博士生活振り返り - DO++
ずっとドタバタしていたのですが、ようやく新しい生活のリズムがでてきました。 無事、情報理工学の博士号を取得して卒業し、4月からPreferred Infrastructureでフルタイムで働いています。 研究方面からのお誘いもいろいろあったのですが、会社一本に専念しております。 ただ、研究活動はこれからも会社のバックアップのもとしていきます。 また、3月に結婚もしました。 年明けから博士卒業、結婚の二本柱に加えてNLPチュートリアル、会社の仕事とテンパってました。 なんとか体を壊さず乗り越えられたのはみなさんの助けです。 しかし、喉元過ぎると熱さ忘れるという言葉通り、「これはもうだめだろう」と追い詰められていた時の気持ちを既に忘れつつあります。 誰かの参考になるかもしれませんので、この時の気持ちも含め博士３年過ごして感じたことや、研究の話とかを思い出せる範囲で書いてみます。 --- 私が修
サルでも分かる人文科学／社会科学／自然科学の見分け方（分割図つき）
このエントリーは、経済学を人文科学のひとつにしている人（バカ）がいる、という「驚き」から書かれた。 少し弁護しておくと、人間、自分と近い立場については細かく分けて見るが、自分から遠くなるほど「いっしょくた」に見えるものである。 たとえば理系の人にとっては「文系」はすべからく同じに見えるのかもしれない（逆に文系からは「理系」はすべからく同じに見えるのかもしれない）。 まあ、しかし最初から、そう決めつけるのはあまりに失礼だ。 事実、個人的に意見を交わすことのある「理系の人」は、人文科学や社会科学についても実に多くの知識と見識を持ち合わせている。 では「経済学を人文科学のひとつ」として扱う人間が、特別に知識に欠けアタマが悪く、新聞の論説記事はもとより４コママンガのオチもわからないというのだろうか（論説記事の方はしばしばオチがないけれど）？ とりあえず分割図を描いてみた。 （１）理系／文系の区分…
Analysis of a large-scale weighted network of one-to-one human communication - 日々の勉強の航跡
Jukka-Pekka Onnela 1,2 Jari Sramaki 1 Jorkki Hyvonen 1 Gabor Szabo 3,4 M. Argollo de Menezes 3 Kimmo kaski 1 Albert-Laszlo Barabasi 3,4 Janos Kertesz 1,5 1 Laboratoryof Computational Engineering, Helsinki Universityof Technology, Finland 2 ClarendonLaboratory, PhysicsDepartment, OxfordUniversity, Oxford, U.K 3 Departmentof PhysicsandCenterforComplexNetworksResearch, University of NotreDame, IN, US
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
大規模ネットワークのコミュニティ階層構造を高速に抽出する - cameraLady
論文を読んだので内容のメモ．訳すというよりはボクの解釈のメモです．先日のエントリ 気が向いたので研究について書く は前置きでした． Fast unfolding of community hierarchies in large networks アブストラクト ソーシャル系のサービスは秩序と乱雑さを併せ持つ複雑ネットワークとして捉えられる．SNS や携帯電話のネットワーク，Web のように大規模なものにおいては，その全体構造を把握するための解析手法が求められている． ネットワークを密に結合したノード集合であるコミュニティ(ここではクラスタと同意)に分解するアプローチは有効だ．SNS などからコミュニティを抽出することで，トピックについて知ることができる．さらに，得られたコミュニティをノードしてメタネットワークを生成すれば，ネットワークの構造を視覚的に把握できるようになるだろう． この論文
ニコニコ学会（国際部会）、早くも本当に実現!? ― ロンドン大学 GoldSmiths の「ニコニコ動画」研究プロジェクトについてのご紹介 - 濱野智史の個人ウェブサイト@hatena
もうひとつ近況報告です。ロンドン大学の Goldsmiths Media Research Programme の研究グループが、「ニコニコ動画」に関する研究を行うためにイギリスから来日されているのですが、先日、インタビューを受けました。そのレポートが以下にアップされています。 Tag-Wars A conversation with Hamano-san - Metagold A Research Blog about Nico Nico Douga http://d.hatena.ne.jp/metagold/20080513/1210652036 このグループは、基本的にカルチュラル・スタディーズやメディア論の観点から、「情報社会における新しいメタデータのあり方」をテーマに、日本のニコニコ動画をケースに取り上げているとのことでした。メインのインタビュアーはGoetz Bachmann
My Open Archive
