Bing検索の裏側―BitFunnelのアルゴリズム - Hatena Developer Blog
はてなアプリケーションエンジニアの id:takuya-a です。 この記事では、Microsoft の検索エンジン Bing で採用された BitFunnel アルゴリズムを紹介します。 昨年のエンジニアアドベントカレンダーでは、文字列検索のアルゴリズム全般について紹介しました（文字列アルゴリズムの学びかた - Hatena Developer Blog）。今年はそのなかでも、インデックス（索引）を使った全文検索アルゴリズムについてのお話になります。 この記事の前半は全文検索の入門にもなっていますので、検索技術になじみがない方にも楽しんでいただけるのではないでしょうか。 逆に、「そんなのもう知ってるよ！」という方は、本題である「BitFunnel アルゴリズムの詳細」から目を通していただければと思います。 この記事は、はてなエンジニア Advent Calendar 2017の21日目の
ICALP 2014 に論文採択されました - うどん記
M.Kusumoto, and Y.Yoshida . "Testing Forest-Isomorphism in the Adjacency List Model." ICALP 2014, to appear. 修論の成果で投稿した論文が国際会議のICALP2014に採択されました． ICALP(International Colloquium on Automata, Languages and Programming) は理論計算機科学(理論系アルゴリズム，計算量理論，言語・オートマトン，プログラミング言語理論など) を扱う国際会議です．運営はEATCSというヨーロッパの理論計算機科学の団体によって行われ，会議は毎年ヨーロッパの色々なところを転々としながら開催されるようです．今年はデンマークのコペンハーゲンで開催されます． ICALPは理論系アルゴリズム界隈の会議の中でも上位レベ
SIGMOD'13 に論文採択 - iwiwiの日記
論文が国際学会 SIGMOD'13 (ACM SIGMOD International Conference on Management of Data) に採択されました．SIGMOD はデータベース分野のトップ会議です．日本からの論文は知る限り 5 年ぶりだと思います．修士の間の研究で，この厳しい戦いを勝ち抜き論文採択に至ることができ，本当に嬉しいです． 論文は "Fast Exact Shortest-Path Distance Queries on Large Networks by Pruned Landmark Labeling" というタイトルで，研究室同期の岩田と NII の吉田さんとの共同研究です． 内容について 扱っている問題は前回の EDBT 論文と同じく，大規模ネットワーク上の最短路クエリです．グラフに対し，ある程度の前計算データを蓄えておく事により，2 点間の最短
過去10年間のComputer Science系論文で被引用数トップ10を作ってみた - 情報科学屋さんを目指す人のメモ（FC2ブログ版）
何かのやり方や、問題の解決方法をどんどんメモするブログ。そんな大学院生の活動「キャッシュ」に誰かがヒットしてくれることを祈って。 2000年以降の論文に限定して、 CS系論文の被引用数ランキングを作って分析してみた。 この作業を通じて予想以上に得るものがあった。 ランキングの作り方 CiteSeerXが公開している「Most Cited Computer Science Articles (2010/9/14)」を元データに採用した。 ここから2000年以降の文章に限定した後、ハンドブックや雑誌記事などを取り除いて論文だけのランキングを作成した。 被引用数は時間が経つほど増える一方なので、2000年・2001年あたりの論文が有利であることに注意する必要がある。 ただし、このことがかえって得るものを増やしてくれた。 アブストラクトをチェック 良い機会であるので、 各論文の概要や結論をチェック
Google Research Publication: MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters
MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat Abstract MapReduce is a programming model and an associated implementation for processing and generating large data sets. Users specify a map function that processes a key/value pair to generate a set of intermediate key/value pairs, and a reduce function that merges all intermediate values associated with t
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