k52.NIKKI :: 「好みの近いはてなブックマーカーを探そう」をリニューアル。
はてブのリニューアルを記念して「好みの近いはてなブックマーカーを探そう」もリニューアルいたしました！ URLも変更になっています。 好みの近いはてなブックマーカーを探そう！ http://chikab.k52.org/ 自分のid「nihonyamori」でやった結果がこちら↓ 主なリニューアルポイントは下記の通りです。 ■RSSの配信 結果をRSSで受信できるようにしました。RSSリーダーに登録しておくとだいたい2日に一度配信されます。 ■単純な重複率ではなく、「2人きり度」を加味してランキング ブックマークの傾向が近いと言っても、1000userをあつめた記事と10userしかブクマされてない記事とではブックマークが重複したことの重大さが異なりますので、少ないブクマ数の記事で重複した場合により強く評価する「2人きり度」という指数を導入しました。 ■重複したブックマークと、それに対するコ
レコメンデーションエンジンがロングテールの敵になる？
ペンシルバニア大学ウォートン校の研究者2人が、オンラインレコメンデーションサービスはユーザーが出会う商品の多様性を損なうかどうかをテーマにした論文を2007年9月下旬に発表した。この研究のタイトルは「Blockbuster Culture's Next Rise or Fall：The Impact of Recommender Systems on Sales Diversity」（市場を席巻した方式の趨勢はいかに：販売商品の多様性に対するレコメンデーションシステムの影響）というもので、わたしはPaidContentでこの論文のよい要約を見つけた。 世のあらゆる指標がレコメンデーションエンジンの重要性が増していくことを示しており、この議論は検討しておくべきだ。eBayのStumbleUponの買収からCBSによるLast.fmの買収、そして10月のMSNBCによるNewsvineの買収ま
Programming Collective Intelligence - ma2’s diary
Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications 作者: Toby Segaran出版社/メーカー: O'Reilly Media発売日: 2007/08/26メディア: ペーパーバック購入: 3人 クリック: 117回この商品を含むブログ (31件) を見るいわゆる「集団知」を求めるためのプログラミングについて書かれた本のようだ。「お勧め」の作成とか，ランキングとか，面白そうなんだけど，英語で読破するのはつらいか。邦訳が出るのを待つかどうか迷うな。TOCは以下の通り。 1. Introduction to Collective Intelligence What Is Collective Intelligence? What Is Machine Learning? Limits of Ma
ネットサーフィンするだけで次々におすすめサイトを教えてくれるFirefox拡張『REKO』 | P O P * P O P
なんだかちょっとうまく動いていないですが、コンセプトが良さそうなのでご紹介。 今回とりあげるのは「REKO」。自分のブラウジング履歴からおすすめサイトを教えてくれるFirefoxの拡張です。 いちいち「このサイトがいい！」といった投票やブックマークをしなくていいので便利そうです。いつものようにだらだらとネットサーフィンをしているだけで自分が知らなかったサイトを紹介してくれそうで期待が高まります（ちゃんと動いてくれるといいなぁ・・・）。 そのREKOの仕組みはどうなっているでしょうか。以下の説明をどうぞ。 REKOがおすすめしてくれるサイトはどうやって決められるでしょうか。その仕組みはシンプルです。 REKOをインストールしていれば、あなたが訪れたサイトのデータがたまっていきます。そのデータはその後、他のREKOユーザーのデータと比べられます。そして他のユーザーは見ているけれどあなたがまだ見
今のWebとレコメンデーション
身内に取り組んでいる人がいることもあって，最近のWebにおける「情報レコメンデーション」については色々と考えさせられます．これまでに読んだ本や他の情報源の中から気になる部分をピックアップしながら，考えをまとめてみます． Web上で「情報レコメンデーションをしようとしている人」「情報レコメンデーションされたいと思っている人」「日々，面白い情報に出会いたいと思っている人」たちに，何か少しでも考えるキッカケを与えられたら嬉しいです． さりげなくおせっかいな情報レコメンデーション お笑いコンビ千鳥の「桃太郎」というネタを見るとよく分かる通り，「面白いことを言います」と言ってから人を笑わせるのは，それ自体がネタになってしまうほど難しいものです．情報レコメンデーションに関しても同じではないでしょうか．「あなたにピッタリの情報をおすすめします」と言ってしまうと，ハードルが上がりますよね．例えば*LOVE
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