Ring
Ringとは、リクルートグループ会社従業員を対象にした新規事業提案制度です。 『ゼクシィ』『R25』『スタディサプリ』など数多くの事業を生み出してきた新規事業制度は、 1982年に「RING」としてスタートし、1990年「New RING」と改定、そして2018年「Ring」にリニューアルしました。 リクルートグループの従業員は誰でも自由に参加することができ、 テーマはリクルートの既存領域に限らず、ありとあらゆる領域が対象です。 リクルートにとって、Ringとは「新しい価値の創造」というグループ経営理念を体現する場であり、 従業員が自分の意思で新規事業を提案・実現できる機会です。 Ringフロー その後の事業開発手法 Ringを通過した案件は、事業化を検討する権利を得て、事業開発を行います。 さまざまな事業開発の手法がありますが、例えば既存領域での事業開発の場合は、 担当事業会社内で予算や
第10回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 10th)を開催しました −2nd Week−大規模分散 機械学習 祭り− - hamadakoichi blog
2011/04/10 "第10回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京−2nd Week−大規模分散 機械学習 祭り−"を開催しました。 第10回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 10th)−2nd Week−大規模分散 機械学習 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。 AGENDA： ■Opening Talk： O1.「データマイニング+WEB勉強会＠東京 について」(10分) 講師 ： id:hamadakoichi [Twitter:@hamadakoi
ソーシャルグラフとEdgeRank
The document discusses EdgeRank, an algorithm used by Facebook to determine what posts users see in their News Feed. It also discusses how EdgeRank could be applied to Twitter to help determine what tweets users see first. Several ideas are proposed for how EdgeRank might work on Twitter, including giving more weight to retweets, replies, favorites, and interactions with a user's social connection
第９回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 - 2nd Weekに参加してきた - yokkunsの日記
第９回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 - 2nd Weekに参加してきました。 http://atnd.org/events/11998 以下、メモです。 Opening： O1.“Openinig Talk” (講師：@hamadakoichi)(10分) 進行方針 充分な時間 浅く多くではなく、少ないテーマでも深く 理解 進行を急がない、分からないところはすぐ質問 講師・各メンバーからの返答で、みなで理解を深めることを優先 議論 議論時間をしっかりとる 各分野の意見の共有、みなでの発想・創造を優先 講師は、3分に一回くらい参加者に質問するように！ 参加者の声から開催内容を改善している O2.“参加者全員自己紹介” (進行：@hamadakoichi) (50分） @hamadakoichiの期間限定自己紹介！ 現在の活動領域 ソーシャルメディアのデータマイニング活用 Tech
2010年まとめ:データと向き合った一年 - 科学と非科学の迷宮
はじめに:2010年弾丸ツアー 今年一年を一言でまとめると、「データと向き合った」一年でした。 2009年の終わり、私は The Datacenter as a Computer の読書会を通して、分散システムによる大量なデータの処理がこれからの時代にもっと重要になるということを学びました。 The Datacenter as a Computer 読書会 その流れを受け、1月には id:marqs や id:daisukebe とともに「集合知プログラミング」の読書会を開き、データマイニングの基礎を勉強しました。 大量のデータを扱う前に、小さなデータを扱う術を身につける必要があると思ったからです。 Programming Collective Intelligence 100111View more presentations from Sho Shimauchi. 第1回集合知プログラ
Kazuho@Cybozu Labs: アクセスログからアテンション（注目情報）をデータマイニングする手法について
多数のユーザーの行動記録からアテンション情報（注目されているデータが何か）をデータマイニングしたいというのは、大量のデータを扱っているウェブサイトにおいては自然と出てくる要求です。そこで、先月末にサービスを終了したサービス「パストラック」において使用していた、アクセスログから注目度（人気度）の高いウェブページや人名等のキーワードを抽出するためのアルゴリズムを紹介しておきたいと思います。 たとえばはてなブックマークのような、ユーザーの能動的な行為（「ブックマークする」という作業）から注目情報を抽出するのは決して難しいことではありません。それは、直近の一定期間内のブックマーク数＝注目度、という前提が上手に機能するからです。現に、はてなブックマークの人気エントリーは、最近24時間程度の期間内にブックマークしたユーザー数の多い URL を降順で並べているように見受けられます。 しかし、アクセスログ
