CiNii登録論文から自分好みの論文を表示できる「俺CiNii」
「マイニング探検会」のチームにより作成された、CiNii登録論文を自分好みの基準で仕分けられる「俺CiNii」というデモサイトが公開されています。「俺CiNii」のサイトで表示されるCiNiiの新着論文について自分の好みに合っているかどうかを選択して自分の好みを学習させていくと、新着論文が「自分好み度」順に表示されるようになるようです。また、NII論文ID（NAID）の集合を貼り付けて一括での判定をすることもできるようです。 俺CiNii http://sd.pot.co.jp/orecinii/ このサイトについて（俺CiNii) http://sd.pot.co.jp/orecinii/wp/?page_id=2 図書館総合展2011俺カジチーム発表スライド（第13回図書館総合展での発表スライド） http://www.slideshare.net/studiopotsd/2011-1
CiNiiの国内学術論文400万件がYahoo!検索 論文検索から検索可能に ―NII学術コンテンツ基盤とヤフーのコラボレーション―
CiNiiの国内学術論文400万件がYahoo!検索 論文検索から検索可能に ―NII学術コンテンツ基盤とヤフーのコラボレーション― 国立情報学研究所（所長：坂内正夫（さかうち まさお）以下、NII）は、次世代学術コンテンツ基盤の整備の一環として、わが国の主要学術論文の情報発信力を強化するため、ヤフー株式会社（代表取締役：井上雅博（いのうえ まさひろ）以下、ヤフー）と協力し、CiNii（サイニィ：NII論文情報ナビゲータ）1)が提供している学術論文約400万件のデータを、ヤフーが新たにサービスを開始するYahoo!検索 論文検索から利用できるようにします。 NIIは、大学等の研究教育機関や学会・図書館等との連携をベースにして、学術コミュニティが必要とする学術論文・図書・データベースなどの学術コンテンツを整備するとともに、新たな価値を付加して世の中に広く発信・流通するための次世代学術コンテン
情報検索ことはじめ(3): 情報検索 (IR) 分野の国際会議と論文誌 - シリコンの谷のゾンビ
どの会議や雑誌に投稿すべきかの情報を共有するのは素晴らしい - 発声練習を読んで，そういやIR系のカンファレンスまとめを見たことがないなぁ，と思ったのでIR系の研究を取り扱っているまとめてみることにしました．とはいうものの，自分が通ったことないので，偉そうに語っている部分は全て又聞き情報と妄想によるです． 長らく書いていなかったので，「情報検索ことはじめ」シリーズにしてみました．今回が第3弾です． 過去の情報検索ことはじめシリーズ 情報検索ことはじめ〜研究者編〜 - 睡眠不足？！ 情報検索ことはじめ〜教科書編〜 - 睡眠不足？！ 何が情報検索 (IR; information retrieval) なの? と言われると明確な定義を説明することができません．愛するIIRから引用します． Information retrieval (IR) is finding material (usual
最大マージン kNN と SVM の関係: kNN も最近はがんばっています - 武蔵野日記
先日書いた機械学習における距離学習の続き。 kNN (k-nearest neighbour: k 近傍法)は Wikipedia のエントリにも書いてある通り、教師あり学習の一つで、あるインスタンスのラベルを周辺 k 個のラベルから推定する手法。memory-based learning と呼ばれることもある。単純に多数決を取る場合もあれば(同点を解決する必要があるが)、近いインスタンスの重みを大きくする場合もあるのだが、いずれにせよかなり実装は単純なので、他の機械学習との比較(ベースライン)として使われることも多い。 簡単なアルゴリズムではあるが、1-NN の場合このアルゴリズムの誤り率はベイズ誤り率(達成可能な最小誤り率)の2倍以下となることが示されたり、理論的にもそれなりにクリアになってきているのではないかと思う。また、多クラス分類がちょっと一手間な SVM (pairwise に
Introduction to Information Retrieval #1 の復習資料 - naoyaのはてなダイアリー
Introduction to Information Retrieval の 輪講 に参加しています。自分はこの輪講で復習係を担当させてもらっています。毎回輪講の頭に、前回分の内容をサマリしてプレゼンテーションする係です。 これから輪講の度、作成した資料を公開していきたいと思います。第一回目の資料を以下に置いておきます。 http://bloghackers.net/~naoya/iir/ppt/iir_01.ppt (ppt, 274K) 第一回目は、書籍の第一章 "Boolean Retrieval" の復習です。大規模データを検索する検索システムにおいて、転置インデックスはどのように作成されるか、またブーリアン検索 (「渋谷 and ラーメン」という検索クエリの類) はどう処理されるかといったことの導入部です。 先週末の第二回目は、転置インデックス作成時の前処理部分(トークナイズ、
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
CiNii 論文 - アニメにおける人物顔画像の萌え因子特徴評価と検索分類システムへの応用(ITS画像処理,映像メディア,視覚および一般)
