「日経WOMANサイト」終了のお知らせ
いつも「日経WOMANサイト」をご愛読下さりありがとうございます。 当サイトは2007年３月以来、日経BP社の月刊誌「日経WOMAN」から記事の提供を受け、日本経済新聞社NIKKEI NETの女性向けニュースと一緒に提供する形で共同運営してきたサイトです。 この度、日本経済新聞社が2010年３月23日に日本経済新聞 電子版を創刊するのに伴い、当「日経WOMANサイト」のサービスを終了し、女性のための生活情報は日本経済新聞 電子版の「ライフ」セクション、「オフタイム」コーナーなどで提供していくことになりました。 また、雑誌「日経WOMAN」のコンテンツは日経BP社の女性向けポータルサイト「日経ウーマンオンライン」（http://wol.nikkeibp.co.jp/）でご覧戴けます。引き続きこれらのサイトをご利用戴ければ幸いです。 ３年間にわたる皆様のご愛顧に感謝し、御礼申し上げます。ありが
情報推薦アルゴリズムの効果をどう評価するのか - 図書館情報学を学ぶ
以前このブログでも紹介した『集合知プログラミング』を読みつつ、細々とデータマイニングの勉強を続けているこの頃です。それに関連して情報推薦についての研究動向についても調べていたりしているのですが、そうしていくうちに疑問に感じることがありました。 それは、情報推薦アルゴリズムの有効性を正しく評価できるのか？ということです。アルゴリズムというと、素数の判定やソートなどが思い浮かびますが、その場合の有効性はいかに少ない時間で計算結果を出せるかという、定量的な尺度で評価することが可能です。しかし情報推薦の場合は効率性ではなくユーザーの明示化できない欲求に応えることという数値化しにくい目的であるので、果たしてそこで導入されるアルゴリズムの有効性はそもそも評価できるのだろうか？と思うのです。 情報検索のアルゴリズムの場合は、適合率と再現率の2つの尺度によって評価することができます。適合率とは「検索結果中
autopagerizeが効かなくなったときの対処
Firefoxで欠かせない、GreasemonkeyとAutoPagerize。この2つを組み合わせると、対応しているサイトであれば自動的に次のページがロードされるようになります（[Z]ZAPAブロ～グ2.0も対応済み）。 とても便利なAutoPagerizeですが、昨日くらいから機能しなくなりました。ファイルが壊れたのかと思って、AutoPagerizeを再インストールしてみましたがダメでした。調べてみたところ、wedata.netで公開されているJSONファイルに接続できないのが原因でした。このJSONファイルをダウンロードできないと、AutoPagerizeが機能しません（キャッシュが効いている間は多分大丈夫）。 幸いなことに、autopagerize.user.jsには、JSONファイルのインポート先として、SITEINFO_IMPORT_URLSを複数指定できます。初期設定では、
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