Google フレッシュクロールの仕組み・条件 （前編） :: SEM R
9月の終わりに Googleフレッシュクロールを取り扱った記事：消えゆく Google ダンス ・・・クロール能力はどこまで上がる？ を掲載しましたが、色々なコメントや質問を頂きましたので、今回は１歩踏み込んだ話をしましょう。 皆さんの意見・質問をまとめると、大別して次の４つの質問に分類できました。 (1) どうしたら Google の freshbot（フレッシュボット）が訪れるのか？ (2) PageRank が 5あるのに freshbot が訪れないのは何故？ (3) freshbot が来たけど index.html しか巡回しない (4) freshbot が１週間に１度しか来ない 皆さんが抱えているこれらの疑問に対して、現時点（2003/11/05)で検証が済んだ範囲内で、参考になると思われる情報・分析について紹介をしていきます。 なお、私は何年か前に、米WebCrawler
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平成１8年度情報特別演習レポート データマイニングによる情報推薦サービスの開発 情報学類3年 神林 亮 指導教官 山本 幹雄 1:演習内容の説明 私が本演習以前に開発していたソーシャルブックマークを活用したWebページ推薦サービス であるKikkerでの経験を踏まえ、より柔軟でかつ精度の高いWebページ推薦システムをより高 度なデータマイニング技術を用いて構築することを目的とした。 2:ソーシャルブックマークとは ソーシャルブックマーク(本紙では以降SBMと省略する)とはここ1・２年で現われた新しいタ イプの情報共有サービスである。ユーザは各々が気にとめたサイトなどをブラウザではなく Web上の自分のスペースにブックマークして保持しておくことができ、またそれらを他のユー ザと共有することができる。この時ユーザは対象のWebページを自分にとってよく表現してい ると思われる「タグ」と
文献詳細
本論文では，ユーザが編纂した情報に基づく`情報推薦システムの開発を目的とする．個人によって編纂された幅広い情報を用いた推薦を行うために，ソーシャルブックマークサーピスを対象とする．適切な情報を抽出するため，Ｗｅｂ上から各ユーザのデータを収集，ユーザ関連度を解析するシノステムを構築したぶ興味の類似した複数のユーザが相互に関連する情報を持つと仮定し，ユーザ間の情報共参照性をネットワークとして表現する．ここから各ユーザを中心とする部分グラフを抽出することで情報を推奨する．さらに本論文では，指定ユーザと類似した嗜好を持つユーザの関連性をグラフとして表示し推薦情報を提示するＷｅｂシステムを構築し，提案手法の有効性について検討する． In this paper, we develop the interested information recommendation system based on
ブックマーク情報を利用した 個人の嗜好に対応する検索システム
研究指導 中澤 真 助教授 ブックマーク情報を利用した 個人の嗜好に対応する検索システム 佐藤 来未 1. はじめに 豊富な情報量を誇るインターネットの浸透は，人々の 情報検索・収集の手段を大きく変えつつある．その影 響もあり，2004 年のWebページ数は 150 億ページとい う膨大な数を記録し，2006 年の時点で 330 億以上の Webページが存在していると推測されている[1]．この ことは，情報を探し求めているユーザにとって手に入 る情報量が増えるという利点があるが，同時に欲しい 情報が見つかりにくくなるという欠点もある．この問題 に対し，Google社はユーザによって異なる検索結果を 出力する新サービス「Googleパーソナライズ 1 検索」を 開始した．これはユーザの閲覧履歴を利用してユーザ プロファイルを生成し，その情報を基にユーザにとっ て有用であるだろうWebペー
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AUTOMATON（オートマトン） @AUTOMATONJapan AUTOMATON（オートマトン）は、今話題のニュースやコミュニティ発のトピックを深掘りし、Veracity in Gaming、すなわち「ゲームと誠実に向き合い、正しく伝えること」をコンセプトとするゲーム情報サイトです。 English : @AUTOMATON_ENG automaton-media.com 本日、当社に対して特許権の侵害に関する訴訟を提起した旨の発表が、任天堂株式会社及び株式会社ポケモンより行われました。 現時点において、当社は訴状を受領しておらず、先方の主張や侵害したとする特許権の内容等について確認できておりません。これに伴い、パルワールドの運営及び提供においても、中断や変更の予定はございません。 訴状を受領次第、必要な対応を行ってまいります。 当社は東京を拠点とする小規模なインディーゲーム開発会社
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2005年度人工知能学会全国大会・原稿作成案内 \(Word版）
Folksonomyにおけるコンテンツ推薦のためのメタデータ成長モデルの提案 | CiNii Research
http://d.hatena.ne.jp/Marathon/20061115
http://www.kde.ics.tut.ac.jp/~sugiyama/diary/20060926.html