Topcoder
Topcoder is a crowdsourcing marketplace that connects businesses with hard-to-find expertise. The Topcoder Community includes more than one million of the world’s top designers, developers, data scientists, and algorithmists. Global enterprises and startups alike use Topcoder to accelerate innovation, solve challenging problems, and tap into specialized skills on demand.
Kazuho@Cybozu Labs: アクセスログからアテンション（注目情報）をデータマイニングする手法について
多数のユーザーの行動記録からアテンション情報（注目されているデータが何か）をデータマイニングしたいというのは、大量のデータを扱っているウェブサイトにおいては自然と出てくる要求です。そこで、先月末にサービスを終了したサービス「パストラック」において使用していた、アクセスログから注目度（人気度）の高いウェブページや人名等のキーワードを抽出するためのアルゴリズムを紹介しておきたいと思います。 たとえばはてなブックマークのような、ユーザーの能動的な行為（「ブックマークする」という作業）から注目情報を抽出するのは決して難しいことではありません。それは、直近の一定期間内のブックマーク数＝注目度、という前提が上手に機能するからです。現に、はてなブックマークの人気エントリーは、最近24時間程度の期間内にブックマークしたユーザー数の多い URL を降順で並べているように見受けられます。 しかし、アクセスログ
ネットワークを対象としたクラスタリング
ネットワークを対象としたクラスタリング 水野 珠季, 廣安 知之, 三木 光範 ISDL Report No. 20081202003 2008年 9月 26日 Abstract クラスタリングとは, 一つの多様な集団をいくつかのより同質的なサブグループやクラスタに分類していく ことである. 本報告では, 近年注目されているネットワークを対象としたクラスタリング手法として, GN法, Newman法, CNM法という三つの手法について述べる. 1 はじめに インターネットやソーシャルネットワーク, 引用ネットワーク, 食物網など, 現在科学界で研究対象となっている 多くのものはネットワークという形で表現することができる. これらネットワークの特徴の一つとして, コミュニティ構造というものが近年重要視されている. コミュニティ構造とは, ネットワーク内のノードをいくつかのグル
Dynamic programming
配列解析の出発点は、ダイナミックプログラミング（DP: dynamic programming）法による２つの配列アライメントを理解することである。いま２つの文字列が与えられたときに、適当な場所にギャップを入れてずらすことにより、両者で対応する文字の一致数が最大になるような並べ方を探してみよう。上の図に２つの文字列ＡＩＭＳとＡＭＯＳを例として、ダイナミックプログラミング法の原理が示されている。この場合 ＡＩＭ−Ｓ Ａ−ＭＯＳ のように−で示した位置にギャップを入れて並べると３つの文字が一致する。これが最大の一致数に対応したアライメント、すなわち最適アライメント（optimal alignment）で、この問題の解となる。アライメントの問題とは結局、ある評価関数（この例では文字の一致数）を最適にする最適化問題に帰着するのである。 ダイナミックプログラミング法による解法は、比較する配列を横方向
Google検索アルゴリズムで生態系崩壊を予測 | WIRED VISION
前の記事 「飛行機からレーザーで地上攻撃」実験に成功 Google検索アルゴリズムで生態系崩壊を予測 2009年9月 8日 Hadley Leggett 写真：Flickr/fusion68k、イラスト：PLOS Computational Biology。サイトトップの画像は海藻を食べるマナティ。画像はWikimedia Commons 生物学者たちは、生態系を破壊する最も効率的な方法を見い出した――Google社の検索アルゴリズムに基づいてだ。 食物網の要になる生物種が絶滅すると、生態系全体の崩壊を引き起こす危険性があるということは、以前から科学者の間では知られていた。だが、種の相互作用は無数ともいえるほど存在するため、どの動物や植物がいちばん重要なのかを推測することは難しい。 [現在の群集生態学では「食物連鎖」という言葉より、食物網という概念の方が現実的なものとして重視されてきている
サポートベクターマシン入門
次へ: はじめに サポートベクターマシン入門 栗田 多喜夫 Takio Kurita 産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門 Neurosceince Research Institute, National Institute of Advanced Indastrial Science and Technology takio-kurita@aist.go.jp visitors since Jul. 19, 2002. 概要: 最近、サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)と呼ばれるパター ン認識手法が注目されており、ちょっとしたブームになっている。カーネルトリッ クにより非線形の識別関数を構成できるように拡張したサポートベクターマシン は、現在知られている多くの手法の中でも最も認識性能の優れた学習モデルの一 つである。サポートベクターマ
Support Vector Machine
最近よく巷で耳にするモノ． SVM， Support Vector Machine， さぽーとべくたーましん． これっていったい，どんなもんなんでしょう． なにやら便利そうなモノらしいので，ちょいと調べて要点をまとめてみようかな，なんて． でも，ただまとめただけだとそのへんの記事を読むのとなんにも変わらないので， コーディングするために必要な知識を中心にまとめてみることにします．
アルゴリズム設計 講義資料 2005
Algorithm Design Course Materials 2013 Oct 7: Introduction and Computational Complexity Oct 15: Search Trees Oct 21: Combinatorial Optimization Oct 28: Heuristic Search Nov 5: Text Search Nov 11: Data Compression Nov 18: Memory Management Nov 25: Graph Algorithms 1/2 Dec 2: Graph Algorithms 2/2 Dec 9: Computational Geometry Dec 16: Concurrency Control Jan 15: Canceled Jan 20: Clustering Course Pro
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