GoogleNewsのレコメンドの中身 - UMEko Branding
先日、全体ゼミで発表したときの内容ですが、ここにまとめときます。。GoogleNewsのレコメンドの中身を追った論文の要約です。少し前の全体ゼミで用いた資料です。ソース：Abhinandan Das,Mayur Datar,Ashutosh Garg,Shyam Rajaram,"Google News Personalization: Scalable OnlineCollaborative Filtering",WWW2007不勉強な個所が多々ありますので、誤っている箇所等ありましたら、是非ご指摘ください。 個人的には、最近のモデルベースの手法の勉強・おさらいという意味で用いているので、GoogleNews独自の拡張なり実装の部分の内容が省かれている場合があります。また、データ構造やMapReduceを用いた計算の仕組みの部分は、ここでは省略しています。。一応、 全体像 ・LSH(Lo
Web spam Identification Through Content and Hyperlinks - 日々の勉強の航跡
J. Abernethy, O. Chapelle, C. Castillo Web spam Identification Through Content and Hyperlinks In Proceedings of Fourth International Workshop on Adversarial Information Retrieval on the Web 2008. Apr. 論文の在処 概要 いろいろなページのfeaturesを全部利用して、それぞれに重みを付けてWeb spamを発見しようと言うアイディア。 重みを付ける方法をSVM-likeな方法で学習する。 SVM＋グラフのリンク構造＋スラック変数。 結果はかなり良いみたい。Web Spam ChallengeのTrack 穸のAUCでは一番だったらしい。 1. INTRODUCTION 不当やり方でいくつかの
松尾ぐみの論文の書き方：英語論文
東京大学大学院工学系研究科 人工物工学研究センター／技術経営戦略学専攻 教授。「知能を創る」ことを目的に、人工知能、特に深層学習に関する研究を行っています。 また、アカデミアの研究内容が、研究それ自体に閉じることなく、スタートアップやサービスという形で世の中に広がり、その経済活動の中で成長した人材や得られた知見や課題、そして未来のための資金が大学に還流され一層研究が進んでいく。このようなエコシステムを東大・本郷で実現したいと考え、松尾研究室では基礎研究、講義、共同研究、インキュベーションという４つの活動を進めています。 「知能を創る」ことをビジョンに掲げ、ディープラーニングの研究を推進しています。特に、世界モデルやロボット研究、大規模言語モデル、脳×AIに関する研究を進めています。 人工知能は約60年の歴史がある分野ですが、これまでの研究では、知能の仕組みや脳の構造についてほとんど分かって
2008年検索キーワードランキングに見る検索ログの特徴 - 武蔵野日記
Yahoo! Japan 検索ランキングより2008検索ワードランキング。 検索クエリのログというのはおもしろいもので、ランキングだけ見ていてもなんとなくみんながなにを知りたいのか(もっと正確には、「その検索エンジンを使っている人がなにを知りたいのか」)を知ることかできる。Yahoo! に行って「Google」と検索する人が上位4位というのも、知らない人には驚くべき事実かもしれないが、実際はこういうふうに「サイトに行きたいけどアドレスを憶えていない(もしくは入れるのが面倒くさい)ので検索する」という「ナビゲーショナル」な検索クエリが、総数としては全体のかなりの部分を占めているのである。 それで今回のランキングでおもしろいところは、単に(たぶんアダルト用語を除いたり頻度を外すなどの簡単な処理をした)ランキングを出しただけではなく、著名人ランキングやゲーム・アニメランキングのように、カテゴリ別
真っ赤な論文原稿が指導教員から帰って来たら？ - 発声練習
指導教員から真っ赤になった論文原稿が帰ってきたとしたら、基本的にあなたは良い先生のもとで学んでいるという証拠。まずは、先生にお礼を言うこと。 はじめに フェアな態度が重要。 多くの場合は先生と学生の関係は一対多であるので、あなたが論文の指導をもらいたいときには他の学生もそう思っているということをよく理解する。うまく、他の学生とタイミングをずらして指導を受けるのはうまいやり方． 指導教員も自分の仕事を持っているわけなので、締切り直前に論文指導を求めても拒否されることがある。自業自得だと思って諦めること。 指導教員の指導は論文の書き方、内容、表現に関するものであり、「あなた」に対するものではないので冷静に指摘を受け止めること。 指導教員が一番がっかりするのは、一生懸命指導した内容に対して無視されること。それが、故意あるいはそうでないとしても「無視した」という結果が重視されるという点をよく理解す
卒業論文・修士論文を書く人へ
