TagGridのデータ配置アルゴリズムの簡単な解説 - llameradaの日記
はじめに TagGridでは16000毎のFlickrの写真を、写真のタグにしたがって格子状に配置しています。この配置アルゴリズムについて簡単に説明したいと思います。 基本的なアイデア まず、入力となるのはN個のタグ付きデータとします。また、K種類のタグがあるとします。 TagGridでは、このN個のデータとK種類のタグがそれぞれ平面上に配置されるとします。 データだけでなく、タグも2次元平面上に配置するのが大事な点です。 基本的な考え方としては、あるデータのタグが例えばseaとsunの場合、このデータの位置がseaタグと sunタグの近くになるようにデータとタグを配置します。データは複数のタグを持つので、一番良い配置方法というのは簡単には決定できません。そこで、なるだけ良さそうな配置を求めてみます。 フォーマルな問題定義 基本的なアイデアを、もう少しフォーマルに定義します。 n番目のデー
きまぐれ日記: 情報抽出アルゴリズムEspresso の謎、私の勘違いでした。
昨日のエントリーは私の完全な勘違いでした。大学数学やりなおします。orz 行列表現にはまちがいはないのですが、あの形はマルコフ連鎖そのものなので、 x_instance = A * x_instance の解は、x_instance = A^{n} * x_instance0 なので、x_instance0 の初期値 に依存します。A^{n} が収束し B になるとすれば、x_instance = B * x_instance0 となります。 A^{n} が収束することが条件ですが、相互情報量の最大値で正規化されているので、たぶん収束するでしょう。 しかし、Espresso のおもしろいところは, B が求まってしまえば、どんな初期値でもただ1回の行列のかけ算で 最終的な答えがでてしまうところです。 B は、全パターンと全インスタンスの類似度から生成される行列で、信頼度とは無関係です。相互
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