SBM研究会で"私がチャレンジしたSBMデータマイニング"という発表を行いましたが、そのスライドを置いておきます。 ・[2008/7/21 22:43 version final] ・http://www.slideshare.net/rawwell/sbm-presentation #リンク切れしていたので、どなたかがSlideshareにアップしたものにリンクw Change Logs ・2010/8/23 リンク切れを解決 ・2008/7/21 22:43 version final 初版の2倍以上にスライドを増やした。また、"個人による高性能データマイニング"の話を追加した。 ・2008/7/16 23:45 version 1.1 TF-IDFの説明が間違っているとの指摘を受け、説明部分を修正 ・2008/7/12 23:53 version 1 公開 SBM研究会の体験記
先日のソーシャルブックマーク研究会では id:kanbayashi さんによる発表がありました。id:kanbayashi さんは Kikker や はてブまわりのひと などの開発をされている方です。最近情報検索理論に入門した自分にとっては、非常に面白い発表でした。 発表の中で Kikker の学習の仕組みについての解説もありました。Kikker は Cosine similarity で推薦するドキュメントを検索しているそうですが、ユーザーのクリックデータを使って、ユーザーごとに推薦対象を最適化するようにしているそうです。この学習は、ユーザーが見たページのベクトルを、そのユーザーの趣向ベクトルに足し込むことで実現している、とのことでした。 SBM研究会で発表した"私がチャレンジしたSBMデータマイニング"のスライド - Ryoの開発日記 Neo! 発表ではベクトルを加算することについて「
興味のあるページのURLを入力すると、はてなブックマークのブックマークの情報を利用して、関連ページを検索します。 最大30秒ほどかかります。 時々落ちます。 URL: 検索対象期間: 以前 全期間 以後 1週間以内 ブックマークレットを使うと、見ているページの関連ページを検索できて便利です。 ブックマークレット: HatebuSetsで関連ページを検索 日記: HatebuSetsについて 関連ツール: HatebuFriends リンク ソーシャルブックマークを利用して関連ページを検索するサイト: HatenaTail, similicio.us 同位語を検索するサイト: Google Sets, SEAL はてなウェブサービス labs.irons.jp
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