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Wikiを更地から再構築したら Google Waveはいろいろな顔を持っていて、これが何であるかについていろいろな意見が出ると思うが、私は、まずは「更地から再構築したWiki」であると見るべきだと思う。 つまり、「一つの文書を複数の人が共同で編集する」ということに、理論的なモデルを与えることで、以下の特性を加えたものだ。 リアルタイム性(一文字単位で更新が反映される) スケーラビリティ(世界中の人が同時に乗っても大丈夫) 拡張性(地図や動画やチェス盤などいろいろなガジェットを貼れる) 技術的には、Google Wave は、非常に良くできた Wiki ではあるが、目新しいことは何もない。しかし、Google Wave には、もの凄いイノベーションが含まれていて、それは「メールは特殊なWikiである」という、全く新しいものの見方である。 メールとは対話ログの共同編集 メールとは普通に考えれ

データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ

レコメンデーションとエディットグラフ：コーディングに役立つ！ アルゴリズムの基本（10）（1/4 ページ） プログラマたるものアルゴリズムとデータ構造は知っていて当然の知識です。しかし、教科書的な知識しか知らなくて、実践的なプログラミングに役立てることができるでしょうか（編集部） 実際のアプリケーションで使われるアルゴリズム これまで見てきたアルゴリズムは、実際のアプリケーション開発の際にそのまま使われることはあまりなく、プログラム言語やライブラリなどですでに機能が用意されているものが大半でした。 今回は最終回ということで、実際のアプリケーション開発でそのまま使えるものを紹介したいと思います。 レコメンデーション ECサイトで、「あなたにお勧めの商品」を表示していることがあります。いろいろなデータベースや行動履歴のデータから、その人ごとにお勧めの商品をはじき出して推薦する機能をレコメンデー

リコメンデーションとは、対象となる商品・サービス・情報等または対象者を分析し、グループ化を行なうことで、対象者にとって価値があると思われる商品・サービス・情報等のみを取捨選択して提示することを指します。 この定義自体は簡単ですが、リコメンデーションのために商品・サービス・情報等を取捨選択する手法や名称は様々存在しているにも関わらず、体系的にはあまり整理されていません。 例えば、一般的にリコメンデーションの手法として最もよく知られている「協調フィルタリング」がリコメンデーション・エンジンの全てであると認識されていたり、「協調フィルタリング」「コンテンツベース・フィルタリング」「ルールベース・フィルタリング」といった比較的知られている手法の名称が混同されて使われていたりします。 これは、「協調フィルタリング」「コンテンツベース・フィルタリング」「ルールベース・フィルタリング」といった手法が、リ

今回は，お仕事とも少しだけ絡む話をしてみたいと思います． (ひとつ前のエントリ新しくなったはてなブックマークが面白いは，このエントリに含めようとして膨らみすぎてしまったはてなブックマークへの想いを切り出したものでした) はじめに このエントリでは，ソーシャルブックマークを主な題材として，ユーザ向けのレコメンデーションについての現段階での自分の考えを文章化してみます．今の考えに至るまで，研究室時代の仲間たちや，今の会社のメンバーとの数多くの議論があったことを強調しておきます． ユーザ向けレコメンデーションとは 特に Web 界隈において，レコメンデーションというと，Amazon の商品ページにて提示される「この商品を買った人はこんな商品も買っています」を思い浮かべる人が多いと思います．これは「商品」に対して「商品」をレコメンデーションするものです． ここでは，今回のテーマである「ユーザ向けレ