集めた文献をどう整理すべきか？→知のフロント（前線）を浮かび上がらせるレビュー・マトリクスという方法
時間がない人のための要約 ◯どうするか？→下記のようなレビュー・マトリクスにまとめる （クリックで拡大） （出典：『看護研究のための文献レビュー: マトリックス方式』p.95） ◯何を与えてくれるか？（ご利益） 集められた論文に散在する情報を秩序だてて整理し比較対照を容易にする 集められた論文の共通点やトレンド、手薄な点などを浮かび上がらせる ◯どうやってつくるのか？（手順） （１）文献を集めて年代順に並べる （２）レビュー・マトリクスへ抽出するトピックを決める （３）文献から情報を摘出してレビュー・マトリクスを埋めていく 文献を集めることの重要性は別に取り上げたことがある。 結論から言えば、参考文献リストは長いほどいい／文献収集が論文執筆にもたらす４つのご利益 読書猿Classic: between / beyond readers しかし数多くの文献を手元に集めたとして、それが机周りの
協調フィルタリングについてまとめてみた。 - Analyze IT.
A Survey of Collaborative Filtering Techniques(Xiaoyuan Su and Taghi M. Khoshgoftaar, 2009,Advances in Artificial Intelligence) 仕事で協調フィルタリングについて調べる必要が出てきたのだが、あまりよい日本語の文献を見つけられなかったため（後にしましま先生の文献を見つけた）やむなく英語の論文を検索したところ、 上記のよいサーベイ論文を見つけた。というわけでこのサーベイ論文に書かれていることに自分なりに調べたことを加えて、自分用にまとめておく。 また、一部の人達の間ではとても有名なしましま先生の論文（ドラフト版）があるので、英語が苦手な人はそちらをご覧になるとよいと思われる。 協調フィルタリングは、一言で言えばユーザとアイテムのマトリックスを用いた顧客への商品のレコメン
（日銀レビュー）株式市場における高速・高頻度取引の影響 : 日本銀行 Bank of Japan
2013年1月28日 金融市場局 中山興、藤井崇史 全文 [PDF 648KB] 要旨 近年の情報通信技術の進歩を背景に、金融商品の電子取引が目覚ましい拡がりをみせている。株式の分野では、わが国でも2010年初に東京証券取引所のアローヘッドが稼働を開始し、高速・高頻度取引（HFT）が本格化した。本稿では、アローヘッド稼働前後の日次データを用い、株式市場へのHFTの影響を定量的に検証した。TOPIX日次データを用いた推計を行った結果、HFTは市場流動性の向上とボラティリティの低下に寄与していることが示唆された。ただし、HFT拡大に伴うプログラムの暴走リスクや人的ミス発生を狙うプログラムの存在などへの対応が、課題として残されている。これらの課題は、経済合理性の観点のみならず、社会厚生的な価値判断を伴う面もあり、望ましい解決の方向は必ずしも自明ではない。今後、バランスのとれた市場形成に留意しつつ
ソーシャルグラフを活用したレコメンデーション - レコメンデーション最前線(?) - #TokyoWebmining 19th
ソーシャルグラフを活用したレコメンデーション - レコメンデーション最前線(?) - #TokyoWebmining 19th 2012/06/23（土）に開催された「第19回 データマイニング+WEB ＠東京 ( #TokyoWebmining 19th)－データ徹底活用・機械学習 祭り－」での発表資料です。 [概要] ソーシャルグラフ (Social Network) を活用したレコメンデーションをテーマとして、アカデミックな分野における昨今（最前線？）の研究内容をご紹介します。 [参考資料] Transitive Node Similarity for Link Prediction in Social Networks with Positive and Negative Links http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi
株式会社マイクロアド
マイクロアドはデータとテクノロジーをかけ合わせたマーケティングプラットフォームを提供する会社です。「Redesigning the Future Life」という想いを掲げ、広告やコミュニケーションだけではなく、人々の未来の暮らしそのものを再デザインしてまいります。
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アナウンス† 下記のオープンキャンパスにあわせて研究室公開を行います。最新の情報は大学のオフィシャルページを参照ください。 大学院オープンラボ 令和6年5月19日（日） 研究室公開時間未定 第１回オープンキャンパス 令和6年7月14日（日）研究室公開時間未定 第２回オープンキャンパス 令和6年11月24日（日）研究室公開時間未定 2024.3.18-21 IEEE VR 2024@DFlorida, USAにて、須賀さん（修士2年)が発表します。 2024.4.7-10 Haptics Symposium 2024@Long Beach, USAにて、梶本先生、溝口先生、 牛山さん（博士3年）、加藤さん（修士2年)、祖父江さん（修士1年)が発表します。 2024.5.11-16 CHI 2024@Hawaii, USAにて、浜崎さん（修士課程卒業)が発表します。 2024.5.29-6.1
