「Google Analytics with SBM」でTwitterでの言及数も確認可能 | Creazy!
大分前にGoogle Analytics でアクセス解析しながら被ブックマーク数が確認できるUserScriptというエントリーで、拙作の「Google Analytics with SBM」というスクリプトを紹介させていただいたのですが、Analyticsでブログへの反応を確認しようとしたらはてブだけでは足りないだろうと言うことで、Topsy APIを使ってTwitterでの言及数も表示できるようにしました。 インストール、アップデートは下記からお願いします。 http://userscripts.org/scripts/source/43912.user.js ※Firefox＋Greasemonkey、Safari＋GreaseKit、Google Chromeで動作します。 もともとははてブだけ表示していたので非ブックマーク数画像を表示していたのですが、ツイート数も表示するのでコン
各ソーシャルブックマークサービス（SBM）のブックマーク数画像表示APIを調べた | Creazy!
GYM Search にも「del.icio.us」「はてなブックマーク」「livedoor clip」「Yahoo!ブックマーク」の各ブックマーク数を表示したんだけど、それぞれ表示される画像の仕様や呼び出し方が異なっていて戸惑いました。 「ブックマーク数画像表示API」はブログに簡単に貼付けられてナンボだと思うので、この仕様のバラバラさ加減はどうかと思うわけです。そこで、取りあえず各SBMサービスの仕様をまとめて調べてみました。 （ブックマーク数画像呼び出しの部分だけにフォーカスしてますので、周辺情報省略しています。ご了承下さい。） まずは、ブックマーク数画像を表示するためのURLを調べました。 １）del.icio.us ブックマーク数画像呼び出しURL [2008/08/24 追記] Deliciousのリニューアルに伴い、旧画像APIが使用できなくなりました。 手前味噌ですが、新D
はてなブックマーク、リニューアルの成果はいかに？
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
はてブ年鑑
はてブ年鑑とは？ はてブ年鑑は はてなブックマーク の年間ランキングと月間ランキングを集計し、ランキングを生成するWebサービスです。 集計方法について ブックマーク数は、年間・月間にブックマークしたパブリックユーザ数を元に算出しています。 サイト別ランキングおよびタグ別ランキングは、期間中にホットエントリ入りしたエントリを対象に集計しています。 更新間隔について 現在、データ更新は手作業で行っています。月１～２回の更新を予定しています。 制限・注意事項 はてブ年鑑は、個人が運営するサイトであり、予告なくサービス内容の変更やサービスの停止を行うことがあります。ご了承ください。 連絡先 はてブ年鑑に関するお問い合わせは までお願いいたします。 英文メールを書くときに便利な表現集550 users 今日の覚え書き Tickler's bunkum days: 「激しく使える」サイトの自分用まと
第二回SBM研究会 感想とまとめ - さくペラ
土曜日はかなり濃い時間をすごさせていただき、関係者の皆様ありがとうございました。 プレゼンターのかたがたもエントリーをアップされているようなので、そのまとめと、あと自分が感じた感想を書きます。 ■国立情報学研究所 大向さん SBM研究会発表資料 - 清澄日記 ■慶応大学 上野さん 第2回SBM研究会に参加＆発表してきた感想 - kasihara1の日記 ■日本野望の会 広木さん 日本野望の会 » Blog Archive » SBM研究会発表資料を公開します ■西谷さん 第２回SBM研究会、お疲れ様でした！: Tomo’s HotLine ■はてな 伊藤さん まだなかったです。naoyaのはてなダイアリー ■IIJ藤田さん ブログはないとのことです。 ■ライブドア井原さん nabokov7; rehash : 第二回SBM研究会 & 研究用データの公開方法 ■ECナビラボ須藤さん まだなか
Kikker の学習の仕組みと Rocchio アルゴリズム - naoyaのはてなダイアリー
先日のソーシャルブックマーク研究会では id:kanbayashi さんによる発表がありました。id:kanbayashi さんは Kikker や はてブまわりのひと などの開発をされている方です。最近情報検索理論に入門した自分にとっては、非常に面白い発表でした。 発表の中で Kikker の学習の仕組みについての解説もありました。Kikker は Cosine similarity で推薦するドキュメントを検索しているそうですが、ユーザーのクリックデータを使って、ユーザーごとに推薦対象を最適化するようにしているそうです。この学習は、ユーザーが見たページのベクトルを、そのユーザーの趣向ベクトルに足し込むことで実現している、とのことでした。 SBM研究会で発表した"私がチャレンジしたSBMデータマイニング"のスライド - Ryoの開発日記 Neo! 発表ではベクトルを加算することについて「
SBM研究会プレゼン資料
開催概要： ■開催日 2008年7月12日（土） ■講演時間 10:00〜17：30 ■場所 東工大大岡山キャンパス ■スケジュール、講演概要： http://toremoro.tea-nifty.com/tomos_hotline/2008/06/sbm_0921.html 講演資料 ☆学びing株式会社 企画営業部 課長 メディアプランナー 横田 真俊 「ソーシャルメディアとマーケティング」(7/14修正版アップ） ☆東京工業大学 大学院理工学研究科 集積システム専攻 助教 博士(工学) 宮田 高道 ☆東京工業大学 大学院理工学研究科 集積システム専攻 博士課程 佐々木 祥 「SBMデータを用いたwebコンテンツ推薦」(7/23修正版アップ） ☆フランステレコム株式会社 (France Telecom R&D Tokyo) 早稲田大学大学院 理工学研究科 情報・ネットワー
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