神保町書店リスト 神保町の書店130店から、得意ジャンルや店名を手がかりに、自分にピッタリのお気に入りの書店を探せます。
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「世界一長い書棚」です。 新書マップに収録されている新書・選書をジャンル別に一覧できます。
情報検索の指標をまとめる。 KDD Cup2012 Track1のEvaluationのページにpdfへのリンクがあった。 http://www.kddcup2012.org/c/kddcup2012-track1/details/Evaluation これはわかりやすい。 http://sas.uwaterloo.ca/stats_navigation/techreports/04WorkingPapers/2004-09.pdf (図の出典:Recall, Precision and Average Precision ,Mu Zhu, Working Paper 2004-09, Department of Statistics & Actuarial Science, University of Waterloo, http://sas.uwaterloo.ca/stats_nav
タイトル ウェブ検索結果の信憑性判断支援(論文をダウンロード) 発表場所(日時) WebDB Forum 2010(2010/11/13) アブストラクト from Paper 本稿では,ウェブ検索結果の信憑性判断を支援するシステムを提案する.提案システムは,信憑性判断支援を行うために以下の3つの機能を提供する: (1)ウェブ検索結果に対する信憑性の主要判断指標毎のスコア分析および分析結果の可視化,(2)検索結果への信憑性フィードバック情報に基づくユーザの信憑性判断モデルの推定,(3)推定されたユーザの信憑性判断モデルに基づく検索結果の再ランキング.通常,ウェブ検索の検索結果にはタイトルやスニペット,URL情報しか掲載されておらず,ウェブページの信憑性を判断する材料に乏しい.またウェブ検索のランキングアルゴリズムはユーザの情報要求に対する適合性やウェブページの人気度に基づきランキングされる
報告がちょうど1週間ほど遅れましたが,2011年2月9日に僕の博士論文「ウェブ情報の信憑性分析に関する研究」の公聴会発表が終わりました.朝9時からの発表だったので,見に来られる方は10人くらい,せいぜい審査委員の先生方と研究室の教員と博士学生数人だろうと思っていました.ところが僕の予想に反して,20人以上は来てくださった.研究室外の方も来てくださったのでとても嬉しかったです.来てくださった皆様,僕の拙い発表を見に来てくださって本当にありがとうございます. 学位審査の結果ですが,おかげさまで無事合格させて頂けました.何もかも終わった感があり,一気に脱力しました.とりあえず「良かった」の一言に尽きます. 最後に… 僕は一人で研究できるほどの研究者としての素質はありません.正直かなり微妙だと思います.正数学的に頭が切れるわけでもないし,すばらしいアイデアをポンポンと思いつく発想力もないです.話を
駿河台大学文化情報学部 岸田和明 1 はじめに 今年のはじめに、われわれは、P.イングベルセン博士のInformation Retrieval Interactionの翻訳を行なった(1)。この本には、情報検索システムについてのさまざまな新しいアイデアが紹介されている。それらには、実際にプロトタイプとして実現されているものもあれば、発想の段階にすぎないものもあるが、示唆に富んだアイデアが少なくない。 本稿では、それらの中から、興味深いものをいくつか思いつくままにピックアップして、私見を交えて紹介したい。ただし、ここではいわゆる「文献検索」に限定する。しかしそれでも、いくつかのアイデアは、それよりも広いより一般的な情報検索に応用可能であろう。 2 3種類の知識 情報検索システムが持つべき「知識」とは何かと問われれば、まず、そのデータベースが対象とする主題に関する知識ということになろう(この
本日のゴール 検索モデルの代表例を知る ブーリアンモデル ベクトル空間モデル Web検索エンジンの仕組みについて知る リンク構造解析 情報検索システムの核となるのは 検索モデル。文書検索システムの場合、 検索質問: ユーザが入力する検索語群 検索対象: 語の集合で表現された文書群 これらを何らかの方法で比較し、 検索質問に適合する文書を見つけ出す仕組みのことを検索モデルと呼ぶ。 索引比較によって検索を行う検索モデル ブーリアンモデル ベクトル空間モデル 確率モデル ファジィ集合モデル 拡張ブーリアンモデル ネットワークモデル クラスタモデル ここでは重要な2つだけを取り上げる。 ブーリアンモデル 検索質問を AND, OR, NOT などの論理演算子を使って論理式で表現し、検索する方法。 検索質問の論理式に対して各文書が真か偽かを判定するモデル 真と偽の中間はなく、ランク付けはできない。
1. The document discusses various statistical and neural network-based models for representing words and modeling semantics, including LSI, PLSI, LDA, word2vec, and neural network language models. 2. These models represent words based on their distributional properties and contexts using techniques like matrix factorization, probabilistic modeling, and neural networks to learn vector representatio
ウェブ情報の特徴1: ゲートキーパーの不足 新聞や書籍,雑誌,テレビなどは,一定レベルの事実確認,内容のチェック,編集チェックを受けている. 同様のチェックが,ウェブ情報に対して必ずしも行われているわけではない. 「オンライン新聞サイトや有名なポータルサイトは内容のチェックを受けている」という声もあるだろうが,そういうサイトは広大なウェブ世界ではむしろ少数派. ウェブ情報の大半は非公式な情報であり,どの程度内容の精査がされているのかは不明. 内容チェックを受けなくても情報発信できるということが,正確な情報をウェブで発信しなければという社会的なプレッシャーを低減させる(Jonson and Kaye 1998). ウェブ情報の特徴2: 異種情報の混在 特徴的な例は「広告と非広告情報の混在」(Alexander & Tate 1999, Flanagin & Metzger 2000). 紙出
CowSearchとは? ウェブはいつでも簡単に欲しい情報を取得できる便利な存在です。しかし、ウェブにアップロードされている情報の信憑性は保証されていません。CowSearchは信憑性を判断しながら目的のウェブページを効率よく検索するために研究開発されたシステムです。CowSearchは信憑性指向のウェブ検索を支援するために以下の機能を提供しています: ウェブページの信憑性を確認するために有用なスコア情報の可視化 様々な信憑性の判断基準による検索結果の並び替え CowSearchはこちらのURLよりご利用になれます。 CowSearchの機能 ウェブページの信憑性を確認するために有用なスコア情報の可視化 CowSearchは信憑性判断に有用と考えられる指標ごとに検索結果のスコアを計算し、各検索結果の隣に上の図のようなレーダーチャートを表示します。これにより、ユーザは既存のウェブ検索エンジン
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