2005　情報検索特論　授業資料 4月12日　情報検索のモデル 5月10日　情報検索の適用と評価 5月17日　索引語の抽出と重み付け（含　レポート課題） 5月24日　ベクトル空間モデルに基づく文書検索１ 5月31日　ベクトル空間モデルに基づく文書検索２ 6月07日　文字列照合に基づく全文検索１ 6月14日　文字列照合に基づく全文検索２ 6月21日　索引を用いた全文検索１ 6月28日　索引を用いた全文検索２ 7月05日　索引を用いた全文検索３ 7月12日　索引を用いた全文検索４ 7月19日　レポート課題出題 補講日　　レポートの質問受付 補講日　　発表 レポート課題 更新履歴 レポートの内容 作成したプログラムリスト（注釈も記述する） 工夫した点の説明 検索結果 結果に対するrecall,precision,F-値 授業の内容で自分の研究に役に立ったこと，役に立ちそうなことがあったら書いてく

MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat Abstract MapReduce is a programming model and an associated implementation for processing and generating large data sets. Users specify a map function that processes a key/value pair to generate a set of intermediate key/value pairs, and a reduce function that merges all intermediate values associated with t

A couple of you make donations each month (out of about a thousand of you reading the text each week). Tragedy of the commons and all that... but if some more of you would donate a few bucks, that would be great support of the author. In a community spirit (and with permission of my publisher), I am making my book available to the Python community. Minor corrections can be made to later printings,