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2008年6月9日のブックマーク (4件)

  • はてな村の地図『HatenarMaps』を公開しました - kaisehのブログ

    はてな村』のアナロジーを当に地図にできたら面白いだろうなと思って、週末を潰して作ってみました。TopHatenarが蓄積しているDBを一部活用したサービスになっています。 Blogopolis このサービスを簡単に説明すると、はてなダイアリーのユーザに、獲得ブクマ数に応じた領土面積を割り当て、さらに似た者同士の領土を隣接させるという試みです。 地図の全体を見渡すことで、はてダの大まかなトレンドを掴むこともできるし、スケールを拡大していけば個別記事に到達することもできます。さらに、Google Mapsで検索するような感覚ではてなidやキーワードを入力して地図を探索したり、「去年と今年で勢力図がどう変わったか」を調べることもできます。 HatenarMapsはTopHatenarと同様、Javaで開発しました。フレームワーク構成もTopHatenarと一緒で、Cubby+Mayaa+S2

  • 痛いニュース(ノ∀`):移民、1000万人受け入れ提言…自民議連案 「多民族共生国家」を目指す

    1 名前: ◆KIHA55jUA2 @キハ55φ ★ 投稿日:2008/06/08(日) 11:00:23 ID:???0 自民党の「外国人材交流推進議員連盟」(会長=中川秀直・ 元幹事長)がまとめた日の移民政策に関する提言案が7日、 明らかになった。 人口減少社会において国力を伸ばすには、移民を大幅に受け 入れる必要があるとし、「日の総人口の10%(約1000万人) を移民が占める『多民族共生国家』を今後50年間で目指す」と明記した。 週明けの会合で正式に取りまとめ、福田首相に提案する。 1000万人規模の移民は、現在、永住資格を持つ一般・特別永住者(87万人) の約12倍にあたる。 案では、これら移民と共生する「移民国家」の理念などを定めた「移民法」の制定や 「移民庁」の設置を提言。地方自治体に外国人住民基台帳制度を導入し、 在日外国人に行政サービスを提供

    s-feng
    s-feng 2008/06/09
    人口減による日本市場の縮小が始まる前に、移民の受け入れ増は外圧として間違いなく掛かってくる。その場合、以下の2点のクリアが必須条件。1.人口急増に転じるリスク。2.単純労働者の受入時の治安悪化・階層化
  • Recently - 秋葉原刺殺事件に遭遇して

    みんなも知ってると思う今日の秋葉原の事件をUstreamを使って映像配信してた。 身内だけで見てたけど2chに張られたらしく視聴者が2000人を超えた当りでサーバーとマシンの負荷の限界が来て配信終了。 実際、すぐ隣で蘇生術ほどこされてる重傷の人とか、止血ようの布とか散らばってて生々しかった。 これはただの報道ごっこであり、そんなの撮るんじゃない。不謹慎だ。とか思われるだろうし、警官の人にも「人の不幸を撮って楽しいか?」とか言われました。 たしかに最初は面白そうだし、映像のネタになるだろうから。。。というのが配信をした動機だし、配信初めて視聴者が1000人超えた当りでかなり興奮しててただ撮ることに必死でした。 これはかなり楽しんでいたと思います。 もしかしたら報道のカメラマンはこういう気持ちになってる人もいるんだろうなぁ~そんな気持ちの中ひたすら撮って、みんなの反応を見ていた。 MacB

    s-feng
    s-feng 2008/06/09
    マスコミが伝えると「報道の責務を果たす」になって、個人が伝えると「野次馬」というは軸としておかしい。ジャーナリスティックか否かで解決する問題なのか、誰が配信しようとも倫理的問題が残るものなのか。
  • 協調フィルタリング技術を掘り下げる--ECサイトのレコメンド技術を考える(3)

    印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 前回は、ECサイトのレコメンド技術の種類として、ルールベース方式、コンテンツベースフィルタリング方式、協調フィルタリング方式、ベイジアンネットワーク方式の4つを紹介した。今回は、これらのレコメンド方式をより細分化した上で、協調フィルタリングのロジックについて解説したい。 4つのレコメンド方式は、「レコメンドするために必要な情報は何なのか」、「何をもってレコメンドするためのルールとするか」という切り口で分類していると解説した。それぞれのレコメンド方式は、さらに「どの判別属性を軸にレコメンドアイテムを決定しているのか」という切り口によって細分化できる。その判別属性とは、アイテムベース、ユーザーベース、ユーザー提示情報ベースの3つだ。 例えば

    協調フィルタリング技術を掘り下げる--ECサイトのレコメンド技術を考える(3)