2009 UCSD/FICO Data Mining Contest とか - Standard ML of Yukkuri
http://mill.ucsd.edu/index.php?page=Results学部生からポスドクまでを対象としたUCSD主催のデータマイニングコンテストに参加してました. チーム名は smly で一人チーム. NAIST からは他にも論理生命学講座の先輩方のチーム west が参加していて, 彼等がひとつのタスクで優勝したようです. おめでとうございます. 二ヶ月ほどの期間で競われるコンテストなのですが, いろいろあって実質的な参加期間は二週間程度で, 入賞もできなかったという微妙な結果でした. たしかこの頃は研究会やYANSの発表ネタをがんばっていた気がする. でも来年は入賞して賞金をとりに行きます. 賞金が欲しい.タスクは E-commerce のトランザクションデータが与えられ, その中に含まれる異常なトランザクション(正例)を分類するという単純な二値分類で, easy と
データマイニングで明るい健康生活
汗ばむ季節になってきた今日この頃、夏に向けてシェイプアップのために運動や食事制限を始める読者も多いのではないか。今日は健康管理をサポートするＩＴについて考えてみたい。 メタボ検診の義務化による医療機関向けITサービスの急増 2009年4月より健康保険法が改正され、40歳以上に特定健康検査および特定保険指導が義務化された。 いわゆるメタボ検診である。その目的は、メタボリックシンドロームが引き起こす成人病疾患による医療費増加の軽減である。 義務化されたとはいえ、健康指導のノウハウを保有していない健康保険組合や医療機関もある。 このため栄養指導ソフトウェア や、SaaSを用いた保健指導・請求決済サービス等が提供される等、メタボ検診・保険指導は大きなビジネス市場を作り上げている。 これなら続けられる運動支援サービス 個人向けの健康支援サービスの需要も高まっている。特にネットと連動し、運動をサポート
リアリティ・マイニング
Technology Review に面白い記事があったので、ちょっとご紹介。キーワードは「Reality Mining （リアリティ・マイニング、「現実解析」）」： ■ What Your Phone Knows About You (Technology Review) MIT の Sandy Pentland 教授が行った実験について。その内容は、「MIT の学生100人に携帯電話を渡し、蓄積されたデータからソーシャル・ネットワークを割り出す」というもの。学生に渡された携帯電話には特別なソフトが仕込んであって、電話のやりとりや実際の近さ（Bluetooth で測定）などが計れるようになっていたとのこと。これならば通常の SNS のように「自己申告制」ではなく、より現実に即した交友関係が分析できるということで、「データマイニング」ならぬ「リアリティマイニング」という言葉が使われているわ
プログラマーに最適なデータマイニングの教科書 『集合知プログラミング』 - 図書館情報学を学ぶ
集合知プログラミング 作者: Toby Segaran,當山仁健,鴨澤眞夫出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2008/07/25メディア: 大型本購入: 91人 クリック: 2,220回この商品を含むブログ (277件) を見る当初はサンプルコードがPythonということで購入した本書ですが、読んでみると内容の素晴らしさに驚嘆しました。私が今までに読んだオライリーシリーズでも屈指の名作だと思います。 『集合知プログラミング』とは 『集合知プログラミング』は、Amazonの協調フィルタリングのように、ウェブ上のデータを収集してユーザーの嗜好にあったコンテンツを推薦したり、大量のデータを分かりやすく分類・可視化するプログラムを簡単に実装する技術を解説した書籍です。Webプログラミングをかじったことのある方でしたら、だれしもAmazonのような推薦サービスを作ってみたいと思ったこと
データ解析技術
IBMの研究部門が1993年に提案した、データベース内のアイテム集合に対する相関規則の発見手法は、マーケティングの分野に数理的手法を持ち込んだ最初の成功例のひとつでした。その後、この種のアプローチは、データマイニングと呼ばれるようになりました。IBMの研究部門は、この分野の創始以来、一貫して先導的な役割を果たしています。 データマイニングは、機械学習、統計学、人工知能、オペレーションズリサーチ、といった分野と相互作用をしながら、実世界に現れるあらゆる形態のデータから意味のある知見を取り出す技術、いわば「知識発見工学」として、計算機科学の分野で大きな存在感を持つようになりました。 IBM東京基礎研究所のデータ解析グループは、データマイニングにおけるIBM研究部門の伝統の一翼を担っています。我々は、1990年代後半には相関規則の発見手法の拡張において顕著な研究成果を挙げたほか、2000
私のブックマーク: テキストマイニング
私のブックマーク テキストマイニング 1.はじめにインターネットやイントラネットにおいて増え続けている膨大な情報の中から有用な知識を発見するテキストマイニングが注目されている．テキストマイニングは情報抽出，テキスト分類，要約などの自然言語処理と情報検索やデータマイニング，機械学習の組み合わせで実現される．すでに人工知能学会においても，本学会誌2001年3月号の特集においてテキストマイニングが取り上げられているので，記憶に新しい読者の方も多いことであろう．本報では，その中の論文のひとつである「テキストマイニング-事例紹介」の付録であるリンク集を中心に，テキストマイニングの研究や活用に有用と思われるWebページを紹介する． 2.理論編テキストマイニングという言葉はよく耳にするが，具体的にどういう技術を指すのかがはっきりしない方には，テキストマイニングに関する解説がWebからも取得できるので参
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データマイニングの宝箱
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