まだ機械学習の論文を追うのに消耗してるの？それBotで解決したよ - Qiita
まだ機械学習の論文を追うのに消耗してるの？ はい、消耗しているんです(涙) 機械学習の分野って本当に進歩が早いですよね？ 「最新の手法」が週間で変わるぐらいその変化は激しいものです。 そんな世界にキャッチアップしていくためには、一人の力だけでやっている場合ではない！ということで、私や私の先輩 icoxfog417 を含めて何人か共同で機械学習系論文の読み会を開催しています。 今回は、そこで読んだ論文の内容をつぶやいてくれる Twitter Bot をつくってみました。この Bot は読んだ論文についての一言まとめをつぶやいてくれます。一言まとめにより論文の内容を日本語で素早く把握できるようになります。以下のような感じです。 リサーチしている論文は、以下の GitHub リポジトリ( arXivTimes )で管理しています。こちらを更新するたびに Twitter でつぶやく仕組みになってい
Recommender Systems survey - Knowledge-Based Systems (2013) 読んだ (1/2) - Qiita
Recommender Systems survey - Knowledge-Based Systems (2013) 読んだ (1/2)機械学習MachineLearning論文推薦システム 長いので2回に分ける 概要と読む動機 2012年10月投稿，2013年4月採択の推薦システムのサーベイ論文 最新の技術動向の流れを確認したくて読むことにした 著者らもこのサーベイは過去のものと違い，有名な手法ではなく推薦システムのの進化に焦点を当てると述べているので期待がもてる 推薦システムのサーベイ論文について イントロに書かれている内容の気になったところをメモ 近年の推薦システムの適用領域について http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2181690 初期の推薦システムの方式について http://link.springer.com/article/10.1023/
ブラウザだけでユーザを区別する技術 : 研究開発
Table 1. Browser measurements included in Panopticlick Fingerprints ........................ ........................ これが本題 5 How Stable are Browser Fingerprints? 5.1 Changing Fingerprints as a Function of Time Among our userbase, rates of fingerprint change for returning cookie-accepting users were very high, with 37.4% of users who visited the site more than once exhibiting more than one fingerp
Survey1
Survey1 SVMを用いた固有表現抽出に関する論文のサーベイ 1.Support Vector Machineを用いた日本語固有表現抽出 2.Support Vector Machineの多値分類問題への適用法について 3.SVMに基づく固有表現抽出の高速化 4.日本語固有表現抽出における文節情報の利用 5.Stackingの効率的な学習方法と日本語固有表現抽出での評価 6.非頻出語に対して頑健な日本語固有表現の抽出 7.大域的情報を用いた日本語固有表現認識 SVMを利用した日本語固有表現抽出に関する論文が中心です． 固有表現タグを入力文の解析単位毎に正確に付与することが目的です． チャンカーは基本的にYamCha 1.Support Vector Machineを用いた日本語固有表現抽出 山田寛康 工藤拓 松本裕治 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 概要
マイクロブログ（twitter）に関する論文 | とりあえず、つくってみた
纏めてみた！結構前に読んだものもあるので、内容が間違っているかもしれませんが、あしからず！m(_ _)m 題名：Why We Twitter: Understanding Microblogging Usage and Communities 出典：Joint 9th WEBKDD and 1st SNA-KDD Workshop ’07 概要・特徴： twitterを分析した論文（初期なのでは？） twitterユーザの世界分布、ユーザ数の増加など twitterユーザの行動分析 ユーザは情報収集、日常の他愛もないつぶやき、他のユーザとのコミュニケーションをしている HITSアルゴリズムを用いてコミュニティ分析もしている 感想：この論文は引用されることが多く、twitterを研究される方は取りあえず、読んでおくと良いです！ リンク：http://ebiquity.umbc.edu
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サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
カーリル：【論文】カーリル開発の核心〜コンセプト、組織、技術〜
