LDAを利用した、twitter上のユーザ類似度判定システム - risuo's blog
大学院で自然言語処理の研究をしつつ、ブログタイトルのようなものを趣味的にチマチマと作っていまいた。個人的になかなか面白い解析結果が出たと思ったのでご紹介します。 目標： １．twitter上で、ある入力ユーザ（自分でなくてもよい）と興味の対象が似ているユーザを発見する ２．興味あるトピックには、どういう単語が含まれているか発見する 手法： １．１ユーザのツイート全体を１つの文書としてモデリングし、ＬＤＡで解析 ２．全てのユーザについて、トピック-ユーザの特徴ベクトルの距離を使って類似度を計算 特徴： １．巷にあるソーシャルネットワーク系の解析でありがちな、ユーザ同士のリンク情報を全く使っていない ２．トピックの次元は語彙の次元と比べてかなり小さい（1/(10^3)くらい）ので、単に単語の頻度を数えるのと比べて柔軟 解析結果ですが、とりあえずpythonの処理系が動作する環境で確認できるよう
Scott Gilbertson「TwitterがSPDYサポートしたらしい」 - 以下斜め読んだ内容
wired.com webmonkey 2012.3.9の記事 Twitter Catches the 'SPDY' Train | Webmonkey | Wired.com 以下斜め読んだ内容 api.twitter.comへの通信にSPDYが使われてる （補足）2012.4.5時点でoffになってる SPDYおさらい "speedy"と同じ発音 HTTPを代替するもの ページやファイルをネットでリクエストするときHTTPが使われる。サーバーの応答もHTTP使う アドレスバーの頭がhttpで始まる由縁 SPDYはプロトコル httpより50%高速に同じ処理を片付けれる （補足） SPDYはSSL接続が前提なのでSSL接続の高速化とした方が誤解が少ない SPDYの起源 googleのプロジェクト あくまでgoogleのプロダクト・サービス向けのプロトコルとしてスタート chromeでのみ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