アイビータイムズ - 日本
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学術論文の書き方のメモ - forest book
7年前の、当時、修士1回生のときに受講していた「科学技術表現」という講義のメモが出てきたので(自分用に)整理してみました。メモ書きなので講義を受講していない人には分かり難いかもしれません(^ ^;; 学術論文は、技術文書とは違い、内容の良し悪しに加えて、それが論文としての「体」をなしているかが重要です。数年前のお話なので、もしかしたら、現在はその「体」が少し変わっているかもしれません。ご参考まで。 早く安く作った論文やアルゴリズムはまったく独自の自分の考えしか残らない 論文の流れ タイトル 概要(アブストラクト) 序論(はじめに) 一番難しいので最後に書く 関連研究、問題意識、研究目的 本論部 アイディアの提示 実験 本論部と実験は、ちゃんと出来ていれば易しい 結論 繰り返しでも良いのでやったことを書く まとめと再アピール 長めに書く 論文のタイトル タイトルの使われ方 目次をざっと見て、
Passion For The Future: 無敵会議第10回 検索会議 満員御礼に感謝 報告第3弾
無敵会議第10回 検索会議 満員御礼に感謝 報告第3弾 スポンサード リンク さて、第3部はヤフー、リスティング事業部の宮崎氏によるYahooSearchTechnology概要説明から始まりました。YSTとは何か、どのような仕組みで検索結果の表示順位が決まるのか、が話の中心でした。 Yahoo!は2004年5月31日まではGoogleのエンジンを使っていましたが、この日を境に独自開発したYSTに乗り換えました。当時の経緯はCNETで私がスクープ記事を対談形式で書いていますのでご参考まで。 ・対談：日本における検索の未来 - データセクション 橋本大也 vs ヤフー 志立正嗣 - CNET Japan http://japan.cnet.com/column/search/story/0,2000050605,20068928-2,00.htm さて、なぜ宮崎氏に検索アルゴリズムをお話いた
Georg Klein's Publications
Georg Klein and David Murray Simulating Low-Cost Cameras for Augmented Reality Compositing In Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG) May/June 2010 [IEEE link] Georg Klein and David Murray Parallel Tracking and Mapping on a Camera Phone In Proc. International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR'09, Orlando) [PDF] [bibtex]
４年生の卒研発表を見学してきて感じたこと - yuyarinの日記
先日４年生の卒研発表を見学してきた。凄く難しいものだと思っていたので、率直な感想としては「卒研ってこの程度でいいのかな？」というものが多かった。研究内容も微妙だし、かなりいい加減なものもあった。凄いと感じたのは２件ほど。こんな大口叩いてるけど、まぁ自分も来年涙目になっているだろうｗ そこで、その発表と、質疑応答での教授とのやりとりの中で自分が感じた、卒論にあたっての注意点をまとめてみた。あくまで僕が見学した発表の中で感じ取ったことなので、一般的な注意点をすべて網羅している訳ではない。 研究内容について 研究のアピールポイントは？ 何が革新的なの？ 複数の利点があったとして一番のポイントは？ ここがアピールできないと最悪。 その研究をすることで良いことはあるの？ 誰が得するの？ どのように得するの？ 本当に得するの？ 卒論程度であればさして重要ではないが、このことにまで考えが及んでいるとアピ
BibTeX - Wikipedia
さらに各書誌項目には、その書誌を引用参照もしくは相互参照する際に用いられるキーが付与される。このキーは各書誌項目の先頭で与えられ、データ項目の一部とはならない。 エントリ種別[編集] 書誌情報ファイルに含まれる各エントリは、いくつかの種類に分けられる。以下の種類は全て BibTeX スタイルが解釈する。 article 雑誌に掲載された論文。 必須項目：author, title, journal, year オプション項目：volume, number, pages, month, note, key book 出版社が刊行した書籍。 必須項目：author/editor, title, publisher, year オプション項目：volume, series, address, edition, month, note, key booklet 出版社や機関名が明示的されていない印
論文によくある「et al.」の読み方と意味は？ - いっしきまさひこBLOG