あんゆへようこそ。 管理人のMatsuです。 あんゆは不倫を楽しむ女性、男性のための恋愛コラムサイトです。 「不倫を心から楽しみたい」という方や、「不本意ながら不倫をしてしまったが幸せになりたい」という方、「不倫に興味がある」という方まで、是非楽しんでいってくださいね。 不倫も恋愛の一つです。 好きになった相手が既婚者であった。 結婚した後、運命の人に出会えた。 知らずに付き合っていたら相手は既婚者だった。 といったことだけで、周りから避けられ、虐げられ、不幸になって良いものでしょうか。 不倫をしている人、不倫に悩む人に伝えたいことは、「恋愛で幸せになる」ということ。 悲観的にならず、必ず幸せになりましょうね。 不倫には不幸になる不倫、幸せになれる不倫があります。 幸せも貴方次第で掴めるはずですよ。
ニコニコ動画、学術研究の対象に--ユーザーによって淘汰される「タグ」の可能性
再生中の動画上にコメントを付け、視聴者同士で盛り上がれる「ニコニコ動画」。動画の上に文字を流すというインターフェースが斬新で注目を集めているが、ニコニコ動画にはそれ以外にも独自の仕組みを持つ機能が多数存在している。動画の分類をするために付けられるタグも、その1つだ。そしてこのタグに注目した研究論文が2008年、人工知能学会 知識ベースシステム研究会にて発表された。 「ニコニコ動画におけるタグ共起ネットワークの特徴抽出」と題したこの論文は、北海道大学大学院情報科学研究科に所属していた伊藤聖修氏によって提出された。動画に付けられたタグ同士の関連性から、現在注目すべきタグを発見できるのではないか――大学院でネットワーク理論を学んでいた伊藤氏は、ニコニコ動画を見てこのように考えた。 ニコニコ動画に注目したのは、1ユーザーとして使っていたというだけでなく、独特なタグのシステムが面白いと感じたからだ。
研究テーマを探している学生のときに考えた事 | Lifehacking.jp
「どうしたら研究ができるようになるのか？」 身近な話で恐縮ですが、大学には研究者の卵である学生もおおぜいいて、数多くの悩みや、疑問や、文句を日々いろんなところから聞きますが、突き詰めればそれはこの質問に集約されます。 「研究」「リサーチ」を始めるときは、どこか小説を書く作業に似ていて、いつ終わるともしれない千里の旅の一歩を踏み出すような当ての無さがあります。わくわくもしますが、間違いやすく、不安な一瞬でもあります。 なので、「何を研究すればいいのかわからない」「どこから始めればいいのかわからない」「すべてが手を付けられている気がする」 という怨嗟の声がよく聞こえてくる訳です。自分も普通の人の倍近い時間をかけて博士号をとったので、これはよく自問自答していました。 いまでは自分なりの研究テーマの探し方が確立できましたが、こうした戦略は身に付く前は地道ですが次のような方法で興味の対象を絞るという
PVで一喜一憂しない、経営のためのWeb解析とは？
「PVが上がった、下がった──」。Webサイトのマーケティングで、そんな一喜一憂をしていないか。Web解析はすでに、企業の経営に直結する重要指標になってきている。Web解析の結果をビジネス運営の指標（KPI：key performance indicator）として活用し、経営に生かし始めている企業も増加中だ。 ではどんな考え方で、どんな体制で、どんな方法でWeb解析を経営に活用すればいいのか。10月2日にオーリック・システムズが主催した「Webマーケティング事例セミナー」の模様から、それを読み取ってみよう。 変化するWeb解析市場の今 「Web解析とは、一言でいうとビジネス運営の指標──KPIを得ることだ。この指標とは一目見て、対応し、行動が起こせるもの」 こう話したのは、Webマーケティングの最新トレンドと題して壇上に上がったオーリック・システムズの幾留浩一郎社長だ。Web解析ツール「
MASコミュニティ - 構造計画研究所
社会などの複雑系を分析できる手法「マルチエージェント・シミュレーション(MAS)」について紹介し、 「artisoc」でシミュレーションを体験できるサイトです。 ぜひ複雑系の素晴らしい世界を体験し、ご自身で構築してみてください。
2006年度 人工知能学会全国大会 (第20回) 発表一覧
1A1 6月7日(水) 09:30〜10:50 A会場 テキストマイニング 1A1-1 制約付きクラスタリングを用いた論文分類 1A1-2 人間乱数の分析 1A1-3 知識検索サイトにおける有害情報のフィルタリング知識の表出化 1A1-4 ディスカッションオントロジー：実世界の会議における人間行動から取得したメタデータ解析による知識発見 1A2 6月7日(水) 11:00〜12:20 A会場 グラフマイニング 1A2-1 NTGを利用した薬物分子グラフマイニングのための知識ベースの構築と活性推定への応用 1A2-2 部分構造情報を用いたグラフクラスタリング手法の検討 1A2-3 DryadeによるGene Network DAGデータからの飽和頻出木マイニング 1A2-4 グラフ構造データからの特徴的なパターン抽出における制約に基づく探索制御 1A3 6月7日(水) 15:10〜1
ベイジアンネットワーク
確率変数をノードで表し, 因果関係や相関関係といった依存する関係を持つ 変数の間にリンクを張ったグラフ構造による 確率モデルが確率ネットワーク(あるいはグラフィカルモデル[Whittaker 90,宮川 98]) と呼ばれ，その中でとくに リンクが因果関係の方向に向きを持ち，このリンクをたどったパスが循環しない， 非循環有向グラフで表されるモデルがベイジアンネットワークである2． ベイジアンネットは確率変数間の定性的な依存関係をグラフ構造によって表し，変数間の 定量的な依存関係はその変数の間に定義される条件付き確率によって表すことで問題領域を モデル化する． 先に述べたの間の条件付き依存性をベイジアンネットワークでは向きのついた リンクによって と表し，を親ノード，は 子ノードと呼ぶ． 親ノードが複数あるとき子ノードの親ノードの集合を と書くことにする．この場合の変数に関する 依存関係は条
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