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情報推薦がうまくいくジャンル、うまくいかないジャンル - UMEko Branding
ホットリサーチ調査結果(http://www.hottolink.co.jp/entry160.html)に掲載されていたデータから、以下のような結果が。。。オススメされたと感じた商品ジャンル：・「書籍を販売しているサイト」（３４．５％）・「家電製品を販売しているサイト」（３１．０％）・「CD・DVDを販売しているサイト」（２５．３％）・「ソフトウェアを販売しているサイト」（２３．０％）・「音楽ダウンロードサイト」（６．９％） 実際にオススメされた商品について購入したジャンル：・「書籍を販売しているサイト」（２０．４％）・「ソフトウェアを販売しているサイト」（１４．８％）・「家電製品を販売しているサイト」（１３．０％）・「CD・DVDを販売しているサイト」（９．３％）調査を実施したホットリンク社は、レコメンドエンジンの提供も行っているベンダなので、調査自体に中立性があるかどうか、やや迷うと
JSONの可能性がグンと拡がるぞ！ JSONスキーマ - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
JSON（http://www.json.org/）データはけっこうよく使うので、何度か話題にしたことがあります（例えば「もう一度、ちゃんとJSON入門」）。でも、JSONには型情報／メタ情報が付けられないのがとても不満で、JSON改なんてもんを考えたこともありました。（後でXIONに改名） JSONデータに対するスキーマ定義の仕様がかたまりつつあることを、ごく最近になって知りました。 http://json-schema.org/ JSON本体はRFC 4627になっていますが、JSONスキーマの標準化のステータスは、あまりハッキリとは分かりません（僕には）。http://groups.google.com/group/json-schema?pli=1 を覗き見した感じでは、現状ワーキングドラフトという位置付けらしいです。 なかなか面白いし役に立ちそうなので紹介します。ただし、僕にとっ
「確率モデルによるwebデータ解析法」8章メモ - <s>gnarl,</s>技術メモ”’<marquee><textarea>￥
昔書いたやつを発掘してきた。また読み返す必要があるなー。 8章は商用アプリケーションの話、レコメンダシステムと顧客行動解析。 ここで扱うレコメンダシステムは、ユーザの行動履歴に基づきユーザに対してアイテムを推薦するようなもの。 興味深い問題として、欠損をすべて0と考えた場合、ユーザiがチェックしなかった項目jに関する行列V中の欠損地の扱いがある。これら欠損データは、必ずしも完全にランダムに欠損しているわけではなく、ユーザが好まない項目に対して「どちらかといえば選ばない」という負のバイアスが 影響していると思われる(Breese,J.S.,Heckerman,D. and Kadie,C. 1988 Empirical analysis of predictive algorithms for collaborative filtering.)。リコメンダシステムに関する多くの研究において、
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Java Tuning White Paper(和訳) - JMeterガイド
JMeterガイド JMeterの使い方(背伸び編) トップページページ一覧メンバー編集 Java Tuning White Paper(和訳) 最終更新： susatadahiro 2007年04月23日(月) 02:41:40履歴 Tweet 意訳超訳です Java Tuning White Paper Java? Enterprise Platforms and Developer Organization Sun Microsystems, Inc. Revised: December 20, 2005 http://java.sun.com/performance/reference/whitepap... 4 Tuning Ideas By now you have taken the easy steps in the Best Practices section and h
ACL-IJCNLP 2009, 2-7 August 2009, Singapore
Thank you all for coming to Singapore on 2-7 August 2009! It is your participation that has made a difference for ACL-IJCNLP 2009 Joint conference of the 47th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 4th International Joint Conference on Natural Language Processing of the Asian Federation of Natural Language Processing Places to stay during conference Hong Kong hotel
グローバルCOE若手研究者育成プログラム「競争的資金申請書の書き方」セミナー (H23年度版)
グローバルCOEプログラム「知識循環社会のための情報学教育研究拠点」では, 若手研究者育成プログラムの一環として, 「競争的資金申請書の書き方」セミナーを実施します. 取り上げる内容は, 学振特別研究員申請書の書き方と科研費申請書の書き方であり, 実例を中心に２回の講義を実施します. どなたでも参加できます. 特に, M2, D, PD の方々の参加を期待しております. 【第２回：科研費申請書の書き方】 日時： ９月１６日(金) １２：００〜１３：３０ 情報３講（10号館4階） 講師： 奥乃 博 内容： 科学研究費補助金 申請書の書き方 対象： 科研費, 特に若手研究, 新領域研究, 挑戦的萌芽研究に申請予定の方 資料： 既採択の奥乃の挑戦的萌芽研究申請書，基盤研究 (S), (A), (B) 申請書, 特定領域研究申請書等のコピー 参加ご希望の方： 資料（150ページ超）の準備があります
mots quotidiens.
