[논문 리뷰] RedQueen: An Online Algorithm for Smart Broadcasting in Social Networks

Ali Zarezade, Utkarsh Upadhyay외 2명|arXiv (Cornell University)|2016. 10. 18.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 3인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 사회적 네트워크에서 게시물의 노출을 최적화하기 위해 사용자의 최근 게시물이 각 팔로워의 피드에서 차지하는 위치에 따라 브로드캐스트 강도를 동적으로 조정하는 온라인 알고리즘인 RedQueen을 제안한다. 이 방법은 점프 스토케스틱 미분 방정식에 대한 새로운 최적 제어 문제를 해결하여, 간단하면서도 매우 효과적인 전략을 도출하며, 기존 최첨단 방법들보다 훨씬 뛰어난 성능을 보이며 게시물의 노출을 유지한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 사용자의 게시물이 팔로워의 피드에서 차지하는 위치에 따라 노출도가 달라지는 사회적 네트워크에서의 '언제 게시할 것인가' 문제를 해결하기 위해.
• 장기적인 노출을 극대화하기 위해 동적으로 최적의 게시 시점을 결정하는 온라인 알고리즘을 설계하기 위해.
• 이를 점프 SDE에 대한 이중 확률적 강도 프로세스를 가진 확률적 최적 제어 과제로 공식화하기 위해.
• 모델 피팅이나 사전 처리가 필요 없으며, 변화하는 피드 동적 환경에 적응 가능한 효율적인 방법을 개발하기 위해.
• 시간이 지남에 따라 팔로워의 피드 상단에 게시물을 유지하는 데 있어 기존 최첨단 접근 방식을 능가하기 위해.

제안 방법

• 알고리즘은 조건부 강도 함수를 갖는 시간적 포인트 프로세스를 사용하여 사용자 활동을 모델링하며, 게시물의 시기적 발생을 확률적 사건으로 표현한다.
• 브로드캐스트 강도가 제어 신호가 되는 점프 스토케스틱 미분 방정식(SDE)에 대한 최적 게시 전략을 제어 문제로 공식화한다.
• 비용-도달 함수를 재정의하여 순간적인 확률적 강도의 가치를 추가 상태 변수로 포함시킴으로써 해를 도출한다.
• 최적의 브로드캐스트 강도는 각 팔로워의 피드에서 사용자의 최근 게시물 위치에 직접 비례함을 보여준다.
• 모델 피팅이 필요 없으며 실시간 피드 위치 기반으로 게시 시간을 샘플링하는 단순한 온라인 절차로 구현된다.
• 팔로워의 온라인 확률 등 시간에 따라 변하는 중요도 정보를 통합하여, 낮은 노출도 시기 동안 게시를 피할 수 있다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 동적인 사회적 피드 환경에서 사용자의 게시물이 시간이 지남에 따라 최대한의 노출을 얻기 위한 최적의 게시 전략은 무엇인가?
• RQ2 '언제 게시할 것인가' 문제를 이중 확률적 강도 프로세스를 가진 확률적 최적 제어 문제로 어떻게 모델링할 수 있는가?
• RQ3 관측 가능한 피드 위치에만 의존하는 닫힌 형태의 최적 브로드캐스트 강도를 표현할 수 있는가?
• RQ4 피드 동적이나 다양한 팔로워 활동량 변화 상황에서 알고리즘의 성능은 어떻게 되는가?
• RQ5 시간에 따라 변하는 중요도 정보(예: 주중 활동 패턴)를 통합하면 게시 효율성과 노출도에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 실제 티커 사용자들의 원래 게시 일정 대비 RedQueen은 평균 위치가 0.28배 낮고, 상단에 머무는 시간이 3.5배 더 길다.
• 모든 사용자(100%)의 경우 RedQueen은 실제 게시 행동보다 평균 위치가 낮게 유지되며, 99.1%의 사용자에서는 상단에 머무는 시간이 더 길다.
• 중요도 정보(예: 팔로워의 온라인 확률)를 포함하면 RedQueen은 주말에 게시를 피하여 평균 위치를 389.45에서 425.25로 증가시킨다.
• 비용이 많이 들고 적응성이 떨어지는 Karimi 등 [17]의 최첨단 방법보다도 뚜렷이 뛰어난 성능을 보인다.
• 합성 및 실제 티커 데이터를 대상으로 한 실험을 통해 RedQueen가 피드 볼륨 변화에 뛰어난 내구성을 보이며 일관되게 높은 노출도를 유지함을 확인했다.
• 최적 제어 해법은 놀랍도록 단순하다: 브로드캐스트 강도는 사용자의 최근 게시물이 각 팔로워의 피드에서 차지하는 현재 위치에 의해 직접 결정된다.