Semantic Versioning 2.0.0
Semantic Versioning 2.0.0 Summary Given a version number MAJOR.MINOR.PATCH, increment the: MAJOR version when you make incompatible API changes MINOR version when you add functionality in a backward compatible manner PATCH version when you make backward compatible bug fixes Additional labels for pre-release and build metadata are available as extensions to the MAJOR.MINOR.PATCH format. Introductio
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セマンティック技術で強化したSNS 2製品を発表しました:『人工知能が変える仕事の未来』 野村直之（メタデータ）
来週の講演、展示会２日半（前日の東京国際フォーラムへの搬入準備含め）の準備と、XMLコンソーシアムの主宰部会の準備、そして、講演の満席御礼セミナーの準備で大忙しの日々です。 セマンティック技術で強化したSNS 2製品のプレスリリース文はこちらです：『LAN上のWord/Excel関連文書を5W1Hで自動検索、部署単位で社内外と連携、有害情報フィルタを搭載したビジネスSNS新製品２点を発売 』 ※画面中心の補足資料はこちら 斬新な機能が半ダースほど入ってますので、少しずつご紹介したいと思います。いっぺんに聴いて、導入検討してみよう、という方は、 満席御礼セミナー「ビジネス専用SNS、社内SNS、企業間SNS、マーケティングSNSについて」へ足をお運びくださると、効率良いかと存じます。 ※画面例さえ見ればすべてわかる！という向きは、 http://www.metadata.co.jp を17.
Latent Semantic Indexing - naoyaのはてなダイアリー
情報検索におけるベクトル空間モデルでは、文書をベクトルとみなして線形空間でそれを扱います。この文書ベクトルは、文書に含まれる単語の出現頻度などを成分に取ります。結果、以下のような単語文書行列 (term document matrix) が得られます。 d1 d2 d3 d4 Apple 3 0 0 0 Linux 0 1 0 1 MacOSX 2 0 0 0 Perl 0 1 0 0 Ruby 0 1 0 3 この単語文書行列に対して内積による類似度などの計算を行って、情報要求に適合する文書を探すのがベクトル空間モデルによる検索モデルです。 見ての通り、単語文書行列の次元数は索引語の総数です。文書が増えれば増えるほど次元は増加する傾向にあります。例えば索引語が100万語あって検索対象の文書が 1,000万件あると、100万次元 * 1,000万という大きさの行列を扱うことになりますが、単
SEO的コンテンツ最適化のためのベストプラクティス（前編） | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報
これまでSEOmozで僕らが書いてきたものの中に、コンテンツ最適化の基礎についてしっかりと段階的に説明したものがなかったとは意外だ。今回はその穴を埋めることにしよう。 まず、ここでいうコンテンツとは、キーワードの使い方やキーワード最適化のことではない。これから話すのは、テキスト、画像、マルチメディアといったコンテンツの表示とアーキテクチャを、どう検索エンジン向けに最適化するかについてだ。 ここでお勧めする内容について特筆しておくべきは、その多くが二次的な効果だということ。書式や表示を正しく整えたからといって、ただちに検索順位が上がるとは限らない。だが、それによってリンクを獲得でき、そこからクリックして来る人が増えて、結果的に検索順位を押し上げてくれる可能性は高い。これから説明するやり方を日常的に利用すれば、検索エンジンからの評価が向上するだけでなく、検索アルゴリズムに影響を与えるウェブユー
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