となりったー Tonaritter - Twitterの発言を分析して嗜好が近い人をお勧めあなたのお隣Twitter-erを見つけます。あなたの「おとなりついったらー」を見つけるサービスです。 （何かしらの共通点がある人、嗜好の近い人などです） 右上の検索窓にTwitter IDを入力するだけで以下のように分析結果が表示されます。
大規模データ処理のための行列の低ランク近似 -- SVD から用例ベースの行列分解まで -- - 武蔵野日記
id:naoya さんのLatent Semantic Indexing の記事に触発されて、ここ1週間ほどちょくちょく見ている行列の近似計算手法について書いてみる。ここでやりたいのは単語-文書行列(どの単語がどの文書に出てきたかの共起行列)や購入者-アイテム行列(どの人がどの本を買ったかとか、推薦エンジンで使う行列)、ページ-リンク行列(どのページからどのページにリンクが出ているか、もしくはリンクをもらっているか。PageRank などページのランキングの計算に使う)、といったような行列を計算するとき、大規模行列だと計算量・記憶スペースともに膨大なので、事前にある程度計算しておけるのであれば、できるだけ小さくしておきたい(そして可能ならば精度も上げたい)、という手法である。 行列の圧縮には元の行列を A (m行n列)とすると A = USV^T というように3つに分解することが多いが、も
はてなブックマーク開発ブログ
はてなブックマークのブックマーク数が多い順に記事を紹介する「はてなブックマーク数ランキング」。2月26日（月）～3月3日（日）〔2024年3月第1週〕のトップ30です*1。 順位 タイトル 1位 メルカリ 小泉さんからのエグい学び｜Shota Horii 2位 行動をチャンク化して「1日に1ターンしか行動できない」から脱却する | Piyopanman 3位 「それって陰謀論じゃないですか？」闇の国家「ディープステート」を信じる著名人一人一人に会ってみたら…どうなった？ ｜ 47NEWS 4位 いつか起業したいエンジニアへ #キャリア - Qiita 5位 日本人はなぜ「生産性の高い社会」を理解できないふりをし続けるのか 6位 「情報セキュリティの敗北史」が面白すぎる。だめだこれは寝れない、なんだこの死ぬほどワクワクする本は→賢者は歴史に学ぶ - Togetter 7位 味付け塩だけ、放置
HatebuSets
興味のあるページのURLを入力すると、はてなブックマークのブックマークの情報を利用して、関連ページを検索します。 最大30秒ほどかかります。 時々落ちます。 URL: 検索対象期間: 以前 全期間 以後 1週間以内 ブックマークレットを使うと、見ているページの関連ページを検索できて便利です。 ブックマークレット: HatebuSetsで関連ページを検索 日記: HatebuSetsについて 関連ツール: HatebuFriends リンク ソーシャルブックマークを利用して関連ページを検索するサイト: HatenaTail, similicio.us 同位語を検索するサイト: Google Sets, SEAL はてなウェブサービス labs.irons.jp
今夏に新はてなブックマーク登場--その進化と情熱:インタビュー - CNET Japan
国内1位の規模を誇るソーシャルブックマークサービス「はてなブックマーク」は2005年2月にベータ版として公開された。同年8月には正式版となり、多くのインターネットユーザーに利用されてきた。埋もれがちな個人のブログエントリーにスポットを当てたり、みんなのブックマークからネットで流行しているものを浮かび上がらせたりと、その存在感は大きい。 一方で、ユーザーが増えてくるにしたがって、課題も表出してきた。はてなブックマークで付けられがちなネガティブコメント、スパムなどがサイト運営者やユーザーを悩ませる。 これらを改善するべく、はてなブックマークが初めてリニューアルする。新バージョンは2008年夏にも登場予定だ。開発を担当するはてな執行役員 最高技術責任者の伊藤直也氏に、はてなブックマークの現状、課題、新バージョンのポイントなどを聞いた。 はてなブックマークの新バージョンに本腰 --伊藤さんは取締役
高反発マットレスの選び方 | アフィブログに騙されない為の高反発マットレス手記
ウレタン系高反発マットレスでよく言及されるのが密度です。それを頑張って分かりやすく説明してみます。
レコメンデーションの虚実（14）～ソーシャルスパムの時代がまもなくやってくる
レコメンデーションの虚実（14）～ソーシャルスパムの時代がまもなくやってくる：ソーシャルメディア セカンドステージ（1/2 ページ） ソーシャルメディアに悪意を持ったスパマーが入り込む 前回（ソーシャルレコメンドは友人関係を壊しかねない）、モーニング娘。が好きなDさんのことを書いた。“わたし”はジャズが好きなのに、FacebookはデータフィードでDさんのモーニング娘。関連の購買行動を、逐一リポートしてきてくれる。「DさんはAmazonでモーニング娘。の写真集を買いました」「DさんはTower Recordでモーニング娘。のCDを買いました」「Dさんは今日、モーニング娘。のイベントに行きました」 しかしDさんには、悪意はない。Dさんはただ自分の好きなモーニング娘。のCDや写真集を買い続けているだけのことであって、そこには邪悪な意図は何もないのだ。ただデータフィードを受け止める“わたし”の側
