GoogleNewsのレコメンドの中身 - UMEko Branding
先日、全体ゼミで発表したときの内容ですが、ここにまとめときます。。GoogleNewsのレコメンドの中身を追った論文の要約です。少し前の全体ゼミで用いた資料です。ソース：Abhinandan Das,Mayur Datar,Ashutosh Garg,Shyam Rajaram,"Google News Personalization: Scalable OnlineCollaborative Filtering",WWW2007不勉強な個所が多々ありますので、誤っている箇所等ありましたら、是非ご指摘ください。 個人的には、最近のモデルベースの手法の勉強・おさらいという意味で用いているので、GoogleNews独自の拡張なり実装の部分の内容が省かれている場合があります。また、データ構造やMapReduceを用いた計算の仕組みの部分は、ここでは省略しています。。一応、 全体像 ・LSH(Lo
Google の秘密 - PageRank 徹底解説
INDEX はじめに PageRank の基本概念 どうやって PageRank を求めるか 現実に適用する際の問題 Namazu での実装実験 PageRank に対する個人的見解 参考文献 おまけ：「グーグル？／ゴーグル？」 Since: Thu Feb 1 18:22:44 JST 2001 Last Refreshed: Sat Jan 24 18:30:35 JST 2004 ★(2004/1/24) Yuan Huanglin氏によって 本ページの中国語訳 が作成されました。 ★(2003/7/1) 拙著『Namazuシステムの構築と活用』を改訂しました。 詳しくは サポートページをご覧ください。 ★(2003/5/20) Google に関するオンラインニュース記事一覧(日本語記事のみ)を 別ページ(googlenews.html) として分離しました。 ★(2001/2/
エンコーディング － Protocol Buffers - ずっと君のターン
Ruby版作るために部分的に訳してたので、せっかくだから完成させました。Protocol Buffersのバイナリエンコーディング詳細です。この情報が必要な人はあんまりいないとおもいますが、よろしければどうぞ。 http://code.google.com/apis/protocolbuffers/docs/encoding.html エンコーディング このドキュメントはプロトコルバッファメッセージのバイナリ・ワイヤ形式について説明しています。アプリケーションでプロトコルバッファを使用するだけであれば気にする必要はありませんが、プロトコルバッファの様々なフォーマットがエンコードされたメッセージのサイズにどう影響するかを理解することは非常に役に立つでしょう。 簡単なメッセージ 次のとても簡単なメッセージ定義があるとしましょう: message Test1 { required int32 a
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
MapReduceメモ - プログラマの思索
小川 明彦, 阪井 誠 : チケット駆動開発 日本のソフトウェア開発の現場で生み出された「チケット駆動開発」という概念を、数多くの実例を元にモデル化・体系化を試みた最初の本。 小川 明彦, 阪井 誠 : Redmineによるタスクマネジメント実践技法 Redmineによるチケット駆動開発の実践技法に関する最初の本。アジャイルなソフトウェア開発への適用方法、TestLinkによるテスト管理手法についても言及。 清水 吉男: 「派生開発」を成功させるプロセス改善の技術と極意 組込システム開発をベースとして、ソフトウェア開発特有のスタイルである派生開発、特にXDDPについて解説した世界でも稀な本。既存製品を保守するのではなく継続的に機能追加していく昨今の開発では、派生開発特有の問題を意識しなければならない。XDDPはプロセス論だけでなく、要件定義などの上流工程の品質改善にも役立つので注意。 Le
グーグル、検索アルゴリズムを少しずつ明らかに
Googleは、同社の検索エンジンの内部動作について、少し秘密にしすぎていたという結論に達した。 同社はこれまで、何を検索結果一覧の先頭に表示するかを決定するアルゴリズムについて、あえて公表を避けてきた。同社の検索品質に関するエンジニアリング担当バイスプレジデントを務めるUdi Manber氏は米国時間5月21日付けのブログ投稿で、その理由の1つは、競合他社による模倣を防止するためであり、また別の理由としてはそれを悪用するウェブサイトの出現を防ぐためであったと述べた。しかし今後は、もう少し公開していく予定である。 「完全な秘密主義を貫くのは理想的ではない。このブログ投稿は、今後はこれまでよりももう少し公開していこうという新たな決意を示すものである」とManber氏は述べている。「これからは定期的に新しい部分について語り、古い部分を説明し、アドバイスをし、情報を公開し、対話していくよう努力す
HowGoogleEarthReallyWorks - Google Earth の <ほんとの> 仕組み
HowGoogleEarthReallyWorks - Google Earth の <ほんとの> 仕組み 目次 この文書について Google Earth の <ほんとの> 仕組み パート1 終幕: 3D の仮想地球を描画する 基本 より良いフィルタリングを持ち込む さあ本題に入ろう Google Earth の <ほんとの> 仕組み この文書について RealityPrime > How Google Earth [Really] Works の日本語訳です。 推敲添削歓迎: 誤訳、タイポ、不統一、そのほか ... 有名サイト HowStuffWorks.com の記事 "How Google Earth Works" を読んだら, この記事が "それがどれだけスゴいか" や "その使い方" を書くだけで "それが(ほんとは)どんな仕組みで動いているのか" を説明していないこと
てっく煮ブログ - 四則演算を JavaScript で実装する
aki note ≫ Google 電話面接を受けました orz （いまは消えてるけど）にて割り算が壊れました。自分で実装してみてくださいという質問が紹介されていた。せっかく(?)の機会なので、割り算だけでなく、四則演算を全部壊してみて、JavaScript で実装して見ることにした。JavaScript を選んだのは、コンパイル不要、ビット演算がある、Firebug で手軽に確認できる、という理由から。それ以上の深い意味はない。ということで、次のような問題に一般化してみた。問い四則演算を JavaScript で実装しなさい。演算子は ==、!= およびビット演算子のみ使ってよいものとします。補足例えば、for 文で for(var i = 0; i { // ... } と書くためには、++ 演算子は次のように定義できる。 function increment(i){ var c =
Google の秘密 - PageRank 徹底解説
INDEX はじめに PageRank の基本概念 どうやって PageRank を求めるか 現実に適用する際の問題 Namazu での実装実験 PageRank に対する個人的見解 参考文献 おまけ：「グーグル？／ゴーグル？」 Since: Thu Feb 1 18:22:44 JST 2001 Last Refreshed: Sat Jan 24 18:30:35 JST 2004 ★(2004/1/24) Yuan Huanglin氏によって 本ページの中国語訳 が作成されました。 ★(2003/7/1) 拙著『Namazuシステムの構築と活用』を改訂しました。 詳しくは サポートページをご覧ください。 ★(2003/5/20) Google に関するオンラインニュース記事一覧(日本語記事のみ)を 別ページ(googlenews.html) として分離しました。 ★(2001/2/
Web2.0ナビ: Wikipediaが検索上位表示される理由
いいね！ 1 ツイート B! はてブ 129 Pocket 2 このごろ検索結果の上位にWikipediaの個別ページが上位表示されていると思いませんか？ググる度にWikipediaのページがヒットする。 例えば、「織田信長」といった人名はWikipediaの得意分野。「ラーメン」なんていう一般名詞も大丈夫。SEOの達人だ。 一体なぜこんなにヒットするのか？実は下記のような理由がある。 1．大量のインデックス数 WikipediaのGoogleでのインデックス数は「4000万」もある。単純に大量のページがあれば、それだけWikipediaのページを検索結果で見かける機会は多くなる。アクセスアップの大原則だ。 2．大量のページ数 インデックス数と同義ともいえるが、Wikipediaの場合は、すべてのページが異なるテーマを扱っている。サッカーのサイトで4000万ページを持っているのと、世の中の
Googleのイメージ検索精度を上げる「Google Image Labeler」開始 - GIGAZINE
Googleには「Google イメージ検索」というのがあり、その単語と関連の高い画像を次々と表示してくれる便利機能があるわけですが、やはりその精度には限界というものがあるわけです。 そこで新しく登場したのが「Google Image Labeler」というもの。これは表示されている画像に対し、その画像が一体何を示しているのかラベル（というかタグ）を入力することで特徴づけていこうというもの。 そうすると、デタラメなラベルやタグを入力されたらどうなる？という問題が出てくるわけですが、そこのところをうまく解決する仕組みが採用されています。 実際にやってみましょう。 Google Image Labeler http://images.google.com/imagelabeler/ アカウントを持っている場合はログインして使うこともできますし、アカウントが無くても参加できます。ただしログインす
初代Googleのアルゴリズム解説 - GIGAZINE
いまやネットの世界を左右する強力な検索エンジンとなったGoogle。日本ではまだYahoo！の方がはるかに利用者が多いのでさほどではないですが、アルゴリズムの基本的な考えが似ているため、同じような結果が出てきます。つまり、既存の検索エンジンのその基礎となった一番最初のGoogleの検索アルゴリズムを理解すれば、検索エンジン対策にも役立つはず。 ということで、初代Googleのアルゴリズムをできるだけわかりやすく解説してみます。既存の他サイトの解説とは違い、きちんとした最初のGoogleの数式に基づいています。 詳細は以下から。The Anatomy of a Search Engine http://www-db.stanford.edu/~backrub/google.html Googleの画期的なランク付けの方法が数式による全自動のページランクというのは聞いたことがあると思いますが、
ITmedia News：Googleの限界は「人の手」で破る――国産の新検索「想」
高野教授は「人間ができることを機械が10倍のスピードでやってくれるなら、たとえ質が7割落ちてもそっちを選ぶ人は多い」と嘆く 「Googleは確かに便利だが、大きな問題がある」。国立情報学研究所（NII）の高野明彦教授は指摘する。「プロの手による知識を、そこここで台無しにしている」というのだ。 Googleは、被リンク数などを尺度とした独自のアルゴリズムでサイトの重要度を機械的に判定するため、検索結果の表示順と情報の信頼性は必ずしも比例しない。これがGoogleの「唯一最大の問題」という。 「Google上では、記者が現場を歩いて裏を取った新聞記事も、ネット上の情報を写しただけのブログ記事も同列。情報の質や、経過の“差異”が失われる」。ネットが誕生するはるか以前から培われてきたプロの手法も、ロボット検索の前には無力だ。 高野教授がこれまでに開発してきた検索システムも、同じような問題に直面して
ITmedia News：アルゴリズム検索はもう限界か
インターネットの進化を振り返ると、その発展の過程はニューヨークのマンハッタン島の歴史とよく似ている。どちらも最初に住所システムが作られた。片や碁盤目状のストリート（東西方向）とアベニュー（南北方向）、片や8ビットの数字で表されるツリー構造のIPネットとサブネットだ。この2つの体系的な住所システムは、どちらも後に、名前による場所の表記が組み合わされた。前者では地下鉄の駅名、後者ではDNSディレクトリだ。 だが現状では、この豊かで多様などちらの空間でも、そこに詳しい人以外が一般に目にするものは、そのリソースのごく一部に限られてしまっている。よそからニューヨークを訪れる人は観光ガイドに相談するし、一般のインターネットユーザーは、Googleが検索結果の最初のページに表示するものしか見ないからだ（4月26日の記事参照）。どちらの場合も、見えない力が選択肢を狭め、ほとんどのユーザーは排除された選択肢
OBB vs AABB - Radium Software Development
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