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「みんなの気分」で 株式市場が分かるか 金融テキストマイニング研究の紹介 和泉 潔 （東京大学大学院 工学系研究科） http://kinba.sakura.ne.jp/ ヘムライン指数 Hemline=裾線 スカートのすそ丈と景気の相関関係 1920年代にエコノミストのジョージ・テイラー氏が考案 2011年3月11日 SIG PMKT 和泉 潔 2 みんなの景況感を探る • 世間が持っている平均的な景況感の指標を求める 世の中の景況感 早 遅 スカート丈 Web上のテキスト 先行指標 疑似相関 GDP 株価 2011年3月11日 SIG PMKT 和泉 潔 3 ファイナンスにおけるテキストマイニング研究 掲示板 出来高は相関有り 方向性は分からない Twitter 3日後のDJを 86.7%の精度で予測 [Bollen10] [丸山他08]他 日銀月報 国
Accepted Papers | KDD 2012
Research Track Industrial and Government Track Research Track Paper ID: 613 Title: A Near-linear Time Approximation Algorithm for Angle-based Outlier Detection in High-dimensional Data Author(s): Ninh Pham*, IT University of Copenhagen; Rasmus Pagh, Paper ID: 465 Title: A Probabilistic Model for Multimodal Hash Function Learning Author(s): Yi Zhen*, HKUST; Dit-Yan Yeung, HKUST Paper ID: 794 Title:
Academic reference management software for researchers | Mendeley
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Machine Learning that Matters(ICML 2012) 読んだ - 糞糞糞ネット弁慶
機械学習やってる人は皆読むべきだと思う． Machine Learning that Matters (pdf) 概要 機械学習のトップカンファレンスICMLに数式/アルゴリズム/定理を1つも書かずに通った論文． 機械学習は何のために重要なのか，現実世界との繋がりを失っていないか，あなたは「機械学習って何の役に立つの?」と聞かれた時にちゃんと答えられるのか，まだ取り組まれてない重要な問題は何か，について触れた長文ブログのような論文． contributionsは 機械学習の研究と人類と科学全体におけるもっと大きな研究との間にある欠落に対する明確な特定と解説 そのギャップに取り組むための第一歩 (どう訳していいかわからなかった) 機械学習において重要な問題の提示 機械学習のための機械学習(要約: マッシュルームやアヤメの分類器を死ぬほど作って何の役に立ったの？) ベンチマークデータの問題 こ
Lecture Notes in Computer Science LNCS | Springer | Springer — International Publisher
This distinguished conference proceedings series publishes the latest research developments in all areas of computer science. Together with its subseries LNAI & LNBI, LNCS volumes are submitted for indexing in the Conference Proceedings Citation Index (CPCI), part of Clarivate Analytics’ Web of Science; Scopus; EI Engineering Index; Google Scholar; DBLP; etc. Annually 600+ volumes | 20,000+ papers
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http://csnx.groups.allonline.in/pool/Introduction%20to%20Algorithms-Cormen%20Solution.pdf
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Eiji ARAMAKI, Ph.D.
e-mail: aramaki@hcc.h.u-tokyo.ac.jp 〒113-8655, 東京都文京区本郷7-3-1, 東京大学工学部旧2号館2階205号（セミナー室2） 東京大学 知の構造化センター 荒牧英治 03-5841-0891 (内線: 20891) 研究分野:自然言語処理(機械翻訳), 医療情報学(医療テキスト解析) 所属学会: 言語処理学会，認知科学会，情報処理学会，医療情報学会，日本物理学会，ACL 学位論文: "Formalization and Realization of Example-based Machine Translation", 東京大学 情報理工学系研究科, 2005. 論文| レターズ| 国際会議| 国内発表| 総説| 受賞| 社会活動| メディア| 共同研究| 特許| 外部獲得資金| 招待講演| 展示| 略歴| 趣味 論文／ジャーナル
最近読んだ論文(半教師CRF、教師有りLDA、TextRank) - 木曜不足
読んだ自然言語処理や機械学習の論文を twitter でちょこっと紹介してみたりしている。 さらっと手短に書けていい感じ(と勝手に思っている)なのだが、論文名を書く余白がないのと、短いとは言え２個３個の tweet には分離してしまうあたりが減点。 というわけで、はてなダイアリーの twitter 記法で試しにまとめてみたのだが、うーん、決して見やすくはないなあ……。 再編集してまで紹介したい論文なら、別途記事を書けばいいし。悩ましい。 半教師CRF "Semi-Supervised Conditional Random Fields for Improved Sequence Segmentation and Labeling" (Jiao+, COLING/ACL 2006) http://www.metabolomics.ca/News/publications/Jiao_et_al
少しでも研究に興味がある人，面白いテーマを探している人は「研究に必要なたったN個の事」とかいう記事を読まずに今すぐに"How to do good research, get it published in SIGKDD and get it cited!"を読
言いたいことはタイトル． そもそもSIGKDDとはSpecial Interest Group on Knowledge Discovery and Data Miningというデータマイニングや知識獲得のトップカンファレンス．WWWについで読んでて興味が合う論文が多い． How to do good research, get it published in SIGKDD and get it cited!(pdf) 173ページあるスライドだけど良い事ばかり書いてあるし，読者を楽しませるような非常に多くの著者の実体験(成功したものだけでなく，失敗したものも)や，後半になるとダメな論文，間違っている論文，その例が大量に載っていて飽きずに読める．ただKDDに通したい人だけでなく，研究を少しでもやろうとしている人，論文を書こうとしている人，面白いことをやりたい人は必ず読むべき． 適当に面白か
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Wikipediaを中心としたLinked Open Dataに関する一考察 | CiNii Research
SIG-SWO-A1103-05 WordNet日本語化へのLODアプローチ An LOD Approach toward WordNet Japanization 小出誠二 1∗ 武田英明 2 大向一輝 2 Seiji Koide,1 Hideaki Takeda,2 Ikki Ohmukai2 1 情報・システム研究機構新領域融合研究
CALL FOR PAPERS
科学技術論文の書き方 学術論文の書き方
http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/~inui/papers/0610Fuzzy.pdf
https://www.eis.mdx.ac.uk/research/PhDArea/saeed/paper1.pdf
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Building earthquake semantic network by mining human activity from Twitter
https://dl.acm.org/doi/proceedings/10.1145/2020408
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