第27回 データマイニング+WEB＠東京( #TokyoWebmining 27th) −WEB解析・オープンデータ・クラウド 祭り− を開催しました - hamadakoichi blog
2013/6/22 "第27回 データマイニング+WEB＠東京−WEB解析・オープンデータ・クラウド 祭り−"を開催しました。 第27回 データマイニング+WEB＠東京 ( #TokyoWebmining 27th)−WEB解析・オープンデータ・クラウド 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧： 参加者Twitter List: Twitter List TokyoWebmining 27th 参加者セキココ：第27回 データマイニング+WEB ＠東京 セキココ (作成してくれた @komiya_atsushi さんに感謝
Twitter、ビッグデータ分析企業のLucky Sortを買収
米Twitterは5月13日（現地時間）、米データ分析企業のLucky Sortを買収したと公式Twitterで発表した。買収総額などの詳細は公表されていない。 Lucky Sortは2011年創業のオレゴン州ポートランドに拠点を置く非公開企業。TopicWatchというTwitterのデータの分析結果を視覚化するサービスを提供している。 Lucky Sortは自社サイトで、同社サービスの数カ月後の終了に向けて、顧客の他サービスへの移行をサポートするとしている。同社のチームのほとんどが、Twitterの“収入エンジニアリング部門”に参加するという。 Twitterは年内にも株式上場するとみられており、ソーシャルTV分析のBluefinや音楽サービスのWe Are Huntedなど、収益化に向けた多数の企業買収を行っている。 関連記事 Twitter、音楽サービス立ち上げへ──買収されたWe
Twitter、ビッグデータを扱う新興企業Lucky Sortを買収
Twitterが、新興企業Lucky Sortの買収によって、陣容をさらに拡大しようとしている。Lucky Sortは、オレゴン州ポートランドを拠点とし、ビッグデータやテキストマイニングの可視化エンジンを手がけている。 Lucky Sortチームは米国時間5月13日、ホームページで今回の買収を認めた。 詳細はあまり明らかにされていないが、Lucky Sortチームのメンバー数人がサンフランシスコに移ってTwitterの「revenue engineering」部門に加わるという。 また、Lucky Sortの最高経営責任者（CEO）であるNoah Pepper氏が、現在の顧客については「われわれがTwitterにおける将来に十分に集中できるように、今後数カ月以内に当社のシステムからの」移行が進められると述べているので、少なくともスタンドアロンの製品としては、Lucky Sortの事業は終了
誠信書房―書籍情報: 人文・社会科学のためのテキストマイニング
テキストマイニングを、“分かりやすく”、そして“タダ”で、行うことを可能にする一冊。著者が開発したフリーソフト「TinyTextMiner」をはじめとする各種ソフトウェアの活用方から、自然言語処理、統計解析、データマイニングの分野を幅広くカバーした。人文・社会学分野の学部学生、大学院生・研究者の入門書として最適な内容である。 第1章 序 1.1 テキストマイニングがもたらすブレイクスルー 1.2 タダで本格的なテキストマイニング 1.3 本書の構成 第2章 TTMと関連ソフトウェアのインストール 2.1 テキストマイニングの準備 2.2 TTMのダウンロードとインストール 2.3 TTM関連のツールの準備 2.4 分析用各種ソフトウェアのインストール 第3章 TTMによるテキストデータの分析 3.1 TTMの基本的な使い方 3.2 テキストマイニングで知る経済情勢の時
SBM研究会で発表した"私がチャレンジしたSBMデータマイニング"のスライド - Ryoの開発日記 Neo!
