[book] Google PageRankの数理 ―最強検索エンジンのランキング手法を求めて― - Tocotonistの日記(晴れのち快晴)
Google の PageRank に関する参考書 - 武蔵野日記 を拝見して私は即買いしたGoogleのPageRankやその周辺を解説した本 Google's Pagerank and Beyond: The Science of Search Engine Rankings 作者: Amy N. Langville,Carl D. Meyer出版社/メーカー: Princeton Univ Pr発売日: 2006/07/03メディア: ハードカバー購入: 6人 クリック: 50回この商品を含むブログ (11件) を見る の日本語訳が出ているとのこと， Google PageRankの数理 ―最強検索エンジンのランキング手法を求めて― 作者: Amy N.Langville,Carl D.Meyer,岩野和生,黒川利明,黒川洋出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2009/10/10メ
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メガ盛り - Tocotonistの日記(晴れのち快晴)
私は学生時代，CoCo壱番屋の1300グラムカレーなどを制覇してポラロイドが店に飾られたり，王将の餃子10人前（60個）を制覇時に店の餃子のたれの瓶一本を消費したり，体に悪いチャレンジをしていました．基本的に私は燃費が悪いのです． 最近次のエントリを拝見しました． 病み上がりにとんまさのジャンボカツ -生駒日記 NAISTから車では近くの「とんまさ」．一度友人に連れられて行ったことがあります．また私が学生時代にいた京都では，次の２つのメガ盛り店がお勧めかなぁと思います． 久留味のジャンボスペシャルカレー，一升のお米の絶壁の山にカレールーの滝が湖に流れ込む感じです． アナログ人間の食い走り日記〜全力疾走〜 : カレーショップ 久留味 ジャンボカレー 昔は便利な場所にあって良くお世話になりました．チャレンジではなく普通の方は中ジャンくらいにとどめるべきです．（上にサイトにある写真はスペシャルジ
江原 遥さんの講演 - Tocotonistの日記(晴れのち快晴)
14:55〜15:25 講師: 江原 遥さん（blog） 所属：東京大学 情報理工学系研究科 博士課程 講演タイトル：SocialDict - 英文Webページのスマートな注釈・辞書引きシステム 資料upあり videoあり 講演概要 私はSocialDictという英文Webページのスマートな注釈・辞書引きシステムを作成しています。どのようにスマートかというと、利用者の英語力を利用者が注釈の必要な箇所をクリックしたログから推定し、Webページ中のわからなさそうな単語をあらかじめ辞書で引いておいてくれる点がスマートです。推定には、TOEFLやTOEICで使われているとされる項目反応理論と等価な手法である対数線形モデルを用いています。 現在は、まだα版なのですが、9月頭あたりから開発時間が取れるので、発表までには、ある程度完成させ、下記URLにて公開できればと思います。 http://soci
岡野原 大輔さんの講演 - Tocotonistの日記(晴れのち快晴)
私の一番のmotivationはこのセッションでした。 11:00〜11:50 講師: 岡野原 大輔さん(blog, twitter） 所属：株式会社プリファードインフラストラクチャー（PFI）特別研究員, 東京大学辻井研, 辻井研の論文 講演タイトル：SBMの推薦アルゴリズム 〜はてなブックマークのレコメンド（関連エントリ）の仕組み〜 資料upあり videoあり rf. はてなおやさんの資料 講演概要 本発表では、SBMの推薦アルゴリズムにおける精度、処理性能向上のための手法を最新の研究成果も含めて解説する。また、実例として、はてなブックマークにおける「関連エントリ」を弊社のシステムがどのように実現しているかを解説する。 以下は私のメモです。 PFIはもともとPurely Functional Infrastructureやったんや 岡野原さんではないが、（大田さんかな）Haskell
Google PageRank Algorithm - Tocotonistの日記(晴れのち快晴)
今のGoogle SearchのScoringにどのくらいの大きさで影響を持っているかは不明ではあるが，Googleを有名にしたアルゴリズムであることには間違いないですね． 収束性まで理解するのは少し数遊びに強くないといけませんが，scaleを気にしないcodingは容易です．単に繰り返しAdjancy Matrix（隣接行列）を収束するまで累乗していくだけです． PDL で PageRank by 伊藤直也さん, 20090305 しかし，Scaleのためには幾つか大事な点があります． Adjancy Matrixの要素が，疎であること（ゼロが多いこと）を利用してデータとしてフルマトリックスで持たないこと 行列計算を公平にしないこと 各行や各列ごとに要素の更新頻度の違いを見て，行列計算の更新頻度を行や列ごとに変えます Googleさんお得意の分散処理 PageRankの簡単に勉強するなら
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