Pythonを使って地理情報の分析・可視化をしてみよう～PyData.Tokyo Meetup #9イベントレポート
過去のイベントのリストはこちらから 登壇者のレベルの高い講演に加え、第一線で活躍されている研究者やデータサイエンティストが集まる大変充実した会になりました。なお、今回の会議はアクサ生命保険株式会社様のオフィスをお借りして実施しました（アクサ生命保険株式会社様は実はPythonのヘビーユーザとのこと！）。この場を借りてお礼申し上げます。 Pythonではじめる地理情報データ解析 PyData.Tokyoオーガナイザーの山本（@kaita）です。 さまざまな位置情報を測定・集計・分析した上で、その結果を地図上にマッピングし、そこで「何が」「いつ」「起こっているか」を把握する、いわゆる「地理情報データ解析」がさまざまな用途で活用されるようになってきています。地理情報データ解析を行う際に必要な各種ツールの多くがPythonで実装されており、多くのシーンで利用されています。 そこで、今回、PyDat
はてなブックマーク記事のレコメンドシステムを作成 PythonによるはてなAPIの活用とRによるモデルベースレコメンド - データ分析がしたい
私は情報収集にはてなブックマークを多用しており、暇な時は結構な割合ではてなブックマークで記事を探してます。しかし、はてなブックマークは最新の記事を探すのは便利ですが、過去の記事を探すにはいまいち使えません。個人的には多少過去の記事でも自分が興味を持っている分野に関しては、レコメンドして欲しいと感じてます。 ありがたいことにはてなはAPIを公開しており、はてなブックマークの情報を比較的簡単に取得できます。そこでこのAPIを利用して自分に合った記事を見つけるようなレコメンド機能をRとPythonで作成してみたいと思います。 利用するデータは、はてなAPIを使って収集します。具体的には、はてなブックマークフィードを利用して自分のブックマークしているURLを取得し、そのURLをブックマークしているユーザをエントリー情報取得APIを用いて抽出し、そのユーザのブックマークしているURLを収集します。こ
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