「ヤフコメ」と「はてブコメント」の違い。テキストマイニングより見えてきたもの - プリキュアの数字ブログ
（プリキュアにあんまり関係ない記事です。興味ない方はスルーして下さい。） 先日（4/13）、当ブログを紹介していただいた朝日新聞withnews様の記事が、（数時間ですが）ヤフーのトップに掲載されました。 娘がプリキュアに追いついた日… 父のブログに涙する人が続出 当たり前の日常の中にある愛情、著者に聞く （withnews） - Yahoo!ニュース さすがにヤフーのトップ、記事中に直接リンクが貼ってあったわけではありませんが、多大な反響があり、その1日だけで「イワオ～キン骨マンの超人強度」くらいにはＰＶを頂きました。 はてなブックマーク、ツイッター含め、沢山のコメントを頂きまして、本当にありがとうございました。 すべてのコメントを読まさせていただきました。 その全てが、ありがたく、身に染みるものでした。 で、今回「ヤフーのトップニュースに載る」ことにより、 「自分のブログ記事の内容が”
ヤフー、屋内向け位置情報サービスを強化へ--IndoorAtlasのビーコン不要な技術を採用
ヤフーは、プラットフォーム・アズ・ア・サービス（PaaS）方式の屋内位置情報サービスを手がける米国企業IndoorAtlasと提携し、日本国内のさまざまな施設で屋内位置情報サービスを提供していく。これにより、屋内における位置検索や道案内のサービス品質を向上させ、新たな広告サービスも実現できると見込む。
高次元ベクトルデータにおいて高速な近傍検索を実現するNGTの公開
Yahoo! JAPAN研究所の岩崎です。 私は主に特定物体認識の研究開発を行っていますが、その一方で特定物体認識において必須技術である高次元ベクトルデータの近傍検索の研究開発も行っています。近傍検索の一種であるk最近傍検索とは、クエリとしてベクトルデータが与えられた時に、クエリと空間内に点在するベクトルデータとの距離に基づき近い順にk個のデータを検索する、ことです。kが5の場合の最近傍検索の例を図1に示します。図中の数字は距離の順位で、青い点が検索結果となるデータです。 空間内のすべてのデータとの距離を計算すると時間がかかるので、高速化のためにインデックスを利用します。インデックスを用いることにより数次元といった低次元のベクトルデータ空間では高速な検索が比較的容易に実現できます。しかし、インデックスを用いても100次元を超えるような高次元ベクトルデータの場合には高速に検索することが困難と
Yahoo to close Beijing research centre as company seeks to downsize
US internet giant Yahoo will close its research and development centre in Beijing as the firm seeks to consolidate some jobs into fewer offices. The Sunnyvale, California-based company told its 350 employees, mostly engineers and scientists, on Wednesday that the centre will shut down. Lay-offs would begin at the end of this month, a person familiar with the matter said. A Yahoo spokesperson said
【お知らせ】ヤフー株式会社と米トレジャーデータ社、ビッグデータ領域で業務提携
ヤフー株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長：宮坂 学、以下Yahoo! JAPAN）と、クラウド型データマネージメントサービス（DMS）を提供する米国トレジャーデータ社（本社：米国カリフォルニア州、CEO：芳川 裕誠、以下トレジャーデータ）は、本日、法人向けビッグデータビジネス領域で業務提携することを発表しました。これは、昨年よりYahoo! JAPANが展開している、ビッグデータ活用を核としたマーケティングソリューション事業の取り組みのひとつとして、データマネージメントにおける高い実績と優位点を持つトレジャーデータの技術の採用に至ったものです。 近年、企業のマーケティング活動の中でビッグデータに注目が高まる一方、ビッグデータの収集・保管・分析に必要な環境整備やコスト、専門技術者の不足が課題となっています。企業が自社データを活用できる基盤を構築するため、Yahoo! JAPANとト
第1回Machine Learning Casual Talksにてパーソナライズ・ニュースでの機械学習事例について発表しました #MLCT
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog レコメンデーション技術の村尾です。 先日（6月6日）、クックパッドで開催された Machine Learning Casual Talks（#MLCT） において、Yahoo! JAPANの提供しているパーソナライズ・ニュース（あなたにおすすめの記事）での、機械学習（Machine Learning）の活用事例について講演を行いました。 MLCTという機械学習についてのかなりニッチなイベントであったにも関わらず、聴講者募集から枠が埋まるまでに30分程度しかかからなかったと聞き、この分野で普段業務を行われている、または関心のあるエンジニアの多さと、熱量の大きさに驚かされました。 ちなみに"Casual"について事前の認識合わせを全く
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震災から5年、いま応援できること。 - Yahoo! JAPAN
米Yahoo!、自然言語処理のベンチャー企業「Skyphrase」を買収 
ヤフー、クックパッドと提携 料理レシピサイト自前主義を転換 - 日本経済新聞