[論文レビュー] RedQueen: An Online Algorithm for Smart Broadcasting in Social Networks

Ali Zarezade, Utkarsh Upadhyay+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 18, 2016

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 3被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、フォロワーのフィード上でのユーザーの最新投稿位置に基づき、ブロードキャスト強度を動的に調整することで、ソーシャルネットワークにおける投稿タイミングを最適化するオンラインアルゴリズム「RedQueen」を提案する。本手法は、ジャンプ確率微分方程式（SDE）に対する新規な最適制御問題を解き、シンプルでありながら非常に効果的な戦略を提示しており、投稿の可視性を著しく向上させ、最先端の手法を大きく上回る性能を発揮する。

ABSTRACT

Users in social networks whose posts stay at the top of their followers'{} feeds the longest time are more likely to be noticed. Can we design an online algorithm to help them decide when to post to stay at the top? In this paper, we address this question as a novel optimal control problem for jump stochastic differential equations. For a wide variety of feed dynamics, we show that the optimal broadcasting intensity for any user is surprisingly simple -- it is given by the position of her most recent post on each of her follower's feeds. As a consequence, we are able to develop a simple and highly efficient online algorithm, RedQueen, to sample the optimal times for the user to post. Experiments on both synthetic and real data gathered from Twitter show that our algorithm is able to consistently make a user's posts more visible over time, is robust to volume changes on her followers' feeds, and significantly outperforms the state of the art.

研究の動機と目的

• フォロワーのフィードにおける投稿の位置に依存する可視性に起因する、ソーシャルネットワークにおける「いつ投稿するか」問題に対処すること。
• 長期的な可視性を最大化するために、動的に最適な投稿時刻を決定するオンラインアルゴリズムを設計すること。
• 問題を、二重に確率的な強度プロセスを有するジャンプSDEに対する確率的最適制御タスクとして定式化すること。
• モデルフィッティングや事前処理を必要とせず、変化するフィードのダイナミクスに適応可能な効率的で柔軟な手法を開発すること。
• 時間の経過に伴ってフォロワーのフィードのトップに投稿を維持するという観点で、既存の最先端手法を上回ること。

提案手法

• ユーザーの活動を条件付き強度関数を有する時系列点過程としてモデル化し、投稿のタイミングを確率的イベントとして表現する。
• ブロードキャスト強度を制御信号とするジャンプ確率微分方程式（SDE）に対する最適投稿戦略を制御問題として定式化する。
• コスト・トゥ・ゴー関数を再定義し、確率的強度の即時の価値を追加の状態変数として含めることで、最適解を導出する。
• 最適ブロードキャスト強度が、各フォロワーのフィード上でのユーザーの最新投稿位置に直接比例することを示す。
• モデルフィッティングを一切不要とするシンプルなオンライン手順として実装され、リアルタイムのフィード位置に基づき投稿時刻をサンプリングする。
• フォロワーのオンライン確率など、時間に依存する重要度（例：週間活動パターン）を組み込むことで、可視性が低い時期に投稿を回避できる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 動的かつ変化するソーシャルフィード環境下で、ユーザーの投稿の可視性を時間的に最大化する最適な投稿戦略は何か？
• RQ2 「いつ投稿するか」問題を、二重に確率的な強度プロセスを持つ確率的最適制御問題としてどのように定式化できるか？
• RQ3 観測可能なフィード上の位置にのみ依存する閉形式で表された最適ブロードキャスト強度が得られるか？
• RQ4 フィードのダイナミクスが変化し、フォロワーの活動量が変動する状況下でも、アルゴリズムの性能はどのように保たれるか？
• RQ5 時間に依存する重要度（例：平日活動パターン）を組み込むことで、投稿の効率性と可視性はどのように変化するか？

主な発見

• 実際のTwitterユーザーの元の投稿スケジュールと比較して、RedQueenは平均位置を0.28倍に抑え、トップにいる時間は3.5倍に向上させた。
• 全ユーザーの100%において、RedQueenは実際の投稿行動よりも平均位置が低く保たれ、99.1%のユーザーでトップにいる時間の割合が向上した。
• フォロワーのオンライン確率などの重要度情報が組み込まれた場合、RedQueenは土日には投稿を回避し、平均位置を389.45から425.25に改善した。
• 高価な事前処理を必要とし、適応性に劣るKarimiら[17]の最先端手法よりも、RedQueenは著しく優れた性能を発揮した。
• 合成データおよび実際のTwitterデータを用いた実験により、RedQueenがフィードのボリューム変動に対して頑健であり、一貫して高い可視性を維持することが確認された。
• 最適制御解は驚くほどシンプルである：ブロードキャスト強度は、ユーザーの最新投稿が各フォロワーのフィード上で現在どこにあるかに直接依存して決定される。