fladdict.net blog: ソーシャルブックマーク考 タギングの可視化について
９割型のソーシャルタギング・サービスが、ユーザーインターフェースの模索をほとんどせずに、サービスの再生産をしているのは如何なものかと。 とか思ってみる。 例えばタグ分布の可視化を例にしてみると、はてな、del.icio.us, Technorati, Flickerと、まったく代わり映えがしない。あえて言うならば、Snippy（要招待）が面積比を使おうとしていたり、それ以前にflogが開き直ってタグを捨てたりしている程度である。 タグの可視化などサービスの本筋とは関係がない、と言ってしまえばそれまでだが、本質でないならばなおさらに有名サイトをマネするのではなく、むしろ積極的に情報デザインの実験の場にしてもよいはずだ。 例えば下の例は、サイズの代わりに背景の明度でタグのポピュラリティーを可視化したものだ。サイズ変化の手法では、最もポピュラーなタグは発見しやすいものの、サイズのせいで文字のベー
fladdict.net blog: ソーシャルブックマーク考２ タグの構造について
９割型のソーシャルタギング・サービスが、ユーザーインターフェースの模索をほとんどせずに、サービスの再生産をしているのは如何なものかと。 とか思ってみた前回の続き。 ソーシャルブックマークにおけるタグは、基本的にそれぞれの間に相互作用は存在しない独立関係にある。 具体例を挙げると、"Flash" タグ と "Macromedia" タグが存在した場合、"Flash"の持つ何かしらのパラメータ（例：登録数）が変化をしたり、あるいは"Flash" タグそのものが消滅をしても、"Macromedia"タグにはなんの影響もあらわれない。また、"Flash"タグも"Macromedia"タグも、自分以外のタグについての情報を持っていない。 しかし、このようなタグ構造は実装が簡単な反面、幾つかの問題点を持つ。１つは概念の内包構造が表現できない、例えばBlogというタグで検索しても、Movable Typ
fladdict.net blog: ソーシャルブックマーク考３ タグの構造について（続編）
ソーシャルブックマーク考２ タグの構造についての続き。 一本で書く予定だったんだけど、へんてこ上下関係判別ロジックの説明で冗長になりすぎました。一日休憩を挟んだだけで、書こうとしてたことが、はてなブックマークや、トラックバックで指摘されまくりで、書くことがなくなってきました（笑）。 また、前回のコメント欄でyuichiro氏から、「はてなダイアリーキーワードが以前ツリー構造だった」というご指摘をうけました。これ僕知りませんでした。これについてはもうちょっと調べてみます。 で、本題。とりあえず前回の話をまとめると。 ・タグが独立してるのはつまらんし、不便なのでなんとかしろ。 ・提案の１つとしては、上下階層構造があるよ。 ・上下階層構造も「階層のぶれ」対策が必要だよ、「両者参照」や「並列な関連語句」もムズイよ。 ということだった。 では、他にどんなやり方があるかというと、幾人かの方が指摘されて
Tag Hierarchyをつくったよ
賃貸暮らしのわが家の地震対策【揺れから命を守る編】 以前のブログでも記載した、防災の優先順位に基づいて対策を進めています。まだ手をつけられていない部分もありますが、ある程度まとまってきたのでざっくりとご紹介していきます。 優先順位別に改善していっているため、今回は主に地震の揺れ対策がメインになります。…
Tag Hierarchy in Hatena Bookmark
tagを入力してください。その入力tagについての階層構造を描画し関連するリンクを表示します。 tag :
Self-organizing map - Wikipedia
A self-organizing map (SOM) or self-organizing feature map (SOFM) is an unsupervised machine learning technique used to produce a low-dimensional (typically two-dimensional) representation of a higher-dimensional data set while preserving the topological structure of the data. For example, a data set with variables measured in observations could be represented as clusters of observations with simi
kookleの階層構造作成アルゴリズムをひらめいた - Ryoの開発日記 - 水曜日#p1
今まで、いかにも適当なヒューリスティクスに従ったアルゴリズムで階層構造を作っていたわけですが、もうちょっとまともな、数学とかのアイデアをベースにする方法をふとんの中で考えてて思いついた。 詳細は言えないけど、今までは、2つのタグのペアでの共起頻度しか見てなかった。つまりスカラ。 で、それだと 距離空間の条件 非負性（半正定値性）: d(x, y) ≥ 0, 同一性（非退化性）: d(x, y) = 0 ⇔ x = y, 対称性: d(x, y) = d(y, x), 三角不等式： d(x, y) + d(y, z) ≥ d(x, z) 距離空間の定義の4つ目の三角不等式が成り立たないので、ベクトル空間でのクラスタリングとかは多分うまくいかない 。 ex) d(犬,動物)+d(猫,動物) >= d(犬,猫) という関係は一般に成り立たない そこで、全単語との共起頻度を基底としたベクトルで各タ
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