レコメンデーションの虚実（10）～「テープを作ってあげるよ」から生まれるボランティア精神とリスペクト
レコメンデーションの虚実（10）～「テープを作ってあげるよ」から生まれるボランティア精神とリスペクト：ソーシャルメディア セカンドステージ（1/2 ページ） “俺のすばらしいセレクション”をレコメンデーションに 『ハイ・フィデリティ』というイギリスの小説がある。2000年にジョン・キューザック主演で映画化もされた。主人公のロブは、しがない中古レコード店の経営者。恋人の女性弁護士ローラが家を出て行ったのをきっかけに、自分自身の人生を問い直す作業を強いられるという物語だ。だがこの小説のおもしろさはそんな本筋のストーリーよりも、ロブと彼の店で働く内気なディック、尊大なバリーといううだつの上がらない3人の男が、他人のためのミュージックテープ作りにいつも熱中しているところにある。 「おはよう、ディック」 彼はあわてて巨大なヘッドフォンをはずそうとし、そのせいで片方が耳にひっかかり、もう片方が目の方ま
FFFFOUND!
FFFFOUND! is a web service that not only allows the users to post and share their favorite images found on the web, but also dynamically recommends each user's tastes and interests for an inspirational image-bookmarking experience!! FFFFOUND!とはウェブで見つけたお気に入り画像をメモって、シェアして、さらに好みを反映させることで自分好みの画像がおすすめされて、インスピレーションが湧きまくるサービスです。
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興味あるサイトを推薦してくれる「LeapTag」がβ公開
米LeapTagは4月16日、ニュースリーダーとWebコンテンツディスカバリーツールを組み合わせた「LeapTag」のパブリックβ版をリリースしたと発表した。Webサイトから無料ダウンロードできる。LeapTagはブラウザのツールバーで動作する。 関心のある分野別にタグを作成、訪問したサイトや検索結果について投票すると、LeapTagはこのフィードバックに基づいて、利用者がより関心を持つサイトを厳選し、推薦してくれるようになる。求める情報を探すのに、数多くの検索結果から必要なものだけをふるい出すのは大変な作業だが、ユーザーの投票や登録したブックマークに基づいて、これを代行してくれるのがLeapTagだという。 LeapTagにはRSSインポート機能があり、Bloglines、Google Reader、NewsGatorなどのRSSリーダーに登録してあるRSSフィードをインポートし、関心分
2006-08-23
⊂( ⊂(´_ゝ`)ぐー 今年の特別演習は、はてブでコラボレイティブフィルタ*1をしようというのを提案してやることになったんだけど、それについての担当教官とのミーティングが29日にある。 というわけで、そろそろ、夏休みの成果を作らなくてはいけない。じゃないと、「何もやってましぇーん」って言うだけになってしまう。それは困る。 よーし。Let's 実装!! とりあえず、はてブの新着エントリのページから、一万エントリ分ほどクロールして*2、ユーザとページをキーとする2次元の疎行列を作る*3。 そして、コラボレィティブフィルタのアルゴリズムを実装。ネタはバラすと感動がなくなるので、バラさない。もしくは、また今度。 で、テストしてみると、それっぽい答えは一応返ってくる。ただ、アルゴリズムが正しく実装されているのか微妙なところがあるので*4、どうなのやら。 とりあえず、もうちょっと頑張ってみまする。
2006-07-20
⊂( ⊂(´_ゝ`)ぐー Kikkerの内部動作を結構大きく変えた。 というのも、今までのKikkerは一つのURLを解析するために、Bulkfeedsの形態素解析 APIを一回リクエストして、んでもって、Yahooで8個ぐらいのキーワードについてヒット数を調べてたのね。 ただ、この処理がすごーく重くてクローラの性能を制限してたから、この部分を全て自前でやることにした。 とは言っても、TF-IDFのIDFの部分をchasenの持ってる辞書の生起コストで置き換えただけなんだけど。 というわけで、今のKikkerは独り立ちしました。ただ、まだまだ若造なので抽出するキーワードがおかしいかもしれません(´ﾍ｀；) しかーし、クロールのコストが減ったので、その分各URLについてより大きなベクトルを得られるようにしました。よって、推薦の精度は上がるんじゃないかな(ベクトル計算の計算量が増えたのでページ
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