Workload Characterization Practical Examples
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- João Victor Salazar de Carvalho
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1 Workload Characterization Practical Examples 1. Analyzing Client Interac3vity in Streaming Media, C. Costa et al., Proc. WWW A Characteriza3on of Broadband User Behavior and their E- business Ac3vi3es, H. Marques- Neto et al., ACM SIGMETRICS PERFORMANCE EVALUATION REV. 32(3), Dec Detec3ng Spammers and Content Promoters in Online Video Social Networks, F. Benevenuto et al., Proc. ACM SIGIR Assessing the Quality of Textual Features in Social Media, F. Figueiredo et al., IP&M vol 49, issue 1, Jan. 2013
2 Workload Characterization Practical Examples 1. Analyzing Client Interac3vity in Streaming Media, C. Costa et al., Proc. WWW A Characteriza3on of Broadband User Behavior and their E- business Ac3vi3es, H. Marques- Neto et al., ACM SIGMETRICS PERFORMANCE EVALUATION REV. 32(3), Dec Detec3ng Spammers and Content Promoters in Online Video Social Networks, F. Benevenuto et al., Proc. ACM SIGIR Assessing the Quality of Textual Features in Social Media, F. Figueiredo et al., IP&M vol 49, issue 1, Jan. 2013
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23 Workload Characterization Practical Examples 1. Analyzing Client Interac3vity in Streaming Media, C. Costa et al., Proc. WWW A Characteriza3on of Broadband User Behavior and their E- business Ac3vi3es, H. Marques- Neto et al., ACM SIGMETRICS PERFORMANCE EVALUATION REV. 32(3), Dec Detec3ng Spammers and Content Promoters in Online Video Social Networks, F. Benevenuto et al., Proc. ACM SIGIR Evidence of Quality of Textual Features on the Web 2.0, F. Figueiredo et al., Proc ACM CIKM 2009
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35 Workload Characterization Practical Examples 1. Analyzing Client Interac3vity in Streaming Media, C. Costa et al., Proc. WWW A Characteriza3on of Broadband User Behavior and their E- business Ac3vi3es, H. Marques- Neto et al., ACM SIGMETRICS PERFORMANCE EVALUATION REV. 32(3), Dec Detec3ng Spammers and Content Promoters in Online Video Social Networks, F. Benevenuto et al., Proc. ACM SIGIR Evidence of Quality of Textual Features on the Web 2.0, F. Figueiredo et al., Proc ACM CIKM 2009
36 Youtube Maior rede social de compartilhamento de vídeos do mundo Vídeo Resposta permite uma interação entre os usuários através de vídeos um vídeo só pode ser resposta para um único outro vídeo em determinado momento
37 Poluição Vídeo Poluído vídeo resposta cujo conteúdo é completamente não relacionado ao assunto do vídeo respondido Usuários Poluidores: agem maliciosamente na tentativa de divulgar conteúdo Spammer promover o vídeo resposta: propagandas, pornografia, etc Promotor de vídeos promover o tópico: em geral vários vídeos respostas postados automaticamente
38 Exemplos de Spammers Pornografia Poluição Propaganda
39 Exemplos de Promotores Promoção
40 Objetivo É possível detectar uma fração significativa dos usuários poluidores (spammers e/ou promotores) de forma automatizada?
