https://jp.techcrunch.com/2011/02/25/20110225google-wizard-oz-facebook-search/
大規模ソーシャルサーチエンジンの構造 - file-glob こと k.daibaの日記
はじめに Googleのように，どのドキュメントが適切なのかを選ぶのではなく，質問を誰にするのが適切かを選ぶ検索エンジンをAardvarkという会社が作り，その構造を論文で公開しました．この会社はもともとGoogleの社員だった人達が作った物で，最近Googleが買い上げました．今日はその論文の要旨をまとめてみました． タイトルと著者 タイトルはGoogle創始者のLarry PageさんとSergey Brinさんが1988年に発表した"Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Search Engine"と韻を踏んでいます．論文を発表したのは，Aardvark社のDamon HorowitzさんとStanford Univ.のSepandar D. Kamvarさんです．以下小見出しが章，少々見出しが節という形式で進めます． ABSTRACT Aard
ランキングアルゴリズムにおける「ページ読み込み速度」の位置づけ ::SEM R (#SEMR)
ランキングアルゴリズムにおける「ページ読み込み速度」の位置づけ 2009年11月にGoogleがPageRankの要素の1つとしてページ読み込み速度について言及したが、それはランキングアルゴリズム全体においてどの程度重要なのだろうか。 公開日時：2010年02月05日 04:45 先日の講演やインタビューで、Googleがランキングアルゴリズムの1つとしてスピード要素を取り入れることについて触れられた時、「そりゃ同一のページが2つあれば速いほうがいいでしょ、その程度の話」という回答をしていたのだが、ちょうどGoogleのMatt Cutts氏がビデオにてその旨の説明をしていたので紹介しておくとともに、追加解説をする。 PageRankでスピードを加味する、という話が出た時点で、Googleはどの程度それをランキングに反映させるかについて言及をしていないにもかかわらず、あたかもそれがレリバン
NYから東京まで何マイル？Google検索で都市間の直線距離を表示 ｜ SEOモード
Google+にて、Google検索で「how far is it from A to B」で検索するとAとBの都市間の直線距離を表示できるようになったとの投稿がありました。 実際にやってみたところ、こんな風に表示されました。 こちらは「NYと東京の距離」。 これまでも下図のように移動距離は表示していましたが、（私が調べた限りでは）交通手段があって、アクセス可能な場合に限られていたようです。 いずれにしても、この直線距離の表示はまだ日本語環境では導入されておらず、英語環境でも「How far is it from London to New Delhi（ロンドンとニューデリーの距離）」では表示できなかったので、一先ずは限定的な提供のようですね。 ※こちらの記事は最初別のタイトルで公開されましたが、私の勘違いが含まれていたので、書き直して再投稿いたしました。 最初の記事を読まれた方にはご迷惑
「ランキングアルゴリズムを1日当たり2回変更している」 Google Marissa Mayer ::SEM R (#SEMR)
「ランキングアルゴリズムを1日当たり2回変更している」 Google Marissa Mayer グーグル・マリッサ・メイヤーのインタビュー記事。1日2回と小さな改良をランキングアルゴリズムに加えていき、検索をユーザにとってより便利なものにしていく。 公開日時：2009年11月12日 13:27 米Google VP・Marissa Mayer氏のインタビュー記事。ユーザがわかる範囲で週あたり2～5の変更を加えているほか、ランキングアルゴリズムも1日2回ほどの割合で変更を加えていると答えている。日々小さな改良を加えて、検索をより便利なものにしている。 また、2007年5月から始まったユニバーサル検索は現在、全検索クエリの25%で表示されているとも説明。 We have two, three, five changes every week that are visible to the e
類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleやYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文（Datta,2008）を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます
MapReduce - naoyaのはてなダイアリー
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