この文書は，初めて卒業論文・修士論文を書こうとする人に最低限守って欲しいと天野が思うような，論文のスタイルをまとめたものである．ただし，研 究室によっては，これとは異なる方針を持っておられるところもあると思うので，注意して欲しい． 「スタイルなんてどうでもいいじゃん」などとは，決して思わないで欲 しい． 多くの場合，体裁も整っていない論文は「きっと中身も出来が悪いに違いない」 という先入観を与えがちである．そして，私の経験からすると， その先入観はしばしば当たっている． もちろん，整っているからといってそれがいい論文であるとは言えないが，体裁 に問題があるようでは，すでに「読みやすさ」の点で論文の備えるべき資質を欠 いている． 英語で論文を書く場合の表現その他に関する注意は こちら． 日本語で論文を書く場合の表現その他に関する注意は こちら． 電気情報工学科・情報知能工学専攻ローカルな注
0503_.f.[.^.....i...j
［連載］ フリーソフトによるデータ解析・マイニング 第20回 札幌学院大学社会情報学部教授 金 明哲（Jin Mingzhe） ■中国生まれ。総合研究大学院大学数物研究科統計科 学専攻博士後期課程修了。博士（学術） 。1995年より 札幌学院大学。 1. WEKAとは 樹木モデルに関するアルゴリズムは多く提案 されているが、ＲにはCARTのファミリーの一 族 tree、rpart、randomForest 以外には見当た らない。樹木モデル（決定木）の話題で欠かせ ないのはC4.5のアルゴリズムである。そこで、 本稿では、C4.5のアルゴリズムが実装されてい るデータマイニングのフリーソフトWEKAを紹 介する。 WEKAは、ニュージーランドのワイカト大学 （University of Waikato）のIanh. Witten、Eibe. Frankを中心とした機械学習の研究
「ブログとは何か」を読者視点で分析する (前編):Geekなぺーじ
「Exploring the Role of the Reader in the Activity of Blogging, Eric Baumer, Mark Sueyoshi, Bill Tomlinson, CHI 2008 Proceedings, April 2008」を読みました。 ブロガーの行動や現状を分析した論文が多い中、ブログ読者に着目した面白い論文でした。 公募で募った15人のブログ読者に対するインタビューと、これまでのブログに関する論文まとめのような論文でした。 インタビューを受けた15人のブログ読者には報酬として最大20ドルが支払われたそうです。 個人的には、「15人という限定された人数に対する調査でもACM系通るやりかたがあるんだなぁ。。。」というのが新しい発見でした。 いや、読者に着目したことによる新規性や、文章全体としての読み応えなどに重点が置かれたのかもしれ
論文の書き方：結果から結論をどのように導くか？ - Y日記
※図が表示されない場合には→http://seibutsu.biology.kyushu-u.ac.jp/~yahara/logictree.JPG 論文では通常、複数の結果を記述する。しかし、主要な結論はひとつでなければならない。なぜなら、論文を書く目的は、何らかの主題（テーマ）に答えることであり、そして論文のテーマはひとつだからである。 「ひとつの論文にはひとつのテーマとひとつの結論」・・・これは論文を書くうえでの重要な原則である。この原則を守っていない論文が多いのも事実だが、それらは論理的に練られた論文とはいえない。 では、複数の結果からひとつの結論を導くにはどうすれば良いだろうか。4月以来、預かった原稿を改訂しながら、この問題を徹底して考えてみた。これまでは、自分の経験にもとづいて、いわば一種の職人芸によって、結論を導いていた。しかし、結果から結論を導くという作業は、論理的なプロセ
[&] SIGGRAPH 2008 Papers (安藤日記)
安藤日記 安藤日記：デジタルガジェット好き「安藤幸央」の日々のメモ ( yukio.andoh@gmail.com ) [ http://twitter.com/yukio_andoh ] SIGGRAPH 2008 Papers Paper fast forward : 各論文 1分ずつ、全部で 2時間かけて概略を発表。 コックさんの格好している人から、歌いだす人、ヘリウム吸って変な声の人まで。 個人的には、バックライトの方向の変化で立体感、質感豊な表示ができるディスプレイ [ Towards Passive 6D Reflectance Field Displays ] と、 画像のどの部分でも筆素材にして描ける [ Real-Time Gradient-Domain Painting] に関心。 それと研究的には、去年の逆をやりましたっていう Inverset Texture も、そ
きまぐれ日記: 情報抽出アルゴリズム Espresso 最終章
