[pdf] 「ソーシャルブックマークデータの時間情報を使った情報フィルタリングと検索」 上野大輝 第２回SBM研究会プレゼン資料
ソーシャルブックマークデータの 時間情報を用いた 情報フィルタリングと検索 慶應義塾大学 大学院 政策・メディア研究科 修士課程1年 上野 大樹 私、発表者について • 修士入学当初からSBM関連の研究に関わる • 当初、SBMデータを利用したWebページレコ メンド及び視覚化の研究を実施 • 現在は、 SBMデータを利用したWebページ 検索関係の研究を実施 • Twitter：wilfue • はてなID：kasihara1 目次 １．ＳＢＭ研究全般について ２．本研究背景 ３．ＳＢＭデータ分析 ４．セレクトブクマの開発 ５．セレクトブクマの実験・評価 ６．おまけ SBM研究の種類 • SBM、FolkSonomyの分析 • Webページ推薦 • ブックマーカーの発見 • Webページ検索 本研究の位置づけ SBM、FolkSonomyの分析 Golder,2005 ”The Str
ソーシャルブックマークにおけるレコメンド：ナレッジ！？情報共有・・・永遠の課題への挑戦：オルタナティブ・ブログ
レコメンドエンジンベンダーのALBERT（アルベルト）のホームページに、同社独自のレコメンデーションの分類表が掲載されている。ACKマトリクスという分類表で、これは上手く整理できていると思う。検索やらレコメンドに興味がある人は、是非一度見てみると良いと思う。 これを読んでいて前にはてブで関連エントリー機能というレコメンド的（？）な機能が実装されたときに考察したことを思い出したので、ちょっとばかり掘り出してきた。 この関連エントリー機能は導入当初目立つ位置に表示されていたこともあってかなりユーザからは不評だった。まあ当たり前だと思う。そもそもある特定のブックマークを見ていて「関連」だの「オススメ」の他の記事やブックマークを見たいと感じる機会自体がかなり少なそうだ。 例えば私自身のソーシャルブックマークの使い方は、フロー情報を中心にしたコミュニケーションとフローのストック化の２パターンである。
Wikipediaのキーワードリンクを使って関連語データを作ってみた
Wikipediaのキーワードリンクを使って関連語データを作ってみた 2007-06-09-3 [NLP][Programming][Algorithm] Wikipedia のキーワードリンクを使って関連語データ（関連キーワード集） を作ってみた。 Wikipedia のデータはダウンロードページからbz2形式のを取ってきた。 日本のウィキペディアのXMLデータね。 (see Wikipedia:データベースダウンロード) で、Perlスクリプトで以下の関連語データ作成処理を行った。 （スクリプトはこの記事の末尾に載せておく） (1) 各キーワードページに含まれているキーワード（リンク）を取り出す。 例えばキーワードAのページにB,C,Dが含まれていたら、A => B,C,D というデータを蓄積。 またキーワードAが他のキーワードのページ（例えばX）に含まれていたら、それも蓄積。その場合
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