グーグル、AdSense顧客との収益分配率を明らかに
Googleは、「Google AdSense」を導入する顧客との広告収入の分配方法をついに明らかにした。顧客は、AdSenseを利用して自身のサイトにGoogleの広告を掲載することができる。 AdSenseの顧客とは、「Ads by Google」広告を自身のページに掲載するパブリッシャーや、自身のサイトでGoogleのカスタム検索ボックスを使用して、検索に関連する広告を表示するパブリッシャーである。Googleがそれらの広告販売によって得る収益から、前者のコンテンツ向けAdSenseの顧客は68％、後者の検索向けAdSenseの顧客は51％を受け取る、とGoogleは米国時間5月24日のブログ投稿で初めて明かした。 大手のパブリッシャーはこうした収益分配率についてGoogleと個別に条件を交渉しているが、AdSense広告で収入を補完している膨大の数の小規模パブリッシャーおよび企業は
携帯電話エリア外人口、2013年度までに最大5万人解消--総務省試算
総務省の「携帯電話エリア整備推進検討会」が、携帯電話のエリア外人口の解消に向けた報告書を公表した。 報告書によると、2010年3月末時点における携帯電話サービスエリア外居住人口は約10万2000人の見込み。そのうち特に整備を急務としている対象人口は約7万4000人と推定している。主に過疎地での整備が遅れているとしている。 報告書では、整備の遅れを招く最大の要因として、整備費用や施設のランニングコストが割高である点を指摘。未整備地域の早期解消はコスト低減にあるとし、その具体策として「衛星を活用した携帯電話基地局までのエントランス回線の導入」、「既存光ファイバーの活用や他目的光ファイバーとの一体整備」、「複数事業者間で可能な範囲で鉄塔等の設備を共有」などを提言している。 また、現在の予算規模を前提にした場合、2014年3月末までに3万〜5万人程度が解消できると試算している。 携帯電話エリア整備
2010年Q1の国内クライアントPCは教育、ビジネスで回復傾向
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 IDC Japanは5月24日、2010年第1四半期（1〜3月）の日本国内におけるクライアントPC市場出荷実績値について発表した。これによると、同期の国内クライアントPC出荷台数は、前年同期比25.7％増の457万台となっている。 市場カテゴリ別では、特にビジネス市場が前年同期比35.6％増（264万台）と大きく伸びたほか、教育市場においては「スクールニューディール」向けに約51万台の特需があり、前年同期比256.7％増（73万台）となっている。 また教育、官公庁の公共市場を除いた企業向け出荷台数においても前年同期比7.6％増のプラス成長となった。これは企業が、金融危機のマイナス成長から脱し、回復傾向にあることが背景にあると見られる。
検索件数の成長率は“ケータイ以上”--スマートフォンで収益化を図る
スマートフォン市場の拡大 拡大を続けるモバイル検索市場について、前回はGoogle の検索データをもとに紹介した。その際紹介したデータには、Android端末やiPhoneといったスマートフォンのデータは含まれていなかったのだが、実はこれらの端末からの検索は、通常の携帯電話、いわゆる“ガラケー”以上の急成長を見せているのだ。 Android端末およびiPhoneからの検索件数の推移。Android端末およびiPhoneで発生した検索件数を7日間平均で算出したもの。グラフの縦軸の原点は0ではなく、2009年7月10日以降にAndroid端末およびiPhoneで発生した検索件数を最小値に設定している。年間成長率は、2009年7月19日〜12月3日の利用件数から算出 ※クリックすると拡大します 上記のグラフからも分かるように、Android端末やiPhoneからの検索は年間約5倍という驚異的な成
グーグルによるMapReduceサービス「BigQuery」が登場。SQLライクな命令で大規模データ操作
「数兆件のデータも対話的に、高速に分析できる」。グーグルは5月19日にこのような表現で新しいサービス「BigQuery」の登場を紹介するエントリを、ブログにポストしています。 グーグルが公開したBigQueryは、Hadoopやデータウェアハウスなどを用いて多くの企業が行おうとしている大規模データ（いわゆる「Big Data」）の分析を、グーグルのクラウドで可能にします。利用者はGoogle Storage経由で大規模データを転送し、SQLライクな命令によって抽出や分析を行います。 まるでグーグルが大規模データ処理のMapReduceをホスティングし、その機能をサービスとして提供するようなものがBigQueryといえます（ただし公開された「BigQuery」の説明には、内部でMapReduceを利用しているのかどうかの記述はないのため、MapReduce「的」なサービスと表現すべきかもしれ
第6回 JavaScriptとHTMLとDOMの基本#1 | gihyo.jp
こんにちは、太田です。前々回、前回とJavaScriptの基礎的な部分を解説しました。今回はJavaScriptからみたHTMLを中心に、DOMについても少しずつ解説しています。 JavaScriptとHTML FirefoxのアドオンやサーバーサイドJavaScriptなどの例外をのぞいて、多くのJavaScriptはHTML上で実行されるので、HTMLは土台となる重要な要素です。そこでHTMLの基礎的な部分からHTMLとJavaScriptの関係を解説します。 DOCTYPEとレンダリングモード HTMLといえば最初に書くのはDOCTYPEです。現在使われているDOCTYPEはHTML4.01、XHTML1.0、XHTML1.1といくつかの種類があり、さらにその中でTransitionalやStrictなどの違いや、XHTMLではXML宣言の有無（本来は必須ですが）などバリエーションが
K-means法によるクラスタリングのスマートな初期値選択を行うK-means++ - kaisehのブログ
K-means法は、入力データからK個のランダムな個体を初期クラスタの中心として選択し、以降、クラスタの重心を移動させるステップを繰り返すことでクラスタリングを行う非階層的手法です。K-means法はシンプルで高速ですが、初期値依存が大きいのが弱点で、不適切な初期値選択をすると間違った解に収束してしまいます。 以下は、Introduction to Information Retrievalの16章に出てくる例です。 {d1, d2, ..., d6}をK=2でクラスタリングする場合、{{d1, d2, d4, d5}, {d3, d6}}が大域最適解ですが、初期クラスタの中心をd2, d5で与えると、{{d1, d2, d3}, {d4, d5, d6}}という誤った解に収束してしまいます。 この問題を改善するK-means++という手法を見つけたので、試してみました。 K-means+
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