Information Recommend
情報推薦(Information Recommend) 情報推薦とは，情報収集支援アプローチの一つである．その名の通り，ユーザに対して情報を推薦する手法である．しかし，その情報がユーザに有益なものでなければならない．望まれる推薦システムとは，ユーザが要求してる情報を推薦するシステムである． 背景 そもそも，情報収集は様々な活動において重要な作業である．それが近年のインターネットの爆発的発展により，誰でも膨大な情報源に対して触れることができるようになった．しかし，その膨大さは人の情報集収能力を圧倒し，「情報過負荷(Information Overload)」，あるいは「情報の氾濫(情報洪水)」を引き起こした．この問題に関してはインターネットの隆盛以前から表出していたのだが，いまだその解決策は見つかっていない． 情報過負荷を解決するために，早くから研究されてきた技術の一つに情報検索(Infor
FOAF -- メタデータによる知人ネットワークの表現
FOAFはRDF/XMLを使って人々に関する情報（メタデータ）とそのつながりを公開、共有するための半ば実用的、半ば実験（少し遊び）的なプロジェクトです。FOAFを使ってマシンにも扱える自己紹介を記述したり、人や組織、関心領域のネットワーク情報をエージェントに処理させるといった応用が試みられており、RSSとの関連でウェブログなどでも注目され始めています。 FOAFとは FOAFを使った人物情報の記述 知人の記述によるメタデータの連鎖 FOAFの語彙一覧 FOAFと情報の信頼性 FOAFの作成と公開 - まず試してみたい人はこちら 参考文献 ※『RDF/OWL入門』、『セマンティックHTML/XHTML』を上梓しました。 FOAFとは FOAF (Friend of a Friend)とは、その名のとおり友達の友達の友達…という連鎖をメタデータとして表現することで、ネットワーク上の興味深い属性
コンピュータもリーダーを求める - H-Yamaguchi.net
ロス・アラモス研究所、ヒューストン大学、レンセラー工科大学の研究者は、コンピュータによるマルチエージェントシミュレーションを使って、マイノリティゲーム（2つに分かれて少数派になったほうが勝ち、というゲーム）を行う実験を行った。各エージェントが互いに独立した意思決定を行う場合、エージェント数が増えてくると、とりうる可能性が幾何級数的に増大し、トラックできなくなることがある。ここで研究者たちが、エージェント間でアドバイスを交換できるようにすると、エージェントは自然にネットワークを形成し、全体の約1％のエージェントがリーダー格となる現象がみられた。これは、現実世界で発生するリーダーと類似した比率だという。たとえばアメリカの公務員は全国民約2億5千万人に対して約0.5%に相当する。 マイノリティゲームは、この種の実験によく用いられる簡単なゲームだが、株式市場などのシミュレーションにも通じるものがあ
伊藤直也の「アルファギークのブックマーク」 - 多様化する個を集めて新しい価値を生み出す「Wisdom of Crowds」
■ The Wisdom of Crowdsとは 「The Wisdom of Crowds」という書籍があります。James Surowieckiという方が執筆した本で、そのサブタイトル“Why the Many Are Smarter Than the Few and How Collective Wisdom Shapes Business, Economies, Societies and Nations”にも見られる通り、「なぜ集団はときに（優秀な）個人よりも優れているのか」というのがテーマの書籍です。 最も優れた個人よりも、集団の意見を集約した集合知こそが正しい場合がある。なんとなくインターネットの匂いがしてきます。今回は“Wisdom of Crowds”を元に、インターネットの世界を考えてみたいと思います。 まずはじめに、Googleを思い浮かべてみてください。 Googl
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