『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
スマートニュース、グノシー等の無料ニュース閲覧アプリでの情報収集者は1割に満たず【MMD研究所調べ】
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データマイニングは魔法の杖? Yahoo!、Gunosyら3社の事例- Tech Compass
レポート データマイニングは魔法の杖? Yahoo!、Gunosyら3社の事例- Tech Compass スマートデバイスが爆発的に普及し、それに呼応するかのようにWeb技術も急激に進化しつつある。IT/Webの世界は、そうした変化の大波に飲まれている。エンジニアがこの荒波に負けず生き残るためには、強力な「未来を指し示すコンパス」が必要となる──。 そうしたコンセプトで開催されている「Tech Compass」は、マイナビが主催するスキルアップ勉強会である。第4回となるセミナーが、竹橋のパレスサイドビル・マイナビルームで開催された。 今回のテーマは「データマイニングは魔法の杖か?」である。人気のWebサービスはデータマイニングが支えていると言われ、ビッグデータの活用がビジネスの成功に結びつくとして大きく注目されている。しかし一方で、データマイニングは万能ではないという意見もある。 データ
情報の分類・推薦アルゴリズムとクロール問題 - Cube Lilac
ゴールデンウィークが終わって*1 ネット世界に戻ってきたところ、Gunosy 騒動 とやらで賑わっていました。クロール問題（どうやって効率的に対象となる URL をクロールするか）は私自身も苦労している部分なので、何か書いてみます。 情報の推薦（レコメンデーション）や分類（カテゴライズ、ランキング、等々）を行う Web サービスを作成・運営する場合、大雑把に分けると以下の 2 つのフェーズが存在します。 Web 上から対象となる情報（主に URL）を収集する 収集した情報を何らかのアルゴリズムに従って分類・推薦する 今回のお話の結論を先に書いてしまうと、「アルゴリズムやコンセプトの検討段階では 2. のフェーズ（情報の分類・推薦）を非常に重要視するが、実際に Web サービスが出来あがって運用する段階になると、むしろ 1. のフェーズ（情報の収集）に苦心する事が多い」と言うものです。 So
Gunosyのレコメンド機能に関する検証 - アルミ缶の上にアルフォート
こんばんは。学習するニュースサービス、Gunosyに対する批判が随所で書かれていますね。 本記事では、確かなデータをもとに、その批判を1つ1つ検証していきます。 結論 Gunosyは、はてブ記事に限らない、非常に多彩なニュースを配信している。 以下、 批判派の記事 検証 公式見解 の順に見ていきます。 批判派の記事 Gunosyのレコメンドエンジンの仕組み解説 論点1：レコメンド機能はなく、はてブからバズった記事を取ってきているだけなのでは はてブでバズった記事のみを配信しているのではないか、という批判です。 違う！分析エンジンなんてものはないんだ。そもそも。 はてブユーザーの関心分野の記事しかそもそも引っかかってこない仕組みなんだ。 だから、お前が野球が好きなんてことは、Gunosyはこれっぽっちもわかっちゃいねえ。 そこら辺でバズった記事だから、誰が読んでもそこそこ面白いに決まってる。
コード解説：Gunosyは多くのユーザに同じ記事を配信しているのか検証してみた | noriaki blog
はじめに 昨日、Gunosyは多くのユーザに同じ記事を配信しているのか検証してみたという記事を書いた。 ランダムにピックアップしたGunosyユーザの特定の日の配信記事リストから、記事URLを使って重複をカウントし、本当に重複記事数が著しく多かったり、ユーザ間の重複率が批判の通りなのかを検証したものだ。 こちらでは、技術ブログなので検証に使ったコードを公開して簡単に解説しよう。 技術的な方針 今回は、素早く分析するためにフレームワークなどは使わず、捨てる前提のスクリプトを以下の方針で書いた。 Google Custom Search APIによりGunosyの公開ユーザ名を取得 (1)で取得したユーザに特定の日（今回は5/5）に配信された記事のURLとタイトルを取得 ユーザ間の重複数を記事毎に数えてファイルに書き出す 事前準備 Google Custom Search APIにより、gun
Gunosyは多くのユーザに同じ記事を配信しているのか検証してみた - noriaki blog はてな出張所
Gunosyに対する批判の一部を検証してみた Gunosyについて、色んな意見が飛び出しているようなので、簡単ですがデータを見てみました。こういうときは冷静にデータを見てみるのが良いでしょう。あくまでもデータの羅列なので個人的にどう思っているかは表明していないです。 検証した部分 検証したのは、批判における以下の部分。 つまり、Gunosyの50〜60%のユーザーは、自分と全く同じ記事を読んでいるわけだ。 これで「一人ひとりの好みに応じて配信してます」というのはさすがにキビシイｗGunosyのレコメンドエンジンの仕組み解説 - ベンチャー・アンダーグラウンド また、これに対するGunosy側の所感から以下の部分。 実際にGunosyを使っている友人の方がいれば見比べてみてほしいのですが、配信されている記事が25記事とも同じであるというGunosyユーザー様はほとんど存在しません。Gunos
Gunosyのレコメンドエンジンの仕組み解説 - ベンチャー・アンダーグラウンド
2013-05-03 Gunosyのレコメンドエンジンの仕組み解説 何てことはない、結論はこれだ 手品も種明かしされれば簡単なものだ。 Gunosyのしくみも、難しい説明は一切不要。下の画像を見てください。 Gunosyで配信されてくる記事の全てが、前日のはてなブックマークのカテゴリ別ホットエントリーだ。 つまりは「はてなブックマークの再編集サービス」に過ぎない。 それ以上でもそれ以下でもない。みんなが夢を見ているような夢のAI（人工知能）システムとは程遠いのだ。 もともと、なんでニュースが1日〜2日遅れなのか疑問だった。 1日1回配信だからと言ったって、人が書いてるんじゃないんだからもっと早く出来るでしょうに。 しばらく使ってみて、更に不思議になった。 「全部前日以前に読んだことのある記事だ」って。 これで怪しさに気づいた。記事がはてブで片っ端からホットエントリーになっていたから。 決め
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