Tutorial of JUNG2.0 in Scala
JUNG2.0 in Scala チュートリアル JUNG（Java Universal Network/Graph Framework）は、グラフやネットワークを対象データとしたソフトウェアライブラリで、グラフやネットワークを扱うプログラムを簡単に作成することができます。このチュートリアルでは、JUNG Version 2.0をScalaで利用する方法を説明します。（Javaで利用する方法についてはこちらを御覧下さい。） このチュートリアルは2010年1月にリリースされたVersion 2.0.1に基いています。 Contents Step 1: JUNG2.0の基礎 Step 2: 簡単なグラフの作成と表示 Step 3: 自動レイアウト機能の利用 Step 4: ラベルの表示 Step 5: 視覚属性の設定 Step 6: マウス操作の設定 Step 7: ファイル入出力 【注意】2
Google Prediction API - Google Code
How do I start? Learn more about Google Prediction API. Request access. Try out the sample code. What is the Google Prediction API? The Prediction API enables access to Google's machine learning algorithms to analyze your historic data and predict likely future outcomes. Upload your data to Google Storage for Developers, then use the Prediction API to make real-time decisions in your applications.
Alcor の Abbreviation Scoring - steps to phantasien(2009-09-12)
同僚の生産性ツール愛好家が熱に浮かされて言った. "QuickSilver の検索がすごいんだよ!" どう凄いのかというと, たとえば "Skype を検索するのに <sp> でいい!" らしい. それは凄いのかも. 私もいちおう QuickSilver を使っているけれど, 素敵機能の類はまったく活用していない. だいたい私の使うアプリケーションはどれも一文字で特定できる. Firefox, Emacs, iTerm, Activity Monitor... そういえば iTunes は iTerm と被ってる. ためしに <iu> と打ってみたら iTunes にマッチする. なんとなく凄い気がしてきた. 同僚はこのアルゴリズムが気になるらしい. 編集距離の仲間かとも思ったけれど, 違う気がする. とりあえずぐぐってみたところ, QuickSilver は 2007 年に オープンソー
統計的に正しいランキングを行う方法をJavaで書く - バイオインフォマティクスって何ですか？
Java | 統計的に正しいランキングを行う方法を見たのでちょっとJavaで書いてみる。はじめになにがしたいかというと、「レイティング」というのをご存じでしょうか。Amazonとかで商品を購入者が星つけて評価したりしてるやつ。ああいうので「良かったランキング」というのを作りたい。みんなが「購入して良かった」という評価をつけてる商品は、他の人にとっても「良かった商品」になる可能性が高い。いい商品だということがわかるわけです。問題点じゃあどういうふうにランキングをつければいいの？ということを考えると、次の問題にぶちあたる。評価してる人の数の違い。例えば、Aという商品は100人が評価していて、平均の星の数は 4.8 だとする。一方、Bの商品は1人が星5つで評価していたとする。このとき、Aの商品とBの商品ではどちらをランキング上位にすればいいだろうか？あなたならどちらを買いたい？Aはたくさんの人が
How Not To Sort By Average Rating
By Evan Miller February 6, 2009 (Changes) Translations: Dutch Estonian German Russian Ukrainian PROBLEM: You are a web programmer. You have users. Your users rate stuff on your site. You want to put the highest-rated stuff at the top and lowest-rated at the bottom. You need some sort of “score” to sort by. WRONG SOLUTION #1: Score = (Positive ratings) − (Negative ratings) Why it is wrong: Supp
Introduction to Information Retrieval