論文の引用文献の著者名の最後によく書かれてある「et al.」の読み方と意味ってわかりますか？ これは…… 「および、そのほか」という意味で、「エトール」という感じで読むみたいです。 私は「えとーる」とか、「えと、ある」とか呼んでたけど、「えとーる」は合ってた。 「et al.」は、ラテン語の「et alia」の略で、英語で書けば「and others」になります。 使い方は「Isshiki M, et al.」のような感じです。 【参考】Goo辞書「et al.」（音声あり） ちなみに近いラテン語に「etc.」ってありますよね。これならたぶんほとんどの人が知ってますね！？ 「etc.」は「など」という意味で、「エトセトラ」と読みます。 ラテン語の「et cetera.」の略で、英語で書けば「and so on」。「&c」とも略せるようです。 【参考】Goo辞書「etc.」（音声あり）
論文中の「e.g.」「i.e.」の意味は何？ - いっしきまさひこBLOG
論文の中で何らかの単語の後に「e.g.」や「i.e.」と書かれているものがあります。 これらの意味は…… まず「e.g.」は「例えば」という意味で、「イー・ジー」と発音します。 「e.g.」は、ラテン語の「exempli gratia」の略で、英語で書けば「for example」になります。 【使い方】 ●使用前：僕はスポーツ（例えば、テニス, 野球）が好きです。 ↓ （e.g.を使うと……） ●使用後：僕はスポーツ（e.g., テニス, 野球）が好きです。 【参考】Goo辞書「e.g.」（音声あり） 次の「i.e.」は「すなわち、言い換えれば」という意味で、「アイ・イー」と発音します。 「i.e.」は、ラテン語の「id est」の略で、英語で書けば「that is」になります。 【使い方】 ●使用前：僕は、ピッチャーが投げたボールをバットで打つスポーツ（すなわち, 野球）が好きです。
The Character Extraction of Co-occurring Networks on Nicovideo
The Character Extraction of Co-occurring Networks on Nicovideo Japanese title：ニコニコ動画におけるタグ共起ネットワークの特徴抽出 Abstract : Recently, User Generated Content(UGC) Video on Demand(VoD) services such as YouTube become popular all around the world. In Japan, Nicovideo which is one of UGC VoD service gathers more attention than YouTube. Users in Nicovideo make new contents by adding new features to exisiting co
Understanding why we Twitter
This may be the first research study of Twitter – the Microblogging phenomenon… Why We Twitter: Understanding Microblogging Usage and Communities is part of the Proceedings of the Joint 9th WEBKDD and 1st SNA-KDD Workshop 2007 and available for download. Conclusions? The Popularity of Micro-blogging (i.e.Twitter) is due to the combined benefits of –Light-weight blogging –and the ability to share i
『攻殻機動隊』『電脳メガネ』どころではない拡張現実感技術の現在 | 王様の箱庭
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PRoxy Diary(2005-05-22)
_ [コンピュータ] 逐次的2項関係学習法なるものを作ってみました。すでに何度も作って部内で大いに遊ばしてもらってる協調フィルタリングの性能良い版です。 iが人、jがアイテムを表しているとして、次のような行列Mを考えます。(Mij)=iがjを好む度合 まだ評価していない場合はMij=*と書くことにしましょう。このMij=*なところを周りの情報から適当に推測してやるのが協調フィルタリングです。 まず誰もが思い付く手法としては各行間との共分散をとり、共分散が大きい行の意見は尊重し、共分散が小さい行の意見は無視するというものがあります。 一番簡単に実装できて、性能もそこそこです。というより、協調フィルタリングなんて多少いい加減でも誰にも文句言われませんので(笑)。自分の知らない自分を協調フィルタリングが発見したとか、適当に言っておけば万事OKです。 まぁ、そんな屁理屈はおいておいて、この共分散を
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