なぜIMEIの利用が問題視されたのか--個人情報とプライバシーをめぐって
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 携帯電話に搭載されている固有IDが波紋を呼んでいる。 問題の発端は、NTTドコモが開発者向けに開示した情報だった。公開されたのは、同社のスマートフォン向けコンテンツ開発に関する情報で、ドコモがスマートフォンにプリインストールする「メディアプレイヤー」アプリが、動画を再生する際にIMEIと呼ばれる端末一意の固有IDを送信する、というものだった。 この記述自体はその後、マイクロソフトの「PlayReady」と呼ばれるDRMを使った動画の再生時に「ライセンスが確認できない場合」のみ送信され、1回ごとにユーザーに送信の可否を問うダイアログが出る仕組みであると説明が追記（修正）され、問題自体は終息している。 しかし、これをきっかけに、スマートフォ
新ブラウザ「IE9」について知っておきたい5つのこと
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Microsoftは4月26日より、同社の最新ブラウザである「Microsoft Internet Explorer 9（IE9）日本語版」の製品版について、日本でのダウンロード提供を開始した。米国では3月にリリースされていたIE9だが、日本では東日本大震災の影響を受け、ネット回線の負荷や節電への配慮などから公開が延期されていたものだ。 製品版のダウンロード提供開始から、約6週間程度の期間を経て、Windows Updateでも配信が始まるというのがこれまでのIEでの一般的な流れ。つまり、今後多くのWindowsユーザーが自らの環境にIE9を導入することになるはずだ。 姉妹紙のCNET Japanでは、IE9のレビューやフォトレポートを
「炎上」を恐れず顧客と向き合え--ソーシャルメディアは企業文化や事業さえも変革する
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Twitterをはじめとするリアルタイムなソーシャルメディアがユーザー数を増加させている。個々のユーザーによって、情報は即座に発信され、興味を持たれた情報は多くのユーザーを介して瞬く間に伝播し、膨大なフォロワーを持った個人が発言力を高める時代になった。そして、これらソーシャルメディアの活用は、コンシューマーマーケティングの分野を中心として、すでに一部の企業に取り入れられ、その事例は増えつつある。 ソーシャルメディアは、そのスピードや個人に対する働きかけの強さを考えれば、マスメディアによるマーケティングと比較しての「コストダウン」の要素も強い。また、今や企業より多くの情報を持ち始めた「顧客」や「企業の外」の人たちとのコミュニケーションは、
グラフで直感的に把握--“データ版YouTube”狙う「vizoo」公開
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます フィルモア・アドバイザリーは5月13日、経済統計や企業決算などのデータをグラフ化して共有できるウェブサイト「vizoo」をベータ版として公開した。同社は“データ版YouTube”を目指すとしている。 vizooは株価・為替・金利といった市場データ、上場企業の財務データ、GDPなどの主要経済指標を組み合わせてグラフにして表示させることができる。上場企業であれば、株価と財務データ、経済統計と財務データというように、種類や頻度が異なるデータを同一画面上に描画することができる。表示するグラフの種類は折れ線や縦棒、面、円などさまざま種類が用意されている。またデータを表示する期間を設定して、たとえば「最新のものまで3期分」といった形での描画が可能。
協調フィルタリング技術を掘り下げる--ECサイトのレコメンド技術を考える（3）
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 前回は、ECサイトのレコメンド技術の種類として、ルールベース方式、コンテンツベースフィルタリング方式、協調フィルタリング方式、ベイジアンネットワーク方式の4つを紹介した。今回は、これらのレコメンド方式をより細分化した上で、協調フィルタリングのロジックについて解説したい。 4つのレコメンド方式は、「レコメンドするために必要な情報は何なのか」、「何をもってレコメンドするためのルールとするか」という切り口で分類していると解説した。それぞれのレコメンド方式は、さらに「どの判別属性を軸にレコメンドアイテムを決定しているのか」という切り口によって細分化できる。その判別属性とは、アイテムベース、ユーザーベース、ユーザー提示情報ベースの3つだ。 例えば
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
