探索 - Wikipedia
探索（たんさく、英: search）とは、特定の制約条件を満たす物を見つけ出す行動のこと。 何か問題を解くに当たって、有効な解析的な解法を用いることのできない場合は、試行錯誤によって解を得る場合もある。 一部のアルゴリズムは、元々、機械学習と並んで人工知能の分野のアルゴリズムであるが、現在はその他の分野にも応用されている。類義語として検索（英: search）も参照。 探索アルゴリズムとは、大まかに言えば、問題を入力として、考えられるいくつもの解を評価した後、解を返すアルゴリズムである。 まず解くべき問題を状態（英: state）と状態変化（行動、英: action）に分ける。 最初に与えられる状態を初期状態（英: initial state）といい、目的とする状態は最終状態（ゴール、英: final state, goal）と呼ばれる。 初期状態から最終状態に至る、状態及び状態変化の並び
Egosurfing - Wikipedia
Image showing Egosurfing Egosurfing (also vanity searching, egosearching, egogoogling, autogoogling, self-googling) is the practice of searching for one's own name, or pseudonym on a popular search engine in order to review the results.[1] Similarly, an egosurfer is one who surfs the Internet for their own name to see what information appears. It has become increasingly popular with the rise of In
国際特許分類 - Wikipedia
セクションからサブグループまでがつくる階層構造[編集] 国際特許分類は、生物の分類に似ている。生物の分類では、全ての生物を動物界、植物界（など）の「界」に分け、動物界、植物界それぞれに分類された生物をさらに細かく（例えば動物界であれば海綿動物門から脊索動物門までの）「門」に分ける。それぞれの「門」を「綱」に分け、「綱」をさらに「目」に分け、「目」を「科」に分ける。国際特許分類には、生物の分類における「界」に相当するもっとも大まかな分類として「セクション」があり、以下「サブセクション」、「クラス」、「サブクラス」、「メイングループ」、「サブグループ」という細かい分類がある。 国際特許分類では、全技術分野を8個の「セクション」に分け、各セクションを5から36の「クラス」に分け、さらにそれを「サブクラス」に、サブクラスを「メイングループ」に、メイングループを「サブグループ」へと細分する。メイング
全文検索 - Wikipedia
順次走査検索、逐次検索ともいう。「grep」とはUNIXにおける文字列検索コマンドであり、複数のテキストファイルの内容を順次走査していくことで、検索対象となる文字列を探し出す。一般に「grep型」と呼ばれる検索手法は、事前に索引ファイル（インデックス）を作成せず、ファイルを順次走査していくために、検索対象の増加に伴って検索速度が低下するのが特徴である。ちなみに「grep型」とは実際にgrepコマンドを使っているという意味ではない。 インデックス作成型全文検索システム 検索対象となる文書数が膨大な場合、grep型では検索を行うたびに1つ1つの文書にアクセスし、該当データを逐次検索するので、検索対象文書の増加に比例して、検索にかかる時間も長くなっていってしまう。そこであらかじめ検索対象となる文書群を走査しておき、高速な検索が可能になるような索引データを準備することで、検索時のパフォーマンスを向
Wikipediaのキーワードリンクを使って関連語データを作ってみた
Wikipediaのキーワードリンクを使って関連語データを作ってみた 2007-06-09-3 [NLP][Programming][Algorithm] Wikipedia のキーワードリンクを使って関連語データ（関連キーワード集） を作ってみた。 Wikipedia のデータはダウンロードページからbz2形式のを取ってきた。 日本のウィキペディアのXMLデータね。 (see Wikipedia:データベースダウンロード) で、Perlスクリプトで以下の関連語データ作成処理を行った。 （スクリプトはこの記事の末尾に載せておく） (1) 各キーワードページに含まれているキーワード（リンク）を取り出す。 例えばキーワードAのページにB,C,Dが含まれていたら、A => B,C,D というデータを蓄積。 またキーワードAが他のキーワードのページ（例えばX）に含まれていたら、それも蓄積。その場合
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