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Bayesian Setsの特許について - のんびり読書日記
別にブログに書いてもしょうがないかなーと思っていたのですが、同じような目に遭う方がいるかもしれないのでちょろっとだけ書いておきます。 先日Stupaという関連文書検索システムを公開したのですが、その中で使用していたBayesian Setsというアルゴリズムが既に特許を取得されているため、公開を停止してほしいってメールが来ました。以前に公開したBayesian SetsのCPANモジュールAlgorithm::BayesianSetsも同様に下ろしてほしいとのことでした。特許の内容は以下のページに書いてあります。 http://www.wipo.int/pctdb/en/wo.jsp?WO=2007063328 特許の出願者がBayesian Setsの論文の著者と大学の機関のようなので、おそらく論文発表の前に出願したのではないかと思います。請求項の内容などをすべて詳細に読んだわけではない
Bayesian Setsによる関連文書検索システムStupa - mixi engineer blog
都会よりも田舎が好きなfujisawaです。Bayesian Setsというアルゴリズムを使って、関連する文書を高速・高精度に検索できるシステムを作成しましたので、そのご紹介をさせていただきます。 Bayesian Setsとは Bayesian Setsはいくつかアイテムを入力すると、それを補完するようなアイテムを返してくれるアルゴリズムです。原著論文の先頭に"Inspired by Google Sets"と書かれているように、Google Setsを参考にして作成されています。実際にどのような出力が得られるか、Google Setsに以下の表のクエリを検索して試してみますと、 クエリ 出力 apple, banana chocolate, strawberry, vanilla, cherry, ... apple, macintosh software, windows, mac,
Algorithm::BayesianSetsモジュールをアップした - のんびり読書日記
前回のエントリでBayesian Setsを試してみたのですが、その時に書いたコードをAlgorithm::BayesianSetsというモジュールにまとめて、CPANにアップしました。生まれて初めてのCPANアップです。 http://search.cpan.org/~fujisawa/Algorithm-BayesianSets-0.01/lib/Algorithm/BayesianSets.pm すごいちっちゃいモジュールですが、これで僕もCPAN Authorの仲間入りかと思うとうれしいですね^^ 実用で使うのはちょっと厳しいかもしれませんが、なんとなくBayesian Setsを試してみるにはいいかと思います。 前回と同じように、タブ区切りのフォーマットのデータを入力として与える場合は、以下のようなコードで動きます。 #!/usr/bin/perl use strict; use
Bayesian Setsを試してみた - のんびり読書日記
この前YAPC Asia 2009に参加してきたのですが、そこで「はてなブックマークのシステムについて」の発表の中で、「はてブの関連エントリはBayesian Setsを使って計算されている」という話を聞いてBayesian Setsに俄然興味が湧いてきました。Bayesian Setsは以前論文だけ少し読んで、あまりよく分からないまま放置していたのですが、せっかくなのでPerlで作って試してみました。 Bayesian Setsについて詳しくは、以下のリンク先の資料をご参照下さい。 Bayesian Setsの論文 Bayesian Setsの詳しい説明記事 bsets, The Bayesian Sets algorithm. (Matlabのコード) 実際に作成したコードは以下の通りです。上記のMatlabのコードを参考にさせていただいています。 #!/usr/bin/perl #
Hatena Relate - 数学猫の生活と意見
Bayseian Setが面白そうだったので、これを使ってはてなブックマークの最新人気エントリをグループ分けするプログラムを書いてみました。ブックマークしたユーザーを属性と見て分類します。起動するとはてなブックマークから最新エントリを取得して、HTMLを標準出力に書き出します。Rubyプログラムです。 class AttrVector attr_reader :name def initialize(name) @name = name @attrs = Hash.new(false) end def add(attr) @attrs[attr]=true end def remove(attr) @attrs.delete(attr) end def each @attrs.each_key{|key| yield(key)} end end # require 'test/unit'
僻地 - Bayesian Setの種明かし
Bayesian Setとは集合D_Cが与えられたとき、そこから「類推」して、元の集合C⊃D_Cに入る元xを(「自信」の度合いを表す数値つきで)求めるというもの。ただし、D_Cの元やxは特徴データ{c_i}をもっているとする。で、原論文を読むとΓ関数がずらずらでてきておどろおどろしいのだけれど、実はやっていることは簡単だということに気がついたので、書いてみる。簡単のために、特徴はあるかないかの2値的とする。(一般的には連続量も扱える。)すると、Bayesian Setのアルゴリズムがやっていることは、xについて観測された特徴c毎に重みwを足していくだけである。重みwはハイパーパラメーターα、βを使って,と書ける。ハイパーパラメータというと難しいそうだが、α_t = (Nc:D_Cでcをもつ元の数) + α、β_t = (N-Nc:D_Cでcを持たない元の数) + βと定めるので、α、βは先
Bayesian Sets - DO++
Bayesian Sets, Z. Ghahramani, K. A. Heller, NIPS 2005 [paper] が面白い Google Setsにインスパイヤされたと書かれている。これが扱っている問題は、複数のクエリを与えた時に、それが含まれているだろうクラス/コンセプト/クラスター集合の残りの要素を返すという問題。このペーパーでも書かれている通り、clustring on demand という言葉がぴったりだと思う。 このペーパーでは、その問題をきちんと確率モデルで定式化していて、それは効率的に解けて、結果も（たぶん）いい。 このペーパーを見てまだもやもやしているのは、supervised clustring とどう違うのかという点。ざっと読んでみた感じだと、従来のクラスタリングでは正解のクラスタリングが一つ存在していて、それを求めるのに対し、今回のやつはおなじ要素でもクエリ
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