私のブックマーク「Web構造マイニングとWeb視覚化」
１．はじめに Webデータにおけるパターン発見をデータマイニング技術を用いて行なうこと をWebマイニングと呼ぶ。Webマイニングは、自然言語処理や機械学習、データ マイニングなどの人工知能の分野にとどまらず、情報検索やデータベースなど 幅広い分野と関連する複合的な研究分野である。 注目するWebデータの種類によって、Webマイニングは以下の3つに分類される。 1) Webページのコンテンツに注目し、自然言語処理やデータベースのアプローチを用いて、 テキストマイニングによる情報抽出や半構造データにおける検索のモデル化などを 目指すWeb内容マイニング 2) Webページ間を結ぶハイパーリンクによって構成されるグラフ構造に注目し、 関連ページの発見や重要ページのランキング、グラフ構造のモデル化などを 目指すWeb構造マイニング 3) Webページの閲覧によって生じる(サーバー側やクライアント
iv.xight.org - 情報視覚化
■ Information Visualization の用途 情報検索 データ解析 プログラムデバッグ ■ Information Visualization に必要な技法 必要なものだけ表示する技法 画面の表示可能領域に制限 情報を選択的に表示 ズーミング手法・フィルタリング手法・重要度計算手法・画面を歪ませて表示する手法 e.t.c. 全体と詳細を同時に見る技法 全体を概観しながら詳細も見ることが可能 ズーミングの応用 抽象データの画面へのマッピング技法 表示すべきデータがユーザ操作により変化 表示すべき情報をどのような位置，形，色で表示するか グラフの自動配置手法・階層構造の表示手法 e.t.c. 自動レイアウト技法 重なりがちゃんと見えるように グラフの自動配置手法の一つ？ インタラクション技法 直接操作によって画面を移動・拡大させたり，条件を変更して動的検索を行ったりする手法
要点を押さえてすっきり！できる「プレゼン資料」の作り方 - はてなニュース
「プレゼン」といえば、話し方のテクニックだけでなく「資料作り」も欠かせませんよね。今回は資料作りが苦手な人はもちろん、今までなんとなく資料を作っていたという人にもおすすめしたい「プレゼン資料の作り方」についてのエントリーを集めました。 ■プレゼンの前に！知っておきたい4つのポイント まずはプレゼンをする前に心得ておきたいポイントです。自分の普段のプレゼンと照らし合わせてチェックしたいですね。 ▽プレゼンを通すために絶対必要な“4つ”のこと - livedoor ディレクターブログ こちらのエントリーでは、livedoorのディレクターが「プレゼンを通すために必要なポイント」として以下の4つを挙げています。 「スライドに全てを書かないこと」 「プレゼン全体を30秒で要約できるようにすること」 「事前に聞き手と話すこと」 「承認の粒度はこちらから提示すること」 「スライド」と「カンペ」とは別物
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