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tagとminingに関するYasSoのブックマーク (3)

  • 私がチャレンジしたSBMデータマイニング

    3. 自己紹介(1) 筑波大の 筑波大のM1の学生 専門は 専門はHPC ・クラスタコンピューティング ・スーパーコンピュータ ・グリッドコンピューティング テーマの例 ・簡便にボランティアコンピューティングを実現するためのフレームワーク ・仮想マシンを用いた分散システムの耐故障性評価環境 etc…… 2008年7月12日 SBM研究会 3 4. 自己紹介(2) 物作りが大好き 物作りが大好き りが大好 ・いろいろ作った いろいろ作 最近だとひらめいった だとひらめいったー ・最近だとひらめいったーとか 学部3 (2年前 年前) ・学部3年(2年前)の時に SBMにハマる SBMにハマる 今回の 今回の話 2008年7月12日 SBM研究会 4 5. 自己紹介(3) with はてブ はてブ 主に使うSBMははてブ ブログのブクマ数 = 794 サービスの置いてあるアドレスのブクマ数 =

    私がチャレンジしたSBMデータマイニング
  • Workshop on Data Mining in Web 2.0 Environments

  • dev.tyzoh.jp:

    ここは「芋づる的」情報発見ツールを開発するための開発者向けサイトです。 「芋づる的」情報発見とは、タグ付け,テキストマイニング等の技術により,非定型データ間の関連性を見出すというものです。 まだデザイン段階ですので皆様のご意見を頂戴しつつ育てて行きたいと考えております。 考え方 tPod, SSDB, 開発案件カルテ等から蓄積された情報をもとに、情報間の関連やキーワードをテキストマイニングの手法やベイズ理論などにより抽出し、「関心事」、「行動分析」、「行動予測」などを行ないます。 アプローチ 直近アプローチ ある送信者のメール事にキーワード抽出を行い、関心事を抽出する(ただし、単純な TF-IDF のため、精度は高くない)。 次期アプローチ 時間情報との関連付け、専用辞書とキーワードの重み付け(営業週報分析で使用しているツールを利用)を行なう。 既アプローチ メーリングリスト等に送信された

    YasSo
    YasSo 2007/04/26
    「「芋づる的」情報発見とは、タグ付け,テキストマイニング等の技術により,非定型データ間の関連性を見出すというものです。」
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