SmartNewsのニュース選定のアルゴリズムってどうなってるの？ 裏側を聞いてきた | Web担当者Forum
次のようなアルゴリズムでコンピュータが自動的に判断しています。順に説明します。 SmartNewsで対象となる情報は、インターネット上で固有のURLについてユーザーが何らかのアクションを起こしているものです。その情報の内容がどの言語で記述されているかを判断します。その情報がどのカテゴリに属するか、カテゴリ分類します。その情報の類似判定をします。これは、多様性のある情報を届けるためで、同じような内容が重複しないようします。また、情報が重複している場合は、情報の早さや人によく見られているといったさまざまな要素を総合的に判断して一番良いと判断されるものを選定しています。さらに、そのなかで注目度判定を行います。注目度判定にもいろいろな指標がありますが、たとえば以下があります。ソーシャル上でどのくらい反応があるかSmartNewsで実際に配信したときのユーザーの反応たとえば、SmartNewsで配信
Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
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