瞬時に体のサイズが寸法できるスタートトゥデイの「ZOZOSUIT」で一躍名前が知られたニュージーランドのスタートアップ「StretchSense」(ストレッチセンス)。1月17〜19日に東京ビッグサイトで開催中の「第4回ウェアラブルEXPO」に日本初のブースを出展している。 従業員130人以上のStretchSenseには1人だけ日本人社員がいる。唯一の日本人社員、戸塚徹哉さん(31)が紹介するのはZOZOSUITを支える伸縮センサーだ。
![注目ZOZOSUITのセンサー技術は「本物」か? 開発元NZ企業に聞く —— 精度は「人の仕立てよりはるかに高い」](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/bb88a59f93754ce6a5aea0ddbe93cf8428b42d00/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fmedia.loom-app.com%2Fbi%2Fdist%2Fimages%2F2018%2F01%2F17%2F20180117_112610.jpg%3Fw%3D1280%26h%3D630%26f%3Djpg)
好奇心にかられて調べてみました、 恋愛SNSサイトのプロフィール。 試しにクローラーを走らせてみたところ、 15400人分ほどのデータが集まったため分析開始です。 まず、各プロフィールを形態素解析にて単語に分解します。 本来の単語で重要度を計算する、TF-IDFは以下の通りですが、 重要度i,j=TF x IDF TF_i,j = N_i,j / (Σ_k N_k,j) IDF_i = log( [総プロフィール数] / [単語T_iを含むプロフィール数] ) i: 単語番号 j: プロフィール番号 D_j: 番号jのプロフィール T_i: 番号iの単語 N_i,j: プロフィールjに出てくる単語T_iの個数としたかったのですが、文章量の少ないプロフィールも多くあり、 それに引きずられないないようにするため微調整し、 以下のようにしました。 TF_i,j = N_i,jそして、この単語の重
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