This is the companion website for the following book. Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008. You can order this book at CUP, at your local bookstore or on the internet. The best search term to use is the ISBN: 0521865719. The book aims to provide a modern approach to information retrieval from a co
協調フィルタリング技術を掘り下げる--ECサイトのレコメンド技術を考える（3）
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 前回は、ECサイトのレコメンド技術の種類として、ルールベース方式、コンテンツベースフィルタリング方式、協調フィルタリング方式、ベイジアンネットワーク方式の4つを紹介した。今回は、これらのレコメンド方式をより細分化した上で、協調フィルタリングのロジックについて解説したい。 4つのレコメンド方式は、「レコメンドするために必要な情報は何なのか」、「何をもってレコメンドするためのルールとするか」という切り口で分類していると解説した。それぞれのレコメンド方式は、さらに「どの判別属性を軸にレコメンドアイテムを決定しているのか」という切り口によって細分化できる。その判別属性とは、アイテムベース、ユーザーベース、ユーザー提示情報ベースの3つだ。 例えば
経路探索アルゴリズムA* - gan2 の Ruby 勉強日記
RTSや防衛ゲームでよく見るキャラが障害物を避けて通る移動方法って どういうアルゴリズムなんだろう？と気になったのでちょっと調べてみた。 そしたら、たぶんこれだっていうのが見つかったのでメモしておきます。 その名もA*(エースターって読むらしい)。 自分でFlash使って実装してみたい。 以下は参考ページ。 A*（A-star：エースター）探索アルゴリズム 概要の説明はここがすごく分かりやすい。WikipediaのA*の項を見たときは( ゜д゜)ポカーンって感じだったけど、ここの説明を読んだらすっきりした。 A*アルゴリズム、ActionScriptで。 Flashでの実装。ソース(コメントつき)あり。これを読んで勉強かなぁ。 http://torus.jp/memo/x200606/shibuya-js.rd.htmlと合わせて読むのがいいかも。 2007-07-12 C++での実装。ソ
livedoor Developers Blog:String::Trigram でテキストの類似度を測る - livedoor Blog（ブログ）
こんにちは。検索グループ解析チームの nabokov7 です。 今回は、livedoor キーワードでの事例より、テキストの類似度を測るのに便利な手法を紹介します。 livedoor キーワードは、livedoor ブログでその日その日で話題になった語をランキング表示するサービスです。 当初、はてなキーワードやWikipediaを足して2で割ったようなサービスを作れといった開き直った指示のもとで開発が開始されたともいう、分社化前の芸風の名残で、キーワードの検索結果にはユーザが自由に解説を書き込める Wikipedia 的スペースもついています。 で、この解説部分に、さまざまなサイトから文章をまる写ししちゃう人がとても多いのですね。 特に多いウィキペディア日本語版からの剽窃を防止するために、livedoor キーワードでは以下のような対策を講じることにしました。 ウィキペディア日本語版の解説
"Collective Intelligence"のサンプルをrubyに移植してみた - ma2の日記
Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications 作者: Toby Segaran出版社/メーカー: O'Reilly Media発売日: 2007/08/26メディア: ペーパーバック購入: 3人 クリック: 117回この商品を含むブログ (31件) を見る「集合知」を解説するこの本にはいろんな実例とサンプルが出てくる。サンプルは python なので ruby に書き換えてみた。書き換えたのは第二章の "Making Recommendations" の一部です。なんらかのアイテム（本とか映画とか）とその評価（Amazonレビューの★とか）を複数の人間が行った場合に，その情報を元に「似た傾向の評価者」を探し，似た傾向の評価者のリストから自分が未評価のアイテム（つまり未読の本とか未見の映画とか
Webstemmer（クローラーツール）
日本語サイトでは、具体的な性能は測定していませんが、 以下のようなサイトで正しく動くことがわかっています: アサヒ・コム Nikkei NET Mainichi INTERACTIVE Yomiuri On-line IT media 東京新聞 日刊スポーツ 信濃毎日新聞 livedoor ニュース 使いかた Webstemmer をつかったテキスト抽出は以下のようなステップになります: まず、特定のニュースサイトから種となる HTML ページを多数取得する。 取得したページのレイアウトを学習する。 別の日に、同一のニュースサイトから新しい HTML ページを取得する。 2. で学習した結果をつかって、新しい HTML ページから本文を抽出する。 1. および 2. のステップが必要なのは最初の 1回だけです。 ひとたびサイトのレイアウトを学習してしまえば、 あとはレイアウトが大きく変更さ
