ソーシャルタギングとフォークソノミーに関する研究文献（英文）のレビュー論文 | カレントアウェアネス・ポータル
ソーシャルタギングとフォークソノミーに関する、2007年末までに刊行された研究文献（英文）180点以上をレビューした論文が、テキサスA&M大学図書館が刊行する査読誌“Journal of Digital Information”10巻1号に掲載されています。また同著者による、ソーシャルタギングおよびフォークソノミーを導入した先駆的な美術館の事例報告記事も、同一号に掲載されています。 J Trant. Studying Social Tagging and Folksonomy: A Review and Framework. Journal of Digital Information, Vol 10, No 1 (2009). http://journals.tdl.org/jodi/article/view/269 J Trant. Tagging, Folksonomy and Ar
ある分野の大物推定法 - 発声練習
「お前、いまさら？ 研究者何年やってんだよ！！！」という冷たい目を一切無視して、先日、ボスに教えてもらったのでメモ。なお、以下の方法は計算機科学界隈のお話です。 GoogleやACM Portalで自分が取り組もうとしている分野のキーワードの単語を取り扱っているACM主催の会議を見つける ACM主催会議の論文集に採録されている論文は計算機科学界隈で世界級の研究者と考えてよい その会議の論文集を数年探し、毎年のように論文を通している研究者を見つける 同じく自分が取り組もうとしている分野のキーワードを扱っているACMの論文誌（ACM transactions）を見つける。 先ほどピックアップした研究者が論文を通しているかどうかを調べる。論文が通っていたら、その人はその分野の大物の可能性が高い Google scholarでその人の論文を検索し、その人が書いた論文の被引用数が4桁に達していたらほ
はてなブックマークFirefox拡張, JavaScript で IS 法 による Suffix Array 構築 - naoyaのはてなダイアリー
昨日、はてなブックマークFirefox拡張をリリースしました。おかげさまでベータ版からダウンロード数は累積で1万ダウンロードを突破し、アクティブユーザー数も伸びています。 はてなブックマークFirefox拡張で新しいインターネットを体験しよう http://b.hatena.ne.jp/guide/firefox_addon 開発者の id:secondlife が g:subtech:id:secondlife:20090415:1239804170 で技術的な側面からのちょっとした TIPS なども紹介していますので、興味のある方はご一読ください。 検索では思いのほか SQLite の like 検索が高速なのに驚いた。はてブ検索では、検索ワードから URL, Title, コメント にマッチしたものを表示していて、それ専用の search_data だかかんらかの検索用カラムがある。
VNN : リレーインタビュー 天才エンジニア» ブログアーカイブ » シンプルで高速な検索エンジンLuxの作者： 山田浩之さんに聞いてみた
VentureNewsNetworkJapanは、ベンチャー企業にまつわる様々なニュースをピックアップするニュースサイトです前回のインタビューで、北山さんが「ハンパなく速いんですよ！」ってこれからお会いする山田さんの作品をベタ褒めしていたのを鮮明に覚えている。ソフトウェアの世界では、自動車のように中心部分をエンジンなんていうが、これは本当にすばらしい表現で、車種の数だけエンジンに特徴があり、この吹けあがりはどうだとか、パワーがあったり、安定性があったりする。ソフトウェアのエンジンも同様で、中にはひたすら速さを追求したF1エンジンみたいなものがあったりするのだ。 VNN1は実は昔、エンジン（車じゃなくってソフト）を作っていたので、外からは見えないが良いエンジンを作る人が本当は気になってしょうがない。ただ最近は、WEBに精通したソフトを作れるほうがかっこいいらしい。すこし悲しい。しかし今日は違
ケンドールの順位相関係数 - Wikipedia
英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Kendall rank correlation coefficient|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに
ケンドールの順位相関係数
計算手順： ケース数を $n$ とする。 変数 $X$ と変数 $Y$ について小さい方から順位をつけ，変数 $X$ について小さい順に並べ変える（同順位の場合には平均順位をつける）。 $Y_{i}\ (i = 1, 2, \dots , n - 1)$ について，$Y_{i} \lt Y_{j}$ の個数を $P_{i}$ ，$Y_{i} \gt Y_{j}$ の個数を $Q_{i}$ とする$(j = i + 1, i + 2, \dots , n)$。 例えば，表 2 に示すように，$X_{5}$ に対する $Y$ の順位は $7$ であり，それより右にある $Y$ の順位のうち，大きいものは $Y_{8}, Y_{9}, Y_{10}$ の $3$ 個（$P_{5} = 3$），小さいものは $Y_{6}, Y_{7}$ の $2$ 個（$Q_{5} = 2$）。 $P_{i} +
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