Rubyでb-Bit MinHashを実装してみた。 - タチコマ好きなエンジニアのブログ
昨日に引き続き、SmartNews開発者ブログの「b-Bit MinHashによる高速かつ省スペースな類似度判定」を参考に、Rubyでb-Bit MinHashを実装してみた。 ビット数は1、ハッシュ関数の個数は128で計算させている。 ただし、1ビット値は最初から50％の確率で衝突するので、単に一致した回数をkで割っただけでは、真のJaccard係数が0の場合でも0.5くらいの推定値が出てきてしまいます。 とのことなので、一致数をハッシュ関数の個数で割った値から0.5を引いて2倍したものを表示させてみた。（calc_jaccardのコメントを外すと表示される） だいたい0.4に近い値が出るので多分合っているはず。 ベンチマーク的にはMinHashと大差がなかったけれど、popcountの処理をきちんと実装すれば速くなるかもしれない。 ソースコード require 'murmurhash3
アルゴリズム for Ruby
このページは、ソフトバンク パブリッシングから出版されている『プログラミングの宝箱 アルゴリズムとデータ構造』を読んでいるときに、せっかくなのでサンプルコードを Ruby で書き直した場合、どうなるんだろうと思いつつ作っています。 アルゴリズムに関する解説は特にしていませんので、参考書籍をご覧下さい。 また、内容には充分注意していますが、あくまでも僕の勉強メモになっているため、間違いや勘違いがあるかと思います。その点、ご了承いただければ幸いです。同時に間違いや勘違いを発見された方は、メールや掲示板でご指摘いただけると、すごく嬉しいです。 【参考書籍】 紀平拓男、春日伸弥 『プログラミングの宝箱 アルゴリズムとデータ構造』（ソフトバンク パブリッシング 2003） 参考URL：http://www.cmagazine.jp/books/takarabako/
category プラグインを利用した タグクラウド 表示プラグイン - SmallStyle(2006-05-23)
_ category プラグインを利用した タグクラウド 表示プラグイン tDiary のプラグインつくりが最近は結構楽しくなってきて，いろいろアイデアが出ては実装できるかなぁとか，ちまちまプログラミングをしているわけですが，今日は category プラグインを機能拡張したタグクラウド表示プラグインを作ってみました．タグクラウドとは， tag cloud。SBMのようなタグを利用するウェブサイトで、多くのタグを集めて表示したもの。またそのような情報の表示方法。クラウドは「雲」や「群れ」の意味。 最初にタグクラウドを利用したウェブサイトはウェブアルバムサービスのFlickrであると言う（Flickrの人気タグページ）。それと同様に人気や利用頻度の高いタグが大きな文字で強調される表示方法がとられる場合が多い。 はてな - タグクラウドとはより引用 というもので，最近は tDiary でも c
Tag Cloud in Ruby [ruby] [tagging] [cloud] [options]
Never been to DZone Snippets before? Snippets is a public source code repository. Easily build up your personal collection of code snippets, categorize them with tags / keywords, and share them with the world The options.delete with the default looks mildly interesting. Just wanted to remember that. def font_size_for_tag_cloud( total, lowest, highest, options={} ) return nil if total.nil? or high
猫はうろうろ - yasuhisa's blog
にゃーにゃー、ではなくてw。情報学類(今名前変わったんだっけか)のほうで出ている自然言語処理の講義ほうで、形態素解析をするための「wikipedia:ビタビアルゴリズム(Viterbi algorithm)」というのを勉強しました(GWの前くらいに)。なんか全然分かっていなかったので、書いてみることにしました。アルゴリズムの種類としては動的計画法(Dynamic Programming)に入るので、アルゴリズムデザインのほうの勉強にもなるし(という合理化)。 「猫はうろうろ」という文字列は「猫、はう、ろう、ろ」や「猫、は、うろうろ」など様々な形で形態素解析することができます。これをある基準で分解したいのですが、ここでは一番単純そうな単語数最小法と呼ばれる方法でやります。 このやり方で「猫はうろうろ」と「家におくりました」を形態素解析すると結果は次のようになります。 /tmp% ruby v
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