確率ネットワークと知識情報処理への応用
次に、より一般的な多次元のデータのクラスタリングアルゴリズムについて考察する。 多次元データのクラスタリングアルゴリズムは、似たもの同士を併合していくつかの グループにまとめて行く階層的なクラスタリング (hierarchical clustering method) と、似たものが結果的に同じグループに入るように集合を分割する非階層的クラスタ リング (non-hierarchcal clustering method) とに大別して考えることができる。 非階層的クラスタリングの代表例は、k-mean法である。k-mean法は、ある初期分割か らはじめて、ある評価基準の意味で良い分割結果が得られるように対象を分類しなお すことを繰返して、最終的な分割結果を得る。k-mean法およびその改良版はアルゴリ ズムが比較的簡単なため、多くの場面で応用されている。例えば、ベクトル量子化器 の設計
This page contains links to some network data sets I've compiled over the years. All of these are free for scientific use to the best of my knowledge, meaning that the original authors have already made the data freely available, or that I have consulted the authors and received permission to the post the data here, or that the data are mine. If you make use of any of these data, please cite the o
Department of Computer Science We are an internationally-oriented community and home to world-class research in modern computer science.
日本化学会・ケモインフォマティクス部会 Divison of Chemoinformatics, The Chemical Society of Japan ケモインフォマティクス部会は日本化学会の部会の一つで、化学研究への情報・計算機の活用をテーマとしたケモインフォマティクス部会と改称しました。以前は「情報化学部会」でしたが、昨今「ケモインフォマティクス」という用語が一般に使われるようになり、また、わかりやすいとのこともあり「ケモインフォマティクス部会」と改称しました。現在の部会員数は約300人で、産学官の幅広い分野にわたっています。我が国のケモインフォマティクス分野の発展、普及のために活発に活動しています。化学・化学工業あるいは他の分野で、最新の情報技術・コンピュータ技術を求められている研究者、技術者、学生の方々には、ケモインフォマティクス部会に入会され有益な知識・交流の場を積極的に利
In the recent series of posts, we have presented Twitter Goolgle Maps mashup, a Twitter search and buzz tracking tool called Twitterment and analysis of geolocation information from the twitter dataset. By providing a neat API, Twitter has enabled researchers to get a better understanding of Microblogging. In this post, I have used the Large Graph Layout (LGL) tool to visualize the social network
« 関西ラジオ「さくらのブロラジ」出演と「テレビとネットの近未来カンファレンス」のお知らせ | Main | 美しい「マンデルブロ集合計算・描画プログラム」 » 書評:脳・こころ |書評: 企画・発想| 書評:文化・文明|書評:経済・経営 |書評:子 供・教育|書 評:小説・戯曲|書評:ネット活用 |書評: 仕事・管理|書 評:メディア論|書評:その他|書評:思想・哲学 |書評 :文章・表現|書評:認知・心理 |書評:神 話・宗教|書 評:科学・技術|書評:社会・世間 |書評:教養 ・雑学 2006年度 年間オススメ書籍ランキング ノンフィクション部門 2006年度 年間オススメ書籍ランキング フィクション編 2005年度 書籍売り上げラン キング ベスト20 2005年度 年間オススメ書籍 ランキング ベスト20冊 2004年度 人気記事ベスト10 アクセス数が多かった記事とは? 200
WEBサイトは来訪者のクリックに応じ、個々に異なるページの組合せを提供します。 サイトが「どのように見られたのか」のパターンを知ることが重要です。 個々のページを何人が観たかを調べても、「来訪者の体験」は解りません。 サイトが何を発信しているのか、それ自体を、一種のデータと考えます。 具体的には各ページ上の全テキストを「発信データ」として扱います。 来訪者の検索キーワードも、探している情報についての「データ」と見なせます。 そして、サイトの「発信情報」と来訪者の「欲しい情報」が、ウェブ上でどのように 交差したのかも、アクセスログから取り出すことができます。 ページビュー数などの「数字」や「棒グラフ」では把握することのできない、 「来訪者が体験した構造」を、「画像」と「単語」だけで直観的に把握できます。 それが、量子数理を利用した「WEB体験の可視化」です ・・・