41 Abordagem Metodológica 1. Criação de uma coleção de testes com spammers, promotores de vídeos e usuários legítimos desafio: subjetividade para definição de vídeo poluído 2. Identificação de atributos capazes de distinguir usuários poluidores de usuários legítimos foco na detecção do usuário poluidor e não do vídeo poluído 3. Proposição de um mecanismo de detecção de usuários poluidores baseado nos atributos identificados baseado em uma algoritmo de classificação estado-daarte
42 Coleta dos Dados Objetivo: coletar usuários que participam de interações através de vídeos respostas Abordagem: coletar um componente fracamente conectado inteiro segue as duas direções: vídeos respostas e vídeos respondidos essencial para o cálculo de diversas métricas de redes sociais
43 Arquitetura do Coletor Clientes coletam dados do YouTube Servidor coordena clientes para evitar coletas redundantes Sementes: 100 usuários donos dos vídeos mais respondidos do YouTube Foram coletadas em 7 dias (de 11 a 18 de janeiro de 2008): vídeos respostas vídeos respondidos usuários (completando um componente inteiro)
44 Coleção de Testes 1. Usuários com diferentes níveis de atividades 400 usuários selecionados aleatoriamente das 4 regiões do gráfico ao lado 2. Busca manual por poluidores (promotores) busca por suspeitos na lista dos vídeos mais respondidos do YouTube 153 usuários suspeitos encontrados usuários selecionados aleatoriamente entre os que responderam aos vídeos mais respondidos reduzir algum possível viés introduzido pela estratégia 2 Total: 855 usuários 641 legítimos 157 spammers 31 promotores de vídeos 26 suspensos
45 Características dos Usuários Vídeo- respostas e Vídeo Respondidos Vídeos exibidos, em média, mais de 100 vezes: 97% dos usuários legítimos 90% dos spammers 4% dos promotores de vídeos
46 Características dos Usuários Vídeo respondidos Promotores visam vídeos com poucas avaliações enquanto spammers visam vídeos mais bem avaliados Legítimos representam um meio termo
47 Características dos Usuários Possuem mais que 10 amigos: 75% dos usuários legítimos 49% dos spammers e somente 7% dos promotores de vídeos
48 Características dos Usuários Usuários legítimos têm um UserRank mais alto do que spammers; Spammers têm UserRank mais alto do que promotores de vídeos
49 Detecção de Poluidores Mecanismo de detecção de poluidores Abordagem de aprendizagem de máquina (inteligência artificial) para classificação dos usuários SVM (Support Vector Machine) Algoritmo de classificação bastante conhecido por seu desempenho competitivo com o estado da arte
50 Detecção de Poluidores Atributos (60 no total) Usuários número de vídeos, amigos, vídeos assistidos, vídeos adicionados como favoritos, vídeos respostas enviados e recebidos, total de inscrições e inscritos, número máximo de vídeos enviados em um dia Vídeos média e total para 3 grupos: todos os vídeos do usuário, apenas os vídeos respostas e todos os vídeos alvos duração, número de exibições, avaliações, comentários, favoritos, menções honrosas e elos externos Redes Sociais coeficiente de clusterização, UserRank, betweeness, reciprocidade e assortatividade
51 Detecção de Poluidores Com 95% de confiança, nenhum resultado difere da média em mais de 6%
52 Workload Characterization Practical Examples 1. Analyzing Client Interac3vity in Streaming Media, C. Costa et al., Proc. WWW A Characteriza3on of Broadband User Behavior and their E- business Ac3vi3es, H. Marques- Neto et al., ACM SIGMETRICS PERFORMANCE EVALUATION REV. 32(3), Dec Detec3ng Spammers and Content Promoters in Online Video Social Networks, F. Benevenuto et al., Proc. ACM SIGIR Assessing the Quality of Textual Features in Social Media, F. Figueiredo et al., IP&M vol 49, issue 1, Jan. 2013
53 Motivation Web 2.0 Huge amounts of mul3media content Informa3on Retrieval Mainly focused on text (i.e. Tags) User generated content No guarantee of quality How good are these textual features for IR?
