LT向けに作成した資料。 データマイニングでアダルトデータを分析すると、「こんなに楽しいんだよ！」っていう紹介的な感じ。

1. アダルトデータマイニング
のすゝめ

2. まずは自己紹介
 氏名：三澤賢佑
 勤務先：某スマホ向けゲーム会社
 職種：データサイエンティスト（）
 出身：NAIST 松本研究室
 大学の時は外国語学部にいたので、
統計・機械学習非ガチ勢の人です

3. みなさんはアダルトコンテンツを
お好きでしょうか？

4. みなさんはアダルトコンテンツを
お好きでしょうか？
私は大好きです

5. 私はこんなにも課金をしており
ます
9000
8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
0
５月６月７月
自社アプリへの課金
DMM.R18への課金

6. 私はこんなにも課金をしており
ます
9000
8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
0
５月６月７月
自社アプリへの課金
DMM.R18への課金
なんと６倍近くの差
が！！

7. やっぱりみんな大好き
アダルトコンテンツ
男性に聞いた「アダルトコンテンツを週に一回は見ます
か？」
Yes No
N=15
そこら辺の人に聞いてみた

8. ぼくの大好き、みんな大好き
アダルトコンテンツ
と、なれば・・・・
アダルトコンテンツを分析して、結果が見れたら
データサイエンティスト（）
としてこれほど幸せなことはない
と、いうことでこっそりやっていた調査があるので、
きょうは１つ紹介します

9. 動画タグの関連度から性欲の好み
がみえるか？
目的：よく好まれるカテゴリをグループ
化してみたい
やってみたこと：
動画タグの関連度行列で、グラフ構築
ノード集合をクラスターに分離する

10. （一部の）世界的に有名なSexualitics
datasetを利用（フリー）
 http://sexualitics.github.io/

11. 動画タグ同士の隣接行列
を使ってみる
Sexualiticsにはタグの隣接行列が用意されている

12. グラフを描いてみる

13. コミュニティ抽出アルゴリズムを
使ってタグをクラスタ化してみる
コミュニティ抽出法

14. １９のクラスタに分離できた

15. それぞれのクラスタをまとめてみ
ると
ヨーロッパ人好き・おもちゃとか使っち素人好き
黒人好き
xxx好き
アジア系好き
日本人＆変態的なプレイ好き
野外・１０代
…….

16. それぞれのクラスタをまとめてみ
ると
ヨーロッパ人好き・おもちゃとか使っち素人好き
黒人好き
xxx好き
アジア系好き
日本人＆変態的なプレイ好き
野外・１０代
…….
内容と好みの人種がうまいことくっついた状態に
→人種によって好まれる内容は違う？

17. おまけ
１９番目のクラスタは

18. つまり、こういうこと？

19. まとめ
アダルトデータを分析するの
は
楽しい^^;