研究者のお仕事として、新しい分野を開拓する、文字通りの「研究」をすることはもちろんですが、もう1つ、いまの時代や状況がどういう成り立ちをしているのかといったことを言葉で説明してみるという役割があるのではないかと思っています(後者ばかりをやっていると評論家と呼ばれてしまいますが…)。個人的に2006年を振り返ると、たまたまそういった機会が多く、結果としていくつかの記事が手元に残りました。いつもは、こういう記事は同じ研究者の中でだけ流通するものですが、少し思うところがあってHTML化し、公開してみることにしました。 あれやこれやの経緯があって、Web2.0という言葉と切っても切れない世界にどっぷり浸かっています。そうすると「Web2.0ってどうなの?」あるいはもっと直接的に「Web2.0はいつ終わるの?」と聞かれることがあるのですが、ぼくはいつも楽観的な返事をしています。10年ぐらいは大丈夫な
アカデミー賞の作品賞は結局ディパーテッドでしたね。個人的には硫黄島かな?と思っていたのですが。 さて、つくねパパのブログでも取り上げられている様に、PingKingが先日またバージョンアップしました。今回のバージョンアップでは、今までソーシャルブックマークでありそでなかった(と、思う)いくつかのフィチャーが提供開始しています。 このページが問題のアレなのですが、大きく2つのブックマークしない人にも、する人にもうれしい機能が提供されています。 1, 関連性のあるブックマークをリコメンド 画面右側に表示されている、「この記事もチェック」と言うコンテンツがそれにあたります。 画像はアカデミー賞で見事に作品賞に輝いた、ディパーテッドのオフィシャルサイトに関連する他のブックマークになるのですが、見事にディパーテド関連のブログ記事のページがレコメンドされているのがわかります。(サンプル:ディパーテッド
Maps Here you will find static and dynamic 2D JPG/PNG images and 3D VRML maps of the Internet. These maps are built off of our database using two different graphing engines: Large Graph Layout (LGL) by Alex Adai and Graphviz by Peter North at AT&T Labs Research. Each graphing engine produces wonderful displays, but they are only as good as the data and graphing language we provide. You can find ou
>> [Memo] What's Really New on the Web? 招待講演「大規模Webアーカイブの時空間分析とその実際」 @ www.textfile.org 経由で、 招待講演「大規模Webアーカイブの時空間分析とその実際」 @ Cafe Babe ふむ。 この中の、 しかし,Webページがいつ作られたのか…という情報を判定するのは,スナッ プショットにも欠落があるのだから難しい.Webサーバだって,まともに Last-Modifiedなんて付けてくれないもの.…と思っていたら,デモを見てびっ くりした…というのは,なんと豊田先生はアーカイブを解析して,Webページ の新しさを求める方法を実現していたのだった.つまり,制約のあるデータを 使っても自由に過去に遡れるWebタイムマシンを目の前に見せてくれたのだっ た. 招待講演「大規模Webアーカイブの時空間分析とその実際
1月22・23日に人工知能学会・知識ベースシステム研究会と電子情報通信学会の知能ソフトウェア工学研究会の共催で研究会があったのだが,「Web情報処理」特集と共に,東京大学から豊田正史助教授を招いて招待講演を企画させて頂いた.豊田助教授は,情報大航海プロジェクトと情報爆発プロジェクトの中心人物である喜連川教授の研究室に属していることからわかるように,これらのプロジェクトの技術的基盤を支える人物の一人でもある.この招待講演のスライドは以下の場所で公開されているので,興味がある人は見て頂きたい. http://www.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/~toyoda/bib/papers/kbse-jsai-kbs.pdf 講演に関しては,口頭でかまわないから,普段論文やプレゼン資料に書かないようなこと…たとえば実装の詳細とか,実際の処理時間とか,このようなデータを扱うノウハウとか…も
タグとは何か del.icio.usのWhat are tags?から ブックマークなどを整理したり後で思い出すために、自分で自由に与える1語の説明 タグは階層がなく自由なので、あてがいぶちの分類に無理に合わせる苦労がなく、扱いやすい ほかの人のタグと合わせて、関心事項についての協調型レポジトリを構築できる 統制されない自由なキーワード 手軽に利用でき、新しい現象もすぐタグにできる 既存の統制語彙では新しい動きに対応できない 一方、多数のユーザが与えるキーワードには、同義語、多義語が必然的に含まれる 体系化のないフラットな空間 階層ではなく、キーワードの組み合わせで詳細概念を柔軟に表現 一方、階層を利用したグループ化や関連概念の検索はできない 統計的なグループや関連付けはある程度可能 タグのかたち 対象、ユーザ、キーワードの3大要素 タグは、タグを与える対象、タグを与えるユーザ、タグに用い
正義感とか、観念的な話で盛り上がるのもいいけど、学術的、定量的研究をもとにして話をするとエラい人に見えるかもよ。ということで、タダで全文あるいはアブストが読める研究論文をいくつか。 2ちゃんねるが盛り上がるダイナミズム……アブストのみ無料。大学などからは全文閲覧可能。また、http://www.miv.t.u-tokyo.ac.jp/papers/matumura_IPSJ_2ch.pdfで公開されている。フレーミングは議論を阻害するか : 2ちゃんねるは何故面白い?……アブストのみ無料。大学などからは全文閲覧可能ネットに媒介される儀礼的パフォーマンス : 2ちゃんねる・吉野家祭りをめぐるメディア人類学的研究……全文閲覧可能2 ちゃんねる研究 改訂版……1番目の論文の著者の松村真宏氏による電子掲示板上のコミュニケーションにおける自己開示の返報性と感情的側面に関する分析……アブストのみ無料。
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く