54 User Generated Content
55 User Generated Content
56 User Generated Content
57 Textual Features
58 Textual Features Multimedia Object
59 Textual Features TITLE Multimedia Object
60 Textual Features TITLE DESCRIPTION Multimedia Object
61 Textual Features TITLE DESCRIPTION Multimedia Object TAGS
62 Textual Features TITLE DESCRIPTION Multimedia Object TAGS COMMENTS
63 Textual Features TITLE Textual Features DESCRIPTION TAGS COMMENTS
64 Research Goals Characterize evidence of quality of textual features Usage Amount of content Descrip3ve capacity Discrimina3ve capacity
65 Research Goals Characterize evidence of quality of textual features Usage Amount of content Descrip3ve capacity Discrimina3ve capacity Analyze the quality of features for different IR services (object classifica3on and tag recommenda3on)
66 Applications/Features Applica3ons Textual Features Title Tags Descrip3ons Comments
67 Data Collection June / September / October 2008 CiteULike - 678,614 Scien3fic Ar3cles LastFM - 193,457 Ar3sts Yahoo Video! - 227,252 Objects YouTube - 211,081 Objects Object Classes Yahoo Video! And YouTube - Readily Available LastFM - AllMusic Website (~5K ar3sts)
68 Research Goals Characterize evidence of quality of textual features Usage Amount of content Descrip3ve capacity Discrimina3ve capacity
69 Textual Feature Usage Percentage of objects with empty features (zero terms) TITLE TAG DESC. COMM. CiteULike 0.53% 8.26% 51.08% 99.96% LastFM 0.00% 18.88% 53.52% 53.38% YahooVid. 0.15% 16.00% 1.17% 96.88% Youtube 0.00% 0.06% 0.00% 23.36% Restrictive Collaborative Restrictive features more present Tags can be absent in 16% of content
70 Research Goals Characterize evidence of quality of textual features Usage Amount of content Descrip3ve capacity Discrimina3ve capacity
71 Amount of Content Vocabulary size (average number of unique stemmed terms) per feature TITLE TAG DESC. COMM. CiteULike LastFM YahooVid Youtube Restrictive Collaborative TITLE < TAG < DESC < COMMENT Similar findings for distributions
72 Amount of Content Vocabulary size (average number of unique stemmed terms) per feature TITLE TAG DESC. COMM. CiteULike LastFM YahooVid Youtube Restrictive Collaborative Collaboration can increase vocabulary size Similar findings for distributions
73 Research Goals Characterize evidence of quality of textual features Usage Amount of content capacity Discrimina3ve capacity
74 Descriptive Capacity Term Spread (TS) TS(DOLLS) =2
75 Descriptive Capacity Term Spread (TS) TS(DOLLS) =2 TS(PUSSYCAT) =2
76 Descriptive Capacity Feature Instance Spread (FIS) TS(DOLLS) =2 TS(PUSSYCAT) =2 FIS(TITLE) = (TS(DOLLS) + TS(PUSSYCAT)) / 2 = 4/2 = 2
77 Descriptive Capacity Average Feature Spread (AFS) Given by the average FIS across the collec3on TITLE TAG DESC. COMM. CiteULike LastFM YahooVid Youtube TITLE > TAG > DESC > COMMENT
78 Research Goals Characterize evidence of quality of textual features Usage Amount of content Descrip3ve capacity capacity
79 Discriminative Capacity Inverse Feature Frequency (IFF) Based on Inverse Document Frequency (IDF)
80 Discriminative Capacity Inverse Feature Frequency (IFF) Youtube Bad Discriminator video
81 Discriminative Capacity Inverse Feature Frequency (IFF) Youtube Bad Discriminator video Good. music
82 Discriminative Capacity Inverse Feature Frequency (IFF) Youtube Bad Discriminator video Good. music Great. CIKM Noise. v1d30
83 Discriminative Capacity Average Inverse Feature Frequency (AIFF) Average of IFF across the collec3on TITLE TAG DESC. COMM. CiteULike LastFM YahooVid Youtube (TITLE or TAG) > DESC > COMMENT
84 Several Other Analyses Correla3on between each metric of quality and object popularity Is feature quality higher in more popular objects? Correla3on between different quality metrics of the same object Do features that carry more content tend to have higher descrip3ve power? Do features that have higher descrip3ve power also have higher discrimina3ve power? Content and informa3on similarity across mul3ple features of the same object
85 Research Goals Characterize evidence of quality of textual features Usage Amount of content Descrip3ve capacity Discrimina3ve capacity Analyze the quality of features for different IR services (object classifica3on and tag recommenda3on)
86 Object Classes
87 Classifica3on: Results Tag seems best single feature: good combina3on of amount of content and discrimina3ve power Title suffers with small amount of content, despite good discrimina3ve and descrip3ve powers Tag recommenda3on: Title is best feature: best descrip3ve power New tag recommenda3on strategies that exploit descrip3ve power (TS) metrics: outperform various baselines (state- of- the- art)
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