6で得た⾏行行列列BのSVD結果

19.
ℓ= 8の場合：ちょっと似てきた
l 真ん中がまた分かれ始めた
19
⾏行行列列AのSVD（近似⽬目標）ℓ = 8で得た⾏行行列列BのSVD結果

20.
ℓ= 16の場合：かなり似てきた
l 真ん中の様⼦子もほぼ⼀一緒に
20
⾏行行列列AのSVD（近似⽬目標）ℓ = 16で得た⾏行行列列BのSVD結果

21.
ℓ= 32の場合：ほぼ⼀一致
l ⾒見見た⽬目ではもう違いが⾒見見つけられない
l これ以上ℓを⼤大きくしても結果に変化は⾒見見られない
21
⾏行行列列AのSVD（近似⽬目標）ℓ = 32で得た⾏行行列列BのSVD結果

22.
近似精度度⾯面での結論論
l ℓ = 16くらいでほぼ⼗十分な近似結果が得られている
l 数字が10種類しか無いことを考えるとこの結果は⽰示唆的
2222
7291 x 256⾏行行列列AのSVD結果16 x 256⾏行行列列BのSVD結果

23.
l 今⽇日のトピック：⾏行行列列スケッチ
l ⾏行行列列スケッチとは
l Frequent-‐‑‒directionsアルゴリズム
l 評価実験
l +αのはなし
Agenda

24.
冨岡先⽣生からの疑問
l 「ℓを増やしたら実⾏行行時間が短くなっているが何故ですか？」
l 実際にブログに書いた範囲だと実⾏行行時間は減少傾向
24
0"
0.2"
0.4"
0.6"
0.8"
1"
1.2"
1.4"
1.6"
1.8"
3" 4" 5" 6" 8" 16" 32"
ℓ

25.
速度度⾯面の結論論：ℓが精度度的に⼗十分な時が最適？
25
l ℓを増やせば⾏行行列列BのSVD回数は減っていく
l 実⾏行行時間全体は⼀一度度減ったあと、増えていく
0"
500"
1000"
1500"
2000"
2500"
3000"
3500"
4000"
0"
0.5"
1"
1.5"
2"
2.5"
3"
3.5"
4"
3" 4" 5" 6" 8" 16" 32" 64" 256"
B SVD
ℓ

26.
@tmaeharaさんからのコメント
l 「これ知ってる！！進研ゼミでやったやつだ！！！」
26

27.
そこんとこEdo Liberty本⼈人に聞いてみました
l This indeed can be used but I thought it will be less efficient
in practice and more complicated to code. So, I did not
include it in the paper.
l Theoretically though, it can reduce the space usage by a
factor of 2, which theoretical CS people think is not
important :)
l That said, I received quite a few questions about that so I will
say something about it in the journal version.
l incremental rank-‐‑‒1 SVD updatesも同じように使えると思うよ
l けど実⽤用的には効率率率悪いし実装するのも難しいよね
l だからSIGKDDの論論⽂文には⼊入れなかったよ
l けど少なくともメモリ使⽤用量量は桁違いに良良いはずだよ
l そこは理理論論の⼈人は気にしないのかもしれないけど…
l まぁ同じ質問受けまくるからジャーナル版では何か書くよ
27

28.
⾞車車輪輪の再発明あるいは再発⾒見見：
進歩性があるのであればありなのではないか
l ⼤大規模データだから⼿手法がシンプルに回帰、というのはある
28

29.
まとめ：Frequent-‐‑‒directionsアルゴリズム使えるよ
l アルゴリズム単純
l 実装簡単（⽐比⼾戸Python版は公開されている）
l メモリあんまり喰わない
l オンライン性もある
– ⾏行行列列Aの各⾏行行に対して独⽴立立して動作する
– ストリームデータの各サンプル=Aの末尾⾏行行
– 新しいサンプルの到着毎に更更新すれば良良い
l 並列列性もある
– ⾏行行列列をぶったぎってしまえば独⽴立立して計算できる
l いろんな機械学習タスクに使える
– クラスタリング、次元削減、外れ値検知、etc…
29
＝

30.
ん…？オンライン、並列列、機械学習…だと…？
30
http://jubat.us/にてOSS公開中！！