サーベイに関するQ&A
すみい (sumii AT yl.is.s.u-tokyo.ac.jp) [Q] この文書はなんでQ&A形式なんですか？ 文体が不自然じゃありませんか？ [A] すみません、長い文章を書くのが苦手なんです。口調が変なのは許してください。 [Q] なんでこんな文書を書いたんですか？ [A] 最近の米澤・小林研に、普段からサーベイをする習慣が身についていない（当てられたときしかやらない）人が増えているような気がして、ものすごく気になったためです。 [Q] 単なるM2の学生のくせに、生意気＆余計なお世話じゃありませんか？ [A] はい、そうです。ごめんなさい。(_ _) でも、嘘はいっていないつもりです。 [Q] サーベイって何ですか？ [A] この文書でいうサーベイとは、一般に「人の研究について勉強すること」を指します。 [Q] どうしてサーベイが必要なんですか？ 人の研究ばかり勉強していては
JabRefで管理している論文をiPadで読む - くろんの風
iPad, softwareiPadを買った目的の一つに、普段から溜め込んでいる論文をiPadで読みたい、というのがあります。今まで論文管理ソフトとして、JabRef, BibDesk, Evernote, Papersなどを試してみましたが、結局始めに使っていたJabRefに落ち着きました。やっぱりLinuxとMacのどちらでも論文を管理出来るのが良いです。参考記事は例えばこれ。Mac/Windows/Linux併用して研究する人は「JabRef+Dropbox」で論文管理するといい - ミームの死骸を待ちながら僕もDropbox+JabRefで論文管理しています。ubuntuの場合jabrefは、 $ sudo apt-get install jabref でインストール出来ます。Macの場合はちょっとひと手間必要で、JabRef on MacOSX 10.6 (Snow Leopar
Microsoft Academic
Sign in or Sign up Research more, search less Publications 173,763,013 Coming soon Authors 210,806,214 Learn more Fields of Study 228,528 Learn more Conferences 4,027 Learn more Journals 47,939 Learn more Affiliations 18,719 Learn more Unleash the Power of Semantic Search Microsoft Academic understands the meaning of words, it doesn’t just match keywords to content. For example, when you type “Mic
文献調査がんばってね - 発声練習
S_ex：サーベイに関するQ&A B4の俺に「卒論のテーマを自分で考えろ」という無茶な指令を下されて以来、ここ二週間ほどオープンキャンパスの準備と実験装置の使い方を習いつつ時間の空いた深夜に論文を探したりして残り半年間で何をしたらいいのか、調査と言う闇の中を彷徨っています。 論文の読み方がお役に立てているようでなにより。文献調査がんばってね。よろしければ、こちらもどうぞ。 学生が論文を自腹を切らずに読む方法 原著論文と調査論文と学位論文の違い 研究スタイルについてネットでいろいろ探すよりも本を読もう 大「脳」洋航海記：ビッグ・ボスを見つける方法：結局検索サービスの能力に依存するのか？ 晴耕雨読ときどき昼寝の日々：論文を読む上で重要かつシンプルな９つのルール 4403 is written：サーベイの仕方・論文の読み方 一緒に論文情報も管理してくださいね。 論文のためのソーシャルブックマーク
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
大規模データ処理のための行列の低ランク近似 -- SVD から用例ベースの行列分解まで -- - 武蔵野日記
id:naoya さんのLatent Semantic Indexing の記事に触発されて、ここ1週間ほどちょくちょく見ている行列の近似計算手法について書いてみる。ここでやりたいのは単語-文書行列(どの単語がどの文書に出てきたかの共起行列)や購入者-アイテム行列(どの人がどの本を買ったかとか、推薦エンジンで使う行列)、ページ-リンク行列(どのページからどのページにリンクが出ているか、もしくはリンクをもらっているか。PageRank などページのランキングの計算に使う)、といったような行列を計算するとき、大規模行列だと計算量・記憶スペースともに膨大なので、事前にある程度計算しておけるのであれば、できるだけ小さくしておきたい(そして可能ならば精度も上げたい)、という手法である。 行列の圧縮には元の行列を A (m行n列)とすると A = USV^T というように3つに分解することが多いが、も
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しゃべれる理系: The Three-pass Approach to Read a Paper