どこでも見れるメモ帳スマートフォン用の表示で見るどこでも見れるメモ帳とあるSEの備忘録。データ解析はじめに個人の興味の移ろいを、タグ付けの因果*1で視覚化できるのでは?と思い、試してみました。今回も自分自身の「はてブ」で試しました。視覚化までの流れこちら(イベントの時系列分析による因果関係知識の獲得)を参考にアレンジして実装してみました。流れを簡単にまとめると、次の通りです。表示した場合*3:結果についてなんだかそれっぽい因果もあるように見えますが、うーん...微妙。微妙な理由を挙げてみると、次の通りです。改善案として、以下を考えています。いずれの改善策も厳し目な印象です。ネットワーク次数が高すぎるタグは除去する*6タグでなく、Webページの本文も使う*7第三者変数による影響を考慮する*8おわりにいろいろと思考錯誤した割に、単純な共起ネットワーク*9よりも結果が微妙だった*10ので、なんとも煮え切らない気持ちになりました。同じ方針*11だと興味推移を捉えるのは難しそうなので、次は別の方針で行きたいと思います。Model(以下リンク)のほうが今回よりは良かったので、次は再度トピックモデル関係の手法で試してみようかな*12と思います。github.com今回作ったスクリプトはGitHubにアップしました。github.com関連記事ni66ling.hatenadiary.jpni66ling.hatenadiary.jpni66ling.hatenadiary.jp*1:タグ付けの因果とは、例えば、Xタグを付けると、Yタグを付ける傾向があり、また、Yタグを付けると、Zタグを付ける傾向があるとします。このとき、X→Y→Zというタグ付けの因果が生じているとします。具体例で言うと、DeepLearning→RNN→LSTMなど。*2:タグそれぞれについて、そのタグを付けたWebページの通し番号を取得。この通し番号を時刻とみなします。*3:表示の閾値を緩めた場合*4:「まとめ」や「twitter」といったタグを媒介すれば、あらゆるタグに到達できてしまう。興味の移ろいを見たい、というそもそもの意図からずれてしまう。*5:特定のタグを100回、1000回と多く使うことはなく、数回程度であるため、多くのタグ付け系列は「バーストなにそれ?」状態になってしまう*6:本当に次数が高いタグも除去するとマズいのですが...*7:これだとトピックモデルを使ったほうが良いですよね...*8:改善手法である偏Granger因果検定も試してみました。結果はこちらも微妙でした。*9:関連記事をご参照ください。Models)が気になっています。トピック数自動決定/連続時間のDTMらしいです。EvernoteのWebクリッピング機能便利ですね。はてブの共起タグをネットワークを表示してみました。»ブログを書いてる人id:ni66ling現職はデータ分析職。前職は検索/Railsエンジニア。大学はコンピュータビジョン専攻。興味の移ろいに興味があり(まとめ記事はこちら)。ゆるーく備忘録を書きます。)Twitter@ni66lingさんのツイートはてなブログをはじめよう!ni66lingさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。