pooneilの脳科学論文コメント: 論文コメントの集約 アーカイブ
論文コメントの集約について。元スレッドは文献リストをタグ付けして共有するConnoteaとfolksonomyに関して。 ■ 論文コメント日記についてのあふれる思いを どもども。さいきんブッコワレ気味です。水泳やってたこともあって、むかしは夏の方が好きでしたけど、なんかさいきん夏の暑さに体がもたない。歳でしょうか。なんてことはどうでもいい。 たまに思いがあふれてつい「私のブログ論」を書いてしまうのです。繰り返しになりますが、たいがいあとで消してるので、なんどでもやりましょう。長いっすよ。 んで、なんで私がこのブログで人の論文になんか言うのをメインコンテンツにしているのか。それは、1) それがいちばん書いていて問題が起こりにくいから、2) それは有益だから、3) 同じようなことをする人が増えてきてくれたらうれしいと私が思うから、そして 4) それらの交流を通じて、もっと大事なことを語れる場を
日本機械学会 第20回計算力学講演会, 原稿作成要領
講演原稿 ２ページ以内，２ページを超えた場合は書き直していただきます。 原稿はＡ４判白紙をご使用ください。（英文アブストラクトは省略可。） ご提出いただきました原稿は原則として返却いたしません。 原稿作成要領については，こちらをご覧ください。 原稿は必ず白黒印刷しご提出ください。カラー印刷はできません。発表者の責任において、図表など確認の上、ご提出をお願い申し上げます。 提出物 講演原稿本文1部 原稿コピー１部（予め座長にお送りする分です．）【必ず同封してください。】 JSTデータベース用講演論文抄録 原稿受理通知用はがき：官製はがきに下記項目をご記入ください。（同封されていない場合は，通知不要と考えさせていただきます。） 表面：貴台氏名，連絡先所在地 裏面：・原稿受領通知 行事名（No.07-36 第20回計算力学講演会） 講演番号 講演原稿表題 原稿締切日 2007年8月31日（金）必
Web2.0と集合知 - Vox
本論文は非公式バージョンです。学術論文へ引用される場合には、必ず「情報処理」2006年11月号掲載の論文をご参照ください。（大向一輝: Web2.0と集合知, 情報処理, Vol.47, No.11, pp.1214-1221, 2006.）----Web2.0と集合知 Collective Intelligence on Web 2.0大向 一輝 Ikki Ohmukai国立情報学研究所 / 総合研究大学院大学 National Institute of Informatics / The Graduate University for Advanced Studies 1. はじめにWeb2.0の潮流の中でとくに特徴的なのは、ブログやソーシャルネットワーキングサービス（SNS）で見られるような、参加者自身によるコンテンツの作成・公開である。折からのWebユーザの増加に伴い、こういったコ
形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出
形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出 2005-10-12-1 [Programming][Algorithm] 形態素解析器と Yahoo! Web 検索 API と TF-IDF を使ってキーワード抽 出するという先日の検索会議でのデモ、KEYAPI[2005-09-30-3]。 教科書に載っているような基本中の基本ですが、あらためてエッセンスを 簡単な例で解説したいと思います。 目的：キーワード抽出対象テキストから、そのテキストを代表する キーワードを抽出します。TF-IDF という指標を用います。（この値が大 きいほどその単語が代表キーワードっぽいということでよろしく。） TF-IDF を計算するためには、 (1) キーワード抽出対象テキスト中の代表キーワード候補出現数 (TF)、 (2) 全てのドキュメント数 (N)、 (3) 代表キーワード候補が含まれるドキュメ
[B! 推薦] torutoのブックマーク
リクルート子会社のブログウォッチャーは3月11日、SNSの書き込みや、専用ゲームのプレイ履歴などからユーザーの好みを判断し、おすすめ情報やクーポン、広告などを配信する「プロファイルパスポート」の実験サービスを、ユーザー数限定で始めた。 経済産業省の「情報大航海プロジェクト」の一環。さまざまな企業がユーザーの行動を把握し、リコメンド情報を配信するための共通基盤に育てる計画だ。 独自のSNS「Shooti Town」とゲーム「Game0.1a wyrd（ウィルド）」を通じてユーザーの好みを把握し、リクルートのクーポン誌「ホットペッパー」のクーポンのQRコードなどを、ゲーム画面上に配信する。 Shooti Townは、FlashとXMLで構築したアドベンチャーゲーム。WiiやPDAからの操作にも対応した。東京を模した仮想マップ上を歩き、出会った人に話しかけたりしながらクエストをクリアしていく。
CNET Japan
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人工知能の話題: 協調フィルタリング
レンタルビデオ店には非常にたくさんの映画があります．あまりに多すぎてどれが面白いかよくわかりません．そんなとき，面白そうな映画を選んでくれるシステムを推薦システム（recommender system）といいます． この推薦システムには二種類の主な実現方法があります．一つは，好きな監督・俳優・ジャンルなどを決めると，それにあった映画を見つけるという内容に基づくフィルタリング（content-based filtering）という方法です．そして，もう一つがここで紹介する協調フィルタリング（collaborative filtering）です．この映画は面白かったとか，この映画はつまらなかったとかの批評のデータをいろいろな人から集めておき，そのデータを参考にして，面白そうな映画を推薦する方法です． ここでは，協調フィルタリングの一つであるJ.RiedlらのGroupLensの方法(注1)を紹
3.6.5 CSCW
(1) CSCWとグループウェア パーソナルコンピュータのネットワーク化の進展に伴い，企業組織の中でのグループ作業を支援するグループウェア製品が市場に出始め話題になっている。また，WWWを中心としたインターネット技術を会社組織内での情報システムに応用する「イントラネット」も，グループウェアとしての働きを持っている。 この「グループウェア」，および「CSCW」というキーワードは80年代後半になって広く認知されるようになった。CSCW(Computer-Supported Cooperative Work)は人間の協調活動をコンピュータを用いていかに支援するかという研究分野・学問分野の名称である。これは，米国の計算機学会ACMが主催する国際会議の名称がもとになっている。一方，グループウェアはCSCWに基づいた具体的なシステム，あるいはテクノロジをさす。 CSCW/グループウェアに関する
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東大で学んだ卒論の書き方★論文の書き方
Semantic Web Recommender Systems
IEEE Xplore Login
http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/~sugi/2005/pattern-recognition8-EB.pdf
http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/~sugi/2005/pattern-recognition7-MAP.pdf
http://adammathes.com/academic/computer-mediated-communication/folksonomies.pdf
CSDL | IEEE Computer Society
http://64.233.179.104/scholar?hl=ja&lr=&q=cache:r1KMUvcexdEJ:www.topixa.com/www2006/13.pdf
Folksonomyにおけるコンテンツ推薦のためのメタデータ成長モデルの提案 | CiNii Research
CiteSeerX
Amazon.co.jp: グループウェアとその応用: ネットワークとマルチメディアトラック (ソフトウェアテクノロジーシリーズ 12): 垂水浩幸: 本
http://www-solid.eps.s.u-tokyo.ac.jp/~crest/