過去のはてブがURL絞込みからたどれなくなってる件。 - Myrmecoleon in Paradoxical Library. はてな新館
id:naoya さんより詳細な仕様の説明がされていたので内容を修正しました。素早い回答ありがとうございました！ 下記のとおり，実質的な問題はやり方次第で回避できるようです。 http://naoya.g.hatena.ne.jp/naoya/20090208/1234048573 はてブ指数チェッカーご臨終のお知らせ。 はてなブックマークにはURLの前部を指定して，それに該当するブクマの新着・注目・人気などを調べる「URLで絞込み」という機能があるのですが，それがいまではある程度以前より前がたどれなくなっているらしい。 要するに， http://b.hatena.ne.jp/entrylist?sort=eid&url=http%3A%2F%2Fb.hatena.ne.jp&of=7920 記事書き終わってからみたら，もう一ページ前までしかなくなってました。 2008年11月13日より前
twitter分析：フォロワーに対する最大ふぁぼられ比率 - Myrmecoleon in Paradoxical Library. はてな新館
最大のふぁぼられ／フォロワー数 とかを用いて何かの指標にできるかもと一瞬考えたがそれ俺がたいしたこと言ってないって結論にたどりつきそう。 http://twitter.com/myrmecoleon/statuses/1097162875 ということで自虐的に数字を出してみた。ふぁぼったー上で確認できるもっともふぁぼられたポストのfav数をフォロワー数で割ったもの。まあ要するにフォロワーのうちの最大何%がふぁぼってるかの指標（まあふぁぼりはフォローからとは限らんわけですが）。対象はうちのフォロってる人のうち赤ふぁぼがある人全員。 平均値とか。 username followers 最大ふぁぼられ数 最大／フォロワ数 myrmecoleon（参考） 1137 16 1.41% 平均 745 18 2.93% 中央値 553 12 2.38% 最頻値 7 やっぱり自分はだいぶ低いらしい。まあ高
twitterログのまとめかた - Myrmecoleon in Paradoxical Library. はてな新館
について少し考えたが，最近は同人誌の方に専念しないといけなくてあまり脳内メモリを埋めたくないのでさっさとはき出しておく。twitter上で興味深い話題が盛り上がったときにまとめておきたいときに，どのような方法でまとめると効率的か，を考察したもの。おもにアルゴリズム的な部分であり，STOTとかツール的なことは書かないので念のため。 「なにを話してるか」でなく「（その話題を）誰が話してるか」を主に考える。 具体的にいえば，ポストを追うのではなく，ユーザーを追う。第一段階ではその話題についてどのようなポストをしたかは考慮せず，ただその話題について話しているユーザーをマークしておく。 なぜポストでなくユーザーを追うのが妥当かは二つの理由がある。 一つはシンプルに，twitter自体がユーザー単位でデータを取得するのに適した仕組みになってるためである。ユーザーのIDを指定することでAPI等からあるユ
はてブのタグの一括置換機能の「発見」の歴史 - Myrmecoleon in Paradoxical Library. はてな新館
なんというかホットエントリに既視感を感じてしまったので http://d.hatena.ne.jp/son_air3/20080824/1219537236 まとめてしまった。 はてなブックマークのタグの一括置換の機能のはてなユーザーの受容のこれまで。 ちなみに各エントリの作者方をdisる意味合いは一切ないので怒らないでくださいね。 あと抜けはあると思うのでブクマなりコメントなりで教えてくれると嬉しい。 2005年 5月 はてなアイデア タグ一括置換のアイディア投稿。 7月 タグの一括置換/削除機能の追加について - はてなブックマーク日記 - 機能変更、お知らせなど 件の機能実装。 9月 はてなブックマークのタグ一括変換機能 実装から2ヶ月で同様の内容のアイディアが投稿され却下される。 2006年 1月 はてなアイデア *1 はてなブックマークのアップデートについて - はてなブックマー
お近くのふぁぼられ数・F指数調べ 2008年夏 - Myrmecoleon in Paradoxical Library. はてな新館
@sasamistreetさんにリクエストを受けたのと，自ふぁぼられ1万突破記念ということで，ひさびさにfollowしてる人たち等300余名についてふぁぼられとかを調べてみた。 なおめんどくさいので以下敬称略，というか@が敬称ってことでよろ。 参考の過去記事。 お近くのふぁぼられ数・F指数調べ - Myrmecoleon in Paradoxical Library. はてな新館 続・お近くのふぁぼられ数・F指数調べ 〜follower数を考慮にいれてみる - Myrmecoleon in Paradoxical Library. はてな新館 続続・お近くのふぁぼられ数・F指数調べ 〜 ふぁぼ打率調べ - Myrmecoleon in Paradoxical Library. はてな新館 ふぁぼ打率調べおまけ - Myrmecoleon in Paradoxical Library. はて
ニコニコのタグ検索の「精度」の話 - Myrmecoleon in Paradoxical Library. はてな新館
ニコニコ動画というか情報学系の話題なのでニコ部でなくこっちで。すでに時期を逸して今更感ただよう例の件について。 精度と再現率 情報検索の学術用語として「精度」と「再現率」というものがある。 「精度」の定義はだいたい以下。 精度 precision 情報検索システムにおいて，ある情報要求あるいは検索質問に応じて検索を行ったとき，検索された情報に含まれる適合情報の割合．どれだけノイズが少ない検索ができたかを示しており（中略）適合性に基づく評価尺度である．（後略） （図書館情報学用語辞典, p.121-122） ひらたくいえば，ある漠然とした何かを探したい要求（これを情報要求という）をもって特定の検索を行った場合に，検索結果中に要求に合致するデータ（これを適合情報という）がどれだけの割合出てきたか，を示すもの。ちなみに適合率ともいう。 式で書くと以下のようになる。 精度 ＝ 検索結果中の適合情報
GreasemonkeyでAmazonから探せる図書館まとめ
ITmedia Biz.ID：おとなの図書館活用術【Amazon編】*1がホットエントリに入ってたのをみて，そういえばいいかげんあの手のスクリプトのまとめをしようか，と以前に思ってたのを思い出したのでまとめてみる。しかし多いな。 動作確認はしてないので使えないとこもたくさんあると思います。Amazonが何度か仕様変更してますし。あとAmazon上で所蔵の有無のわかるタイプと，単純にリンク貼るだけのタイプとありますが，特に分けてません。それと大学図書館は今回は省きました。*2 アップしてから探したらさらに見つかったので追加。 墨田区立を確認したので追加 練馬区立がもいっこあった。あとGoogle様に「図書館 greasemonkey」で検索するとうちが一位になる件について。いや完全にはてなパワーだが 某メーリングリストでネタにした関係で思い出したので，チェックしてたけど追加してなかった館のを
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