facebookのストーキングが凄まじい件について:ハムスター速報
facebookのストーキングが凄まじい件について Tweet カテゴリ☆☆☆ 1：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/11/24(木) 02:18:38.61ID:HgXLVhZu0 一ヶ月ほど前に買ったばかりのiphoneで登録したんだが アドレス帳にのってない人まで 友達かも？ てでてくるようになった。 10年ぐらい前icqで知り合った人とか、フェードアウトしたメル友とか、 入院中にちょっと仲よかったナースとか 忘れてた人たちがでてくる。 どうなってんの？ 2：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/11/24(木) 02:19:09.50ID:N8SbEGEo0 何それ怖い 3：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/11/24(木) 02:19:16.95ID:oTrIUMB/0 一度目を付けられたら最後 5：以下、名無し
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レコメンデーションの虚実（7）～“僕が好きな人”が僕の好みを気に入ってくれるとは限らない
レコメンデーションの虚実（7）～“僕が好きな人”が僕の好みを気に入ってくれるとは限らない：ソーシャルメディア セカンドステージ（2/2 ページ） ソーシャルメディアの可能性を切り開く「SocialFeed」 この逆転の発想を具現化しているのが、開発途中のソーシャル型RSSリーダーである「SocialFeed」だ。 このSocialFeedは、リアルコムが今年5月からスタートさせたインキュベーション事業「REALCOM Software Innovation Laboratory」（RSIL）の一環として開発がスタートしたプロジェクト。RSILは、書類選考やプレゼンテーション、面接などを経て認められたプロジェクトに対し、ソフト開発者がリアルコムのアメリカ子会社に赴任し、シリコンバレーで技術やビジネスプランを育成し、地元のベンチャーキャピタルなどから出資してもらうことを目指すというものだ。So
レコメンデーションの虚実（14）～ソーシャルスパムの時代がまもなくやってくる
レコメンデーションの虚実（14）～ソーシャルスパムの時代がまもなくやってくる：ソーシャルメディア セカンドステージ（2/2 ページ） 中身の薄いアフィリエイトブログ大量発生の舞台裏 こうした手法はごく一例に過ぎず、似たり寄ったりのスパム手法はインターネット上にあふれかえっている。自動生成ブログなどもそうだ。例えば「誰でも10万円を軽くクリア」というキャッチフレーズで、「ブログアフィリエイト成功マシーン」というソフトがインターネットで販売されている。Webサイトの説明によれば、「ドラマに出てきた俳優の名前」「ラジオから聞こえてきた曲の名前」などキーワードを指定して作成ボタンをクリックするだけで、自動的に記事を作成してくれるという。利用者はその記事とアフィリエイト広告を自分のブログに貼り付けるだけで良いというわけだ。 おそらくはソフトがクローラーを放ってWebを巡回させ、利用者が設定した広告キ
レコメンデーションの虚実（10）～「テープを作ってあげるよ」から生まれるボランティア精神とリスペクト
レコメンデーションの虚実（10）～「テープを作ってあげるよ」から生まれるボランティア精神とリスペクト：ソーシャルメディア セカンドステージ（2/2 ページ） 自分の好みに合ったヘビーユーザーのお勧めを得る仕組み そこでマッチングシステムがここで重要になってくる。多数存在するヘビーユーザーと、＜わたし＞の趣味をうまくマッチングさせることができれば、そのヘビーユーザーのレコメンデーションは＜わたし＞にとってきわめて好ましいものとなる。つまりは＜わたし＞のソウルメイトを見つけられるかどうかが、このマッチングシステムのカギなのだ。そしてこのマッチングシステムをWebの中で実現しようというのが、フェイバリットDBのコンセプトなのである。 フェイバリットDBにユーザー登録すると、ショップオーナーとなってセレクトショップを作ることができる。扱う商品は書籍や音楽CD、DVD。「ショップ」という名称になって
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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!
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
Kikker の学習の仕組みと Rocchio アルゴリズム - naoyaのはてなダイアリー
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「
Richard Wang (王俊晴)
Ph.D. Thesis Richard C. Wang: Language-Independent Class Instance Extraction Using the Web. In CMU SCS Technical Report Series (CMU-LTI-09-020), 2009. PowerPoint Slides: phd-thesis.ppt Thesis Systems Automatic Set Instance Acquirer (ASIA) Instance Acquisition refers to extracting instances of a given semantic class name (e.g., car makers => Ford, Nissan, Toyota). ASIA extracts set instances by uti
kanbayashiのブックマーク - はてなブックマーク
Rust標準ライブラリのBTreeMapの実装コードを参考にB+Treeをフルスクラッチで実装しました。 get, insert, remove, rangeなどの基本的な操作は実装できているので、ひとまずここに記録します。 ソースコードはGitHubリポジトリに公開しています。そちらもみて見てください github.com どなたかのB+Treeの実装や理解の参考になれば幸いです。 (1600行程度で収まったのでstd::collections::btree_mapより追いやすくなっていればいいなと) 実装した主な操作 Rustっぽい疑似コードです。細かい仕様はソースコードみてください。 fn get(key) -> Option<value> 入力に全順序なkeyを取る。もし要素が存在すれば、そのvalueを出力する。 fn insert(key, value) -> Option<o
HatebuSets
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
Bayesian Sets - mots quotidiens.
Bayesian Sets (Ghahramani and Heller, NIPS 2005)は Google Sets と同じようなことをベイズ的に行うアルゴリズムです。 いくつかアイテムを入れると, それを「補完する」ようなアイテムを 返してくれます。 これは NIPS の accepted papers が出た去年の8月から気になっていて, 本会議ではオーラルの発表もあって大体のやっていることはわかった ものの, 何と(本会議の時も!)論文がなく, 直接Hellerに連絡して もらえるように頼んでいたところ, Online proceedings の締切りがあった 時に連絡があって, 読めるようになりました。(リンクは下のページ参照) 岡野原君に先に 紹介 されてしまいましたが, 以下は, 岡野原君が書いていない話。 Bayesian Sets は, アイテム集合 D に対して,
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Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms
『汎用連想計算エンジン GETA ファミリー』へのコメント
汎用連想計算エンジン GETA ファミリー
http://www.labs.nec.co.jp/DTmining/members/yamanishi/Webmining.pdf
はてブおせっかい
Google Sets
https://www.ieice.org/~de/DEWS/DEWS2008/proceedings/files/b9/b9-4.pdf