KH Coder: 計量テキスト分析・テキストマイニングのためのフリーソフトウェア
概要と特長 KH Coderとは、計量テキスト分析またはテキストマイニングのための自由ソフトウェアです。 アンケートの自由記述・インタビュー記録・新聞記事など、さまざまなテキストの分析にお使いいただけます。 プログラミング不要、マウス操作で本格的な分析 安心の分析プロセス完全公開、研究利用も多数 New! 機能紹介（スクリーンショット） スクリーンショット集 ［旧ページ：言葉・文書・可視化・他］ KH Coder 3 正式版の新機能 New! 機能追加プラグイン「文錦®」シリーズ New! ダウンロードと使い方 KH Coder 3 正式版ダウンロード (Version 3.02) 使い方を知るためのチュートリアル ヘルプ 質問＆エラー報告用の掲示板 ※投稿にはGitHubへの登録が必要（無料）［旧掲示板］ よくある質問（FAQ） 開発者が語る公式セミナー & サポート：㈱SCREEN A
異常検知の世界へようこそ - Preferred Networks Research & Development
比戸です。 先週Jubatusの最新0.4.0がリリースされましたが、外れ値検知機能の追加が目玉の一つとなっています（jubaanomaly）。昨年PFIへ入社して初めて手がけた仕事が公開されたということで感慨ひとしおですが、便乗してあまり語られることのない異常検知の世界について書きたいと思います。以下の資料は昨年のFIT2012で使ったものです。 異常検知とは簡単にいえば、「他に比べて変なデータを見つけ出す」タスクです。お正月にテレビで繰り返し流れた、おすぎとピーコのCM(*1)がわかりやすいイメージですね。機械学習の枠組みで言えば”教師無し学習”に属します。分類や回帰、クラスタリングなど応用も多く人気も研究熱も高いタスクに比べると、マイナーです。SVMとか、Random Forestとか、Boostingとか、最近だとDeep Neural Networkとか、有名な必殺技アルゴリズム
Kazuho@Cybozu Labs: アクセスログからアテンション（注目情報）をデータマイニングする手法について
多数のユーザーの行動記録からアテンション情報（注目されているデータが何か）をデータマイニングしたいというのは、大量のデータを扱っているウェブサイトにおいては自然と出てくる要求です。そこで、先月末にサービスを終了したサービス「パストラック」において使用していた、アクセスログから注目度（人気度）の高いウェブページや人名等のキーワードを抽出するためのアルゴリズムを紹介しておきたいと思います。 たとえばはてなブックマークのような、ユーザーの能動的な行為（「ブックマークする」という作業）から注目情報を抽出するのは決して難しいことではありません。それは、直近の一定期間内のブックマーク数＝注目度、という前提が上手に機能するからです。現に、はてなブックマークの人気エントリーは、最近24時間程度の期間内にブックマークしたユーザー数の多い URL を降順で並べているように見受けられます。 しかし、アクセスログ
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Hadoopを用いた大規模ログ解析
