少しでも研究に興味がある人，面白いテーマを探している人は「研究に必要なたったN個の事」とかいう記事を読まずに今すぐに"How to do good research, get it published in SIGKDD and get it cited!"を読
言いたいことはタイトル． そもそもSIGKDDとはSpecial Interest Group on Knowledge Discovery and Data Miningというデータマイニングや知識獲得のトップカンファレンス．WWWについで読んでて興味が合う論文が多い． How to do good research, get it published in SIGKDD and get it cited!(pdf) 173ページあるスライドだけど良い事ばかり書いてあるし，読者を楽しませるような非常に多くの著者の実体験(成功したものだけでなく，失敗したものも)や，後半になるとダメな論文，間違っている論文，その例が大量に載っていて飽きずに読める．ただKDDに通したい人だけでなく，研究を少しでもやろうとしている人，論文を書こうとしている人，面白いことをやりたい人は必ず読むべき． 適当に面白か
スペクトラルクラスタリングの基本的な解説、および高速化手法のざっくりとした説明 - The beautiful mind
久しぶりにブログを更新してみる。 以前スペクトラルクラスタリングについて記事を書いたが、そのときはだいぶ勉強不足で、少し見当違いのことを書いていた気がする。 スペクトラルクラスタリングは、本質的にはラプラシアン固有マップ法と同じことをしている。ラプラシアン固有マップ法は次元削減の手法で、もともとの高次元空間におけるデータ間の類似度が、低次元に写像した後にも反映されるように設計されている。それが結果的に類似度行列から定義されるグラフ・ラプラシアンの固有値問題に帰着されるのだ。具体的には、グラフ・ラプラシアンLの固有値を大きいほう（定式化によっては小さいほう）からk番目までをλ1, λ2, …,λk, それに対応する固有ベクトルをv1, v2, …, vk とすると、その固有ベクトルを列として並べた行列 V = (v1 v2 … vk)の各行が、各データ点の低次元空間における座標とする。このと
Award-Winning Paper Reveals Key to Netflix Prize | Yahoo! Research
When the organizers of the Netflix Prize contest announced late last week that one team had met the requirement for the $1 million Grand Prize, Yehuda Koren, a member of the seven-person multinational team, was in Paris to present a paper at KDD-09, the 15th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. The ideas he laid out won the conference's Best Paper Award — and, not coincide
Knowledge Discovery and Data Mining - KDD2009 Conference in Paris, France
Announcements Registration is OPEN! Click here to get started. On Monday June 29, we will hold the poster cocktail at the Hotel de Ville of Paris, in the main reception room, the Salle des Fetes, where Paris usually welcomes Heads of States and VIP The annual ACM SIGKDD conference is the premier international forum for data mining researchers and practitioners from academia, industry, and governme
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