Espresso を飲みながらさらに Espresso を考えていました。 r_instance = A^n * r_instance_0 となるのは間違いないと思います。A は P * P^{T}、さらに P = 1/|I||P| * pmi(i, p)/ maxpmi です。 A は、インスタンスどうしの類似度を表現した正方対称行列です。A_{i,j} はインスタンス i, j の類似度です。 類似度は、パターン個数次元からなるベクトルの内積で、各次元は pmi となります。 この形だと、r_instanc は r_instance_0 できまるので、初期値に依存してるように思えますが、A^n がいったい どういう意味を持つのかずっと考えていました。 A_{i,j} が 0, 1 の場合、A は無向グラフの接続行列となります。i,j がつながっている場合は A_{i,j} = 1となり
A Stochastic Grammar of Images - lonerの日記
今週のゼミは、以下の論文(?)についてディスカッション。 A Stochastic Grammar of Images, Song-Chun Zhu and David Mumford, Foundations and Trends in Computer Graphics and Vision, 2007 出典のFoundations and Trends in Computer Graphicsというのは初耳ですが、64 pagesという長さからして、Conference paperでもなさそうですし、Journalにしても長すぎる。 前回、前々回の論文読みゼミと同じく、画像認識にStochastic Grammar (Probabilistic Grammar)を用いる手法についての論文です。 シーン全体を、シーンを構成する部分画像に分割したオブジェクト、さらにその部分オブジェクトへ
大学院講義「ウェブ工学」のネタ選び - 豊田正史のSLとは関係ございません(2007-08-13)
_ [大学] 大学院講義「ウェブ工学」のネタ選び 10月開講の「ウェブ工学」で何をネタにするかそろそろ考えなくてはいけない。ウェブ工学ってなんだってのはひとまず置いておいて、ウェブ関係のネタで研究ができるようになることを目標とし、それに必要な基礎知識はなにか、というあたりから考えていくことにしよう。とりあえず思いついたものから挙げてみる。 The Anatomy of a Search Engine まずは、これを読めるような基礎知識を教えないといけないだろう。これの後に、この手のサーチエンジンアーキテクチャ論文ってあるのかな？あ、Anna Pattersonの記事とかあったなあ。 Tech Report: SRC-RR-175: The Link Database: Fast リンクデータベースの作り方。PageRankやHITSなどを実際にウェブのスケールで計算しようとするとこのあたり
No.08
68 ディジタル情報技術特集 解説 １．緒 言 IT 革命は、情報機器・サービスの浸透、ブロードバ ンドインフラの整備などの「準備」ステージから、IT により何を実現していくかという「活用」ステージへと 移行しつつある。特にインターネットでは、旅行、商品、 趣味、教養などに関する情報の収集だけではなく、ホー ムページの制作やオークション、e ラーニングなどの情 報の発信・活用の用途が増加中であり、より魅力あるコ ンテンツとサービスが求められている。現在、インター ネットで流通している素材の大半は、二次元画像や動画 像である。これに対して三次元（３D）情報は、「リア リティが高い」、「分かりやすい」というだけでなく、「作 る・動かす・遊ぶ」楽しさを享受できる媒体であり、よ り魅力的なコンテンツには欠かせない情報である。しか し、一般的に３D 情報は、①データ量が多い、②制作コ ストが高い、
Vizster - kwakita’s diary
SNSのさきがけでFriendsterというものがあります。ご存じですか？もともとの発想は、出会い系SNSのようです。mixiにも似ているのですが、4ホップ先のユーザまでしかプロフィールが公開されない点で制限が強く、そのことが各ユーザにより多くの情報を得る目的で友人を積極的に増やさせる動機付けを与えているようです。今日、紹介する論文はFriendsterの友人関係をグラフ状に可視化するためのVizsterというツールです。mixiをグラフ状に可視化するツールとしてmixiGraphという類似のツールがありますが、直接操作の機能、可視化機能、コミュニティ構造の表示機能などの面でVizsterの方がさらに洗練されているようです。 J. Heer and d. boyd, "Vizster: Visualizing Online Social Networks," in proceedings
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
はてなブログ | 無料ブログを作成しよう
TOKUHAMA's blog: ハフ変換
木村昭悟： 研究テーマ：動的ベイジアンネットワークを用いた顕著度の確率モデル
痛快！サポートベクトルマシン -古くて新しいパターン認識手法- | CiNii Research
https://dlgateway.acm.org/delivery.cfm?urlpath=10.1145/570000/567526/p50-pitkow.pdf?key1=567526&key2=4649129711&coll=GUIDE&dl=GUIDE&CFID=22503306&CFTOKEN=20688875