SBM研究会で"私がチャレンジしたSBMデータマイニング"という発表を行いましたが、そのスライドを置いておきます。 ・[2008/7/21 22:43 version final] ・http://www.slideshare.net/rawwell/sbm-presentation #リンク切れしていたので、どなたかがSlideshareにアップしたものにリンクw Change Logs ・2010/8/23 リンク切れを解決 ・2008/7/21 22:43 version final 初版の2倍以上にスライドを増やした。また、"個人による高性能データマイニング"の話を追加した。 ・2008/7/16 23:45 version 1.1 TF-IDFの説明が間違っているとの指摘を受け、説明部分を修正 ・2008/7/12 23:53 version 1 公開 SBM研究会の体験記
ちょっとしたメモ - GRDDLがW3C勧告に
XHTMLなどからRDFグラフを抽出するGRDDLがW3C勧告となった。最初の草案が昨年10月下旬に出てから1年未満、GRDDL作業部会が設置された昨年6月から数えても15ヶ月と、最近のW3C規格の中では異例のスピードだ。現在のXHTMLとして完全に妥当な文書にRDF互換データを埋め込むことができ、使い方も分かりやすい。普及することを願うばかりだ。 HTML文書内にRDFメタデータを埋め込むという考えは、最初のRDFが1997年に勧告されたときから話題になっており、さまざまなアイデアが出されてきた。当初はXHTMLの中にRDF/XMLをそのまま記述するにはどうするか、いや、やはり妥当性検証ができないから外部RDF/XML文書にリンクすべきだ、といった議論が続いていたが、「どっちみち人間が読むための文書は作るんだから、そこからマシン用のデータを抽出するのがいいよね」という現実的な考えが出てく
MOONGIFT: » タイトル・本文抽出クローラー「Webstemmer」:オープンソースを毎日紹介
これはやばい！凄すぎる。 現在進めようと思っているプロジェクトでは、サイト上の本文抽出が重要な技術になっていた。だが、それを一から開発していたのではあまりに時間がかかってしまう。さらに重要な技術ではあるが、それが売りと言う訳ではなかった。 そこで見つけたのがこのソフトウェアだ。まさに理想的な方法かも知れない。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはWebstemmer、タイトル・本文抽出クローラーだ。 WebstemmerはPythonで作られたクローラーで、Webクローラー/レイアウト分析/テキスト抽出/URL DB操作/簡易的なテキスト抽出の5つの機能が提供されている。 動作原理については公式サイトを参考にして欲しいが、個人的にも考えていた（考えていただけ）方法に近い。学習時間が長いのが難点だが、複数台のPCで分散化できれば問題なくなるだろう。 特徴的なのは、特定の言語に左右される
[ThinkIT] 第5回：セマンティックWebの将来 (1/3)
セマンティックWebは、今のインターネット世界（Web 2.0の世界）における恣意的に入力されたデータや異なるメタデータの統合を容易にする技術として、そしてエンタープライズ世界では従来の統合技術／統合製品で解決できなかった問題を解決する技術として、それぞれ有望であることを解説してきた。 最終回となる今回は「セマンティックWebの将来」と題し、コンシューマ世界ではWeb 2.0、エンタープライズ世界ではSOA（Service Oriented Architecture：サービス指向アーキテクチャ）を中心に、セマンティックWebがどのように関わり、発展していくかを解説する。 Web 2.0世界におけるセマンティックWebについては、「第2回：Web 2.0世界におけるセマンティックWeb」で「タギング／フォークソノミー、マイクロフォーマット」という具体的な例を題材に解説した。だが、Web 2.
Demographics Prediction: Audience Intelligence: adCenter Labs
This tool predicts a user's age, gender, and other demographic information, based on their online behavior, such as what queries they search online and what web sites they visit. It lets merchants learn more about their customers before bidding for keywords. Type a query or a Web address (URL), select Query or URL, and then click Go. Query examples: real estate, dodge caravan, dodge pickup, xbox
IBM、ブログやニュース記事での評判を解析するアプリケーションを開発
IBMは、ブログなどのウェブサイトで交わされる会話が企業イメージに与える影響を解析するアプリケーションの開発を進めていることを明らかにした。 同社は米国時間7日、「Public Image Monitoring Solution」と呼ばれるアプリケーションの概要を発表した。これは、大量のブログやニュース記事などの各種素材を検索し、企業にとって役立つような情報を抽出するというアプリケーションだ。 IBMでは、パートナー企業や金融サービス会社Morgan Stanleyと共同で、同アプリケーションのテストを進めている。同ソフトウェアは、IBMのテキスト解析技術や検索ソフトウェア、WebSphere Information Integrator OmniFind Editionを利用して構築される。 IBMは当初、企業ネットワーク内の情報をインデックス化して検索可能にする目的でOmniFindを
アマゾン、「女の子にはピンクの包装紙」を提案するシステムで特許取得
人形のようなプレゼントはピンクの紙で包装すべきだ--これが正しいかどうかは別として、Amazonは現在、この考えに基づく特許を保有している。 Amazon.comの「顧客の商品購入を支援する手法及びシステム」に関する特許が米特許商標庁より認可された。この事実は、Amazonが同庁に提出した資料から明らかになった。顧客のプレゼント購入履歴から、プレゼントを受け取る人の年齢や性別、誕生日を推測する方法などが、特許範囲に含まれている。 この特許がカバーするのは、プレゼントの受取人に関する情報を推測し、その情報を利用して顧客に適切な商品やサービスを提案するための手法やシステムだ。これに基づき、同社は商品購入者に対し、知り合いの誕生日やバレンタインデーが近付いていることを通知したり、性別／年齢に合った商品を提案したりすることができる。「例えば、購入された玩具が人形用の服である場合、それを受け取るのは
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Amazon.co.jp: 人文・社会科学のためのテキストマイニング: 松村真宏, 三浦麻子: 本
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