既存の図書館システムとは大きく異なる開発組織、自治体を横断する検索機能、超短期間の開発、Twitterなどによるユーザー参加型の開発はどのように実現されたのか。 それらのヒントになるような情報をまとめた論文を雑誌「専門図書館」に寄稿しました。その論文をPDFで公開しましたので、お知らせします。 目次 1. はじめに 2. 開発の背景 3. 楽しい図書館検索システムの提案 3.1 本と出会う楽しみを提供 3.2 検索を使って図書館を広報する 3.3 地域資源の中心地としての図書館 3.4 図書館にない本も検索 3.5 外部サービスと連携して利便性を高める 4. 開発手法 4.1 開発チームの構成 4.2 開発期間とモチベーション 4.3 ユーザーフィードバックに基づく修正 5. カーリルのシステム 5.1 マッシュアップの活用 5.2 開発言語 5.3 分散処理 5.4 図書
[PDF]「なぜ私たちはいつも締め切りに追われるのか。」松尾 豊 独立行政法人 産業技術総合研究所
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“コピペ論文”を判別 「コピペルナー」
ソフトウェア開発のアンク（東京都新宿区）は12月11日、リポートや論文などのテキストを、Webサイトや文献からまるまる“コピペ”していないかを判定するソフト「コピペルナー」の予約受け付けを開始した。12月下旬に発売する。 テキストを読み込んだ上で、Webサイトや文献データベースを検索。同じ文章や似た文章がないかを解析し、コピペと思われる文章の割合やコピー元の文献を表示するほか、コピペ部を色付きで表示。複数のテキストを読み込み、どれくらい似ているか示すこともできる。 金沢工業大学知的財産科学研究センター長の杉光一成教授が考案、アンクが開発した。杉光教授は「ソフトを販売することで、学生が『どうせコピペしてもばれてしまうから自分で考えてリポートを書こう』と思ってくれれば大成功だと思う」とコメントしている。 価格は、教育機関向けのスタンダード版が1ユーザー当たり4万5675円。機能を制限したスター
わかりやすい技術文章の書き方
誰が読むのか。 読み手にどんな感想を持ってもらいたいか。 読み手はどれくらいの予備知識を持っているか。 読み手はどんな目的で、何を期待して読むのか。 読み手が真っ先に知りたいことは何か。 レポート・論文とは何か 問いが与えられ、または自分が問いを提起し、 その問題に対して明確な答えを与え、 その主張を論理的に裏付けるための事実・理論的な根拠を提示して、主張を論証する。 標準的な構成要素とは何か レポート・論文の構成は、 概要 序論 本論 論議 という要素が標準的である。次にそれぞれの要素について簡単に見てみる。 概要 論文全体を結論も含めて、すべて要約する。 序論 本論で取り上げる内容は何か。 その問題をどんな動機で取り上げたのか。 その問題の背景は何か。 その問題についてどんなアプローチを取ったのか。 本論 調査・研究の方法・結論 論議 自己の議論・結論を客観的・第三者的に評価する。 そ
On the bursty evolution of Blogspace
Andrew Tomkins IBM Almaden Research Center 650 Harry Road San Jose, CA 95120 [email protected] Copyright is held by the author/owner(s). WWW2003, May 20-24, 2003, Budapest, Hungary. ACM 1-58113-680-3/03/0005. Abstract We propose two new tools to address the evolution of hyperlinked corpora. First, we define time graphs to extend the traditional notion of an evolving directed graph, capturing link
if_review.dvi
協調フィルタリングに関する研究動向 情報システム学専攻ロボティ ックス講座 9751090 福原 知宏 tomohi-f@is.aist-nara.ac.jp 1998 年 3 月 7 日 Abstract ネットワークの普及に伴い WWW や Netnews からの情報獲得の困難性が問題となってい る。これに対し新たな情報収集法として協調フィルタリング (Collaborative Filtering) が 提案されている。協調フィルタリングは他者の知識を用いる情報収集法である。本稿では 協調フィルタリングに関する現在の研究動向と今後の課題について述べる。現在行なわれ ている研究対象としては、明示的情報に基づくユーザの特徴把握、ユーザ間の類似度計算、 個々のユーザに応じた評価予想がある。今後の研究課題としては、暗示的情報を用いたユー ザの特徴把握、機械学習、マルチエージェントシス
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友人「ゲイの脳に電極ぶっさしてバイセクシュアルにする論文があるんだよ！」
http://db-event.jpn.org/deim2011/proceedings/pdf/a10-5.pdf
機械学習勉強会
TechCrunch | Startup and Technology News
東大で学んだ卒論の書き方★論文の書き方
インタラクション予稿集
第5回研究会プログラム：セマンティックウェブとオントロジー研究会