The Anatomy of Large-Scale Social Search Engine: ソーシャル検索エンジンAardvark論文の輪講用資料 - シリコンの谷のゾンビ
巷 (もしかしたら非常に一部?) を騒がせているWWW2010に採択されたソーシャル検索エンジンAardvark論文 "The Anatomy of Large-Scale Social Search Engine" を読んで，ここ3日間ほど夜なべをして作成した輪講用資料を公開します．普段読まない類の論文だったので色々大変でしたが，非常に勉強になりました． ちょうど論文を読んだ頃にGoogleによる買収が正式発表になったので非常にタイムリーなネタとなりました． The Anatomy of Large-Scale Social Search EngineView more presentations from sleepy_yoshi. 論文や資料を見ればわかるとおり，個々の技術はオーソドックスな技術の組み合わせになっています．それを組み合わせてひとつのサービスという形で提供し，更に実際の
情報検索ことはじめ(3): 情報検索 (IR) 分野の国際会議と論文誌 - シリコンの谷のゾンビ
どの会議や雑誌に投稿すべきかの情報を共有するのは素晴らしい - 発声練習を読んで，そういやIR系のカンファレンスまとめを見たことがないなぁ，と思ったのでIR系の研究を取り扱っているまとめてみることにしました．とはいうものの，自分が通ったことないので，偉そうに語っている部分は全て又聞き情報と妄想によるです． 長らく書いていなかったので，「情報検索ことはじめ」シリーズにしてみました．今回が第3弾です． 過去の情報検索ことはじめシリーズ 情報検索ことはじめ〜研究者編〜 - 睡眠不足？！ 情報検索ことはじめ〜教科書編〜 - 睡眠不足？！ 何が情報検索 (IR; information retrieval) なの? と言われると明確な定義を説明することができません．愛するIIRから引用します． Information retrieval (IR) is finding material (usual
情報検索ことはじめ〜研究者編〜 - シリコンの谷のゾンビ
昨年書いた教科書編が（僕にとっては）嬉しくて跳ね上がるほどブックマークされたので，調子に乗って第二弾を書いてみました．皆様ありがとうございます（ブックマークにがんばってくださいというコメントがあったのがめちゃくちゃ嬉しかったです）．今回は研究寄りですが，少しでも誰かの役に立てば幸いです． 僕は網羅的にサーベイを，キーワード検索以外に主に二つの方法で行っています． 会議毎にサーベイ 研究者毎にサーベイ 1.はさておき，2.ですが，僕は研究者のDBLPをチェックしています．気になる論文の著者のDBLPを眺めると，知らなかった要チェックや！論文を拾うことができます． なので，一線で活躍する研究者の論文は定期的にチェックする必要があります． 今回はIR研究者の中でも，戦闘力が高く，この人は常にウォッチせねばという研究者の一部を紹介したいと思います． 下記は若輩の独断と偏見に基づくものです．一線で活
情報検索ことはじめ〜教科書編〜 - シリコンの谷のゾンビ
2011-01-18追記 教科書編その2 にて2011年版のIR教科書を紹介しています 情報検索(IR)の勉強を本格的に始めて8ヶ月．大体どんな分野があって，どんなことを勉強すればいいのかわかってきた（と思う）．この気持ちを忘れないうちにメモしておこう．以下，若輩があーだこーだ言ってるだけなので，間違いや他に情報があれば，ぜひコメントをお願いします． # ここで述べている情報検索とは，コンピュータサイエンスの一分野としての情報検索です．図書館情報学の側面は一切扱っていません，あしからず． というわけでまず教科書編． 本腰を入れて勉強する場合，基礎づくりのためには教科書選びがいちばん重要だと思っている．自分の知っている限り，情報検索における教科書の選択肢はそれほど広くはない．以下に紹介する本は，情報検索を学ぶ上で「買い」の本．これらを読めば，最新の論文を読めるだけの土台はできるし，専門家と議
テキスト処理にWekaを使う（その１：文書のトークン化とTFIDF重みづけ） - シリコンの谷のゾンビ
テキスト分類課題などでは，文書をTF-IDF重み付けしたbag-of-wordsで表現することが多い．これをベースラインにするため，さくっとこの処理をしたい．卒論やM1のときは，この処理をわざわざ手で書いたのだが，バグが出たら大変だし，なにより面倒くさい． 論文では，最近流行りのLuceneを使っている人もいるけれど，WekaのStringToWordVectorもなかなか高性能．TFIDF重みづけまでの処理をやってみる．Luceneの方が汎用性があるから便利そうなんだけれど，とりあえずテキスト分類課題に使いたいので． 前提知識 かなり自分用メモ（＋α）なので，説明不足な部分があります．あと，基本的にCUIベースで話を進めます．最後の方に気がついたのですが，GUIとずれがありますね．そこらへんは，まぁ，適当に． Wekaについては，日本語情報があるにはあるのですが最近更新されていないので，
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