協調フィルタリングとはAmazonのお勧めのように「この商品を購入した人はこんな商品も購入しています」という情報を用いて推薦をする手法です。グラフィカルモデルはベイジアンネットワークとも呼ばれ、最近一部で流行している機械学習の手法です。今回は、協調フィルタリングをグラフィカルモデルで表現したらどのようになるだろう、と考えて思いついたアイデアを紹介します。 今、ユーザuとアイテムiの組{u,i}のデータが大量に与えられているとします。例えばソーシャルブックマークならユーザとブックマークしているページの組み合わせ、E-commerseならユーザと購入した商品の組み合わせ、などです。ここではSBMを例に考えるので、はてブと同様にユーザはマイナスの評価を付けることはできないものとします。 このときユーザuに対してお勧めのページを推薦することを考えると、ユーザuがまだブックマークしていないページiに
まんをじしてweb2.0的な話に興味がある大学院生の徒然ブログSBM研究会を振り返って ７月１２日に開催されましたSBM研究会について感想を残したいと思います． ニコニコ動画に対する愚痴しか言ってない放置ブログをこんなところで使うことになろうとは（笑 ・自分の発表について Anti-Folksonomyアプローチの話です． いくつかのブログなどでも取り上げていただきまことに光栄です． 「タグ名を見ない」というコンセプトは一昨年の初夏に寝てるときにぱっと思いついたものでした． いくら悩んでもうまくいかないときはうまくいかないけど，思いつくときなんてこんなものです． 今考えるとなんというか当たり前な気もしますが 時期の早さでなんとかごり押しで論文化できたのかなと思っています． 計算量については多くのご指摘どおりとても実用の範囲のものではないですが この
じわじわと人気の出てきているWebページをピックアップ。そこそこのブクマ数を集めながらも、集中的にブクマされたことがないために「人気エントリー」に上がってきていないWebページをお届けします。 ただいまブクマ数40以上、同日連続ブクマ15以下のものを拾い上げています。この値は今後、適宜変更する予定です。毎日早朝に更新です。日によっては新着記事が0になる場合もあります。
Yahoo!の検索上位50件をはてなブックマークの件数が多い順にソート表示Yahoo!の検索上位50件をはてなブックマークの件数が多い順にソートして表示します。51位以降の検索結果は表示されません。 URLを「http://k52.if.tv/tool/y_hateb/」から「http://k52.org/y_hateb/」へ移転しました。「http://k52.if.tv/tool/y_hateb/」へアクセスされた方も自動的にこのURL（http://k52.org/y_hateb/）へ転送されています。旧URLはいずれ廃止しますのでブックマークなどは現在のURLへ変更願います。（2008.5.31） このサイトはYahoo! APIおよびはてなWebサービスを利用しています。 08.05.31 はてな注目キーワード一覧から検索できるようにしました。 08.05.31 URL
先日のソーシャルブックマーク研究会では id:kanbayashi さんによる発表がありました。id:kanbayashi さんは Kikker や はてブまわりのひと などの開発をされている方です。最近情報検索理論に入門した自分にとっては、非常に面白い発表でした。 発表の中で Kikker の学習の仕組みについての解説もありました。Kikker は Cosine similarity で推薦するドキュメントを検索しているそうですが、ユーザーのクリックデータを使って、ユーザーごとに推薦対象を最適化するようにしているそうです。この学習は、ユーザーが見たページのベクトルを、そのユーザーの趣向ベクトルに足し込むことで実現している、とのことでした。 SBM研究会で発表した"私がチャレンジしたSBMデータマイニング"のスライド - Ryoの開発日記 Neo! 発表ではベクトルを加算することについて「
SBM研究会で"私がチャレンジしたSBMデータマイニング"という発表を行いましたが、そのスライドを置いておきます。 ・[2008/7/21 22:43 version final] ・http://www.slideshare.net/rawwell/sbm-presentation #リンク切れしていたので、どなたかがSlideshareにアップしたものにリンクw Change Logs ・2010/8/23 リンク切れを解決 ・2008/7/21 22:43 version final 初版の2倍以上にスライドを増やした。また、"個人による高性能データマイニング"の話を追加した。 ・2008/7/16 23:45 version 1.1 TF-IDFの説明が間違っているとの指摘を受け、説明部分を修正 ・2008/7/12 23:53 version 1 公開 SBM研究会の体験記
たくさんあるSBM（ソーシャルブックマーク）サービスのユーザー数を簡単にブログに表示したり、各SBMのユーザー数をJSON(P)形式でまとめて取得できるAPIを作ってみました。 はてなブックマーク、del.icio.us、livedoorブックマーク、Yahoo!ブックマーク、Buzzurl、FC2ブックマーク、@niftyクリップ、POOKMARK Airlines、の８つのサービスに対応しています。 これを作るキッカケは、すで書いた事があります。 冒頭に書いた各SBMのバラバラなAPIを統一するサービス（リダイレクターというかプロキシというか）ができないかなぁと思ったわけで。 via: 各ソーシャルブックマークサービス（SBM）のブックマーク数画像表示APIを調べた ::: creazy photograph 各SBMごとに呼び出しのインターフェイスが統一されていなかったり、RSSやJ
コンテンツ推薦は面白そう SBM研究会に行ってきました。 内容はこちらを読むとