（続）ファッションにおける類似商品検索アルゴリズムの性能評価 - DROBEプロダクト開発ブログ
概要 背景・目的 関連研究 提案手法 実験 アルゴリズムの説明 順位相関の確認 定量評価 定量評価の内訳 定性評価 おわりに 参考文献 DROBEで機械学習エンジニアをしております、藤崎です。 概要 ファッションアイテムを特徴づけるための情報として、画像とテキストがある。これらは異なる情報を含んでいると考えられる。 類似のファッションアイテムを検索する場面で、画像とテキストの情報を両方活用することで、検索の精度を向上させることができると推測される。 類似のファッションアイテムを検索するタスクで、両方の情報を活用した提案手法の性能を評価し、片方の情報だけを活用するよりも、大幅に性能が改善することを確認した。 背景・目的 この記事は以下の記事の続編です。 tech.drobe.co.jp 以前の記事で、私たちはプロのスタイリストが作成した評価データセットを用いて、複数のアルゴリズムを類似商品検
類似画像検索について簡単にまとめてみた - Qiita
類似画像検索手法について簡単にまとめました。 はじめに 画像検索には主に2種類の手法がある。 TBIR (Text Based Image Retrieval) 画像にテキストデータが紐付けられていて、テキストを元に検索する CBIR (Content Based Image Retrieval) 画像の特徴量を基盤として検索する ライブラリ Feature Extraction Library - FELib http://appsrv.cse.cuhk.edu.hk/~jkzhu/felib.html 下記の５つの特徴を持つ画像から特徴量を抽出できるライブラリである。 Color histogram, color moments. カラーヒストグラム・色統計) Edge histogram. 輪郭のヒストグラム Gabor wavelets transform. Wavelet tra
大規模ソーシャルサーチエンジンの構造 - file-glob こと k.daibaの日記
はじめに Googleのように，どのドキュメントが適切なのかを選ぶのではなく，質問を誰にするのが適切かを選ぶ検索エンジンをAardvarkという会社が作り，その構造を論文で公開しました．この会社はもともとGoogleの社員だった人達が作った物で，最近Googleが買い上げました．今日はその論文の要旨をまとめてみました． タイトルと著者 タイトルはGoogle創始者のLarry PageさんとSergey Brinさんが1988年に発表した"Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Search Engine"と韻を踏んでいます．論文を発表したのは，Aardvark社のDamon HorowitzさんとStanford Univ.のSepandar D. Kamvarさんです．以下小見出しが章，少々見出しが節という形式で進めます． ABSTRACT Aard
Bayesian Setsによる関連文書検索システムStupa - mixi engineer blog
都会よりも田舎が好きなfujisawaです。Bayesian Setsというアルゴリズムを使って、関連する文書を高速・高精度に検索できるシステムを作成しましたので、そのご紹介をさせていただきます。 Bayesian Setsとは Bayesian Setsはいくつかアイテムを入力すると、それを補完するようなアイテムを返してくれるアルゴリズムです。原著論文の先頭に"Inspired by Google Sets"と書かれているように、Google Setsを参考にして作成されています。実際にどのような出力が得られるか、Google Setsに以下の表のクエリを検索して試してみますと、 クエリ 出力 apple, banana chocolate, strawberry, vanilla, cherry, ... apple, macintosh software, windows, mac,
Introduction to Information Retrieval #18 の復習資料 - naoyaのはてなダイアリー
Introduction to Information Retrieval 輪読会 18章の復習資料を以下にアップロードしました。 http://bloghackers.net/~naoya/iir/ppt/iir_18.ppt 18章のテーマは "Matrix decompositions and latent semantic indexing" で、行列の特異値分解と Latent semantic indexing (LSI, 潜在的意味インデキシング) でした。ベクトル空間モデルの核である単語文書行列を特異値分解を用いて低階数近似し、計算量を下げながらも*1適合度を向上させるという LSI についての解説の章です。LSI に関しては http://d.hatena.ne.jp/naoya/20090212/latent_semantic_indexing にて先日少し言及しました
転置インデックスの構成とブーリアン検索
転置インデックスの構成とブーリアン検索 2008-01-18-1 [IIR][Algorithm] 「Introduction to Information Retrieval」[1]の第一章[2008-01-12-1] の転置インデックスまわりの用語と検索手順などの解説です。 ちょっと前に書いた 『ウェブ検索を「本の索引」で説明する試み』[2007-06-17-6] という記事の続きでもあります。 「転置インデックスによる検索システムを作ってみよう！」 [2007-11-26-5]もご参考に。 § 転置インデックス (inverted index または inverted file) は、 dictionary と postings の二つの部分から構成されます。 dictionary は索引語 (term) の集合です。 term が登場する文書の ID を posting と呼びます
1日で作る全文検索エンジン - Building a full-text search engine in "ONE" day - - とあるはてな社員の日記
最近、「Introduction to Information Retrieval」というStanfordの大学院向け教科書のドラフトを読んでいます。id:naoyaあたりが勉強会で読んでいる教科書です。この教科書には、効率のいい全文検索システムを作るにはどうすればいいか、という(まさに)教科書的手法が網羅的に書いてあり、そのあたりに興味がある人には、非常に興味深く読めるお勧めの本です。 ただ、面白い面白いと言っているだけでは、エンジニアとしては価値半減ですので、GW中にrubyで一日かけて実装してみました。 さすがに実装は、一日で作ったものですから、非常に素朴です。マルチバイト文字はbi-gramで、シングルバイトはスペースなどの区切り記号で認識しています。インデックスは、rubyの処理系のHashやArrayで保持しており、外部にMarshallで書き出す、というものです。検索エンジン
[を] 転置インデックスによる検索システムを作ってみよう！
転置インデックスによる検索システムを作ってみよう！ 2007-11-26-5 [Algorithm][Programming] 転置インデックス[2007-06-17-6]による検索システムの実装は パフォーマンスを無視すれば意外と簡単です。 それを示すために Perl で簡単な検索システムを作ってみました。 検索方式は転置インデックス(Inverted Index)、 ランキングには TF-IDF[2005-10-12-1] を用いました。 検索対象ファイルは一行一記事で以下のフォーマットとします。 [記事ID][SPC][記事内容]\n 記事IDは数字、記事内容は UTF-8 の文字で構成されるものとします。 以下のようなサンプル test.txt を用意しました。 1 これはペンです 2 最近はどうですか？ 3 ペンギン大好き 4 こんにちは。いかがおすごしですか？ 5 ここ最近疲れ
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https://jp.techcrunch.com/2011/12/07/20111206cmu-researchers-one-up-google-image-search-and-photosynth-with-visual-similarity-engine/