ワードサラダ技術について
後半部分が重要で、未来の挙動が現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係である ということです。 さて、実例です。たとえば次の文章を考えてみます。 「通信販売大手セシールは９日、生命保険の販売に本格参入する方針を明らかにした。」 まず形態素解析するとこんな感じになります。 通信 名詞,サ変接続,*,*,*,*,通信,ツウシン,ツーシン 販売 名詞,サ変接続,*,*,*,*,販売,ハンバイ,ハンバイ 大手 名詞,一般,*,*,*,*,大手,オオテ,オーテ セシール 名詞,固有名詞,組織,*,*,*,セシール,セシール,セシール は 助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ ９ 名詞,数,*,*,*,*,９,キュウ,キュー 日 名詞,接尾,助数詞,*,*,*,日,ニチ,ニチ 、 記号,読点,*,*,*,*,、,、,、 生命 名詞,一般,*,*,*,*,生命,セイメイ,セイメイ 保険 名詞,一般
SubversionのDiffをC++に移植
何ですかこれは？ 二つのシーケンスのLongest Common Subsequence, Longest Common Subsequence Distance及びShortest Edit Scriptを求めるクラス。 Subversionのコードを、C++に移植したものです。 アルゴリズムは、"An O(NP) Sequence Comparison Algorithm" (Sun Wu et al.)に述べられているものと同一で、計算量は最悪でO(NP)、平均的にはO(N+PD)です。ただし、N=二つのシーケンスの長さの和、P=D/2-Δ/2、D=LCS距離、Δ=二つのシーケンスの長さの差です。 ここでいうLCS距離(longest common subsequence distance)は、あるシーケンスを別のシーケンスに変化させるために必要な、シンボルの挿入及び削除操作の最小
第10回 麻雀の役を判定する：ITpro
図1に示す(1)から(3)までの麻雀（マージャン）の手牌があります。「あがり牌」はすべて山からツモったものとし，リーチはかけていません。またドラやハイテイ＊1なども関係ないものとします。これらの役を判定して，親の場合の点数を計算するプログラムを作ってください。 「ややこしや～ややこしや～」というのは野村萬斎ですが，思わずそううなってしまうことがプログラミングをしているとよくあります。今回の麻雀の役判定は，考えれば考えていくほどややこしく，そうしたものの代表と言えるでしょう。排他処理や優先順位が複雑にからんでいて一筋縄ではいきません。 今回はややこしい組み合わせを解決する方法を考えてみます。麻雀になじみのない方も，ちょっとしたパズル気分で試してみてください。 麻雀の役を考える 麻雀を知らない方のためにルールをおおざっぱに説明しておきましょう＊2。麻雀の牌には，大きく分けて「萬子（マンズ）」「
SVD Recommendation System in Ruby - igvita.com
By Ilya Grigorik on January 15, 2007 One day, a bunch of friends, who happened to be big Family Guy fans, decided to put together a site to rank and share their thoughts on the show. Soon thereafter they had a Rails site up and running, and all was well, and other fans joined in hordes. A web 2.0 success! Then one day they realized that they could no longer track everyone's ratings, their user-bas
スペル修正プログラムはどう書くか
Peter Norvig / 青木靖 訳 先週、2人の友人(ディーンとビル)がそれぞれ別個にGoogleが極めて早く正確にスペル修正できるのには驚くばかりだと私に言った。たとえば speling のような語でGoogleを検索すると、0.1秒くらいで答えが返ってきて、もしかして: spelling じゃないかと言ってくる(YahooやMicrosoftのものにも同様の機能がある)。ディーンとビルが高い実績を持ったエンジニアであり数学者であることを思えば、スペル修正のような統計的言語処理についてもっと知っていて良さそうなものなのにと私は驚いた。しかし彼らは知らなかった。よく考えてみれば、 別に彼らが知っているべき理由はないのだった。 間違っていたのは彼らの知識ではなく、私の仮定の方だ。 このことについてちゃんとした説明を書いておけば、彼らばかりでなく多くの人に有益かもしれない。Googleの
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