ACLに通りました。 "Bayesian Unsupervised Word Segmentation with Nested Pitman-Yor Language Modeling". Daichi Mochihashi, Takeshi Yamada, Naonori Ueda, ACL-IJCNLP 2009, to appear. これで落ちたら完全にACLを見限るところだったので, とりあえずよかった, と思います。 *1 ただ, Accepted Papers を見ると, 明らかにACLレベルなものとかなりmarginalに見える論文が混じっていて, 微妙な感じもします。 実際, 査読の時に明らかに素晴らしいアイデアだと思った論文が通っていなかったり して, *2 きっとどうでもいい細かい所をつつかれて落とされたんだろうな, という気がします。 通っていないので, 内容を紹介
ベイズを学びたい人におすすめのサイト - download_takeshi’s diary
ベイジアンフィルタとかベイズ理論とかを勉強するにあたって、最初はなんだかよくわからないと思うので、 そんな人にお勧めのサイトを書き残しておきます。 @IT スパム対策の基本技術解説（前編）綱引きに蛇口当てゲーム？！楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み http://www.atmarkit.co.jp/fsecurity/special/107bayes/bayes01.html いくつかの絵でわかりやすく解説してあります。 自分がしるかぎり、最もわかりやすく親切に解説してる記事です。数学とかさっぱりわからない人はまずここから読み始めるといいでしょう。 茨城大学情報工学科の教授のページから http://jubilo.cis.ibaraki.ac.jp/~isemba/KAKURITU/221.pdf PDFですが、これもわかりやすくまとまってます。 初心者でも理解しやすいし例題がいくつかあ
論文の読み方 - 発声練習
自分の知識が足りないからわからないというのも正解なのだけれども、もう一つ重要な視点を忘れないようにしてください。あなたが読もうとしている文章自体がろくなものではないという可能性を。卒論や修論はどれぐらい丁寧に指導されていたとしても、ある程度は間違いが含まれている可能性が高いです。ですから、卒論や修論を鵜呑みにする（卒論や修論にかかれていることは絶対に正しいとする）のはいけません。場合によっては、ちゃんと査読を通った国際会議論文や学術雑誌論文でも、間違いが含まれている可能性があります。もちろん、専門書も。 自分のことは一度棚にあげて、「良いか悪いかは別として、わからんもんはわからないんだ。」と考えて文献調査をすることが重要です。「〜がわからないのは恥ずかしい」というのは、まあ、そうでしょうが、わからないもんはわからないですし、今現在わからないんですから、素直に知っている人に教えを請いましょう
SIerとパッケージベンダはどちらが高給？ IT系上場企業の平均給与を業種別にみてみた
IT系の企業とひとくちに言っても、オラクルやサイボウズのようなパッケージソフトベンダー、NTTデータや野村総合研究所のようなSIer、ヤフーやデジタルガレージのようなネット系など、さまざまな業種があります。業種ごと仕事が違うように、平均年収に違いはあるのでしょうか？ 実は先日、講師として呼ばれたとあるキャリアセミナーで、こうしたITの業種別に平均年齢や平均年収を示した資料を目にして、とても興味を引かれました。やはり他人の収入は気になるものですよね。 その資料は残念ながら参加者が多くて枚数が足りず、自分の分を持って帰れませんでした。でも、上場企業の平均年齢や平均給与は、例えばYahoo!ファイナンスなどで検索すれば見ることのできる公開された情報です。そこで、自分で情報をまとめてみることにしました。 以下の情報はすべてYahoo! ファイナンスで情報・通信とサービスの分野から情報を抜粋して、僕
“最適な”全文検索システムの選択 （1/2）－ ＠IT
第5回 “最適な”全文検索システムの選択 水谷 裕生 株式会社Cuon 2009/3/27 Rubyを使った大規模エンタープライズ開発が始まっている。Ruby on Railsでの開発において、インフラやアプリケーションアーキテクチャをどのように構成すべきかを考える（編集部） システムを構築するうえで、アーキテクチャの選択は非常に難しい問題である。 プラットホームはWindowsにするのか、Linuxにするのか。Linuxであれば、CentOSなのか、それともUbuntuなのか。また、開発言語はRubyがいいのか、PHPがいいのか。そして最後には、それらをどう組み合わせていくのかなどなど。 どれが正解なのかは、実際に経験したり、運用したりしてみなくては分からないものだ。しかし、実際の現場では経験がなくても、いろいろと調査したり、実際に試したりしてみて判断をしなくてはいけない場面が存在する。
全文検索エンジン「Lucene.Net」を使う
「Lucene.Net」は.NET Framework上で利用できる「全文検索エンジン」です。例えば、ASP.NETを使ってWebサイトを作成する際に、サイト内のコンテンツを検索する検索ページを作成したいという場合や、Windowsアプリケーションで全文検索機能を利用したい場合にLucene.Netが利用できます。 Lucene.NetはApache Software Foundationが開発しているプロジェクトの1つで、オープンソースで開発されています。Java言語で記述された「Lucene」がそのオリジナルであり、これは、Wikipediaをはじめ多くのWebサイトで現在利用されています（Lucene-java WikiのPowerdBy） Luceneの.NET版であるLucene.NETは、Java版と同様Apache Software Foundationの「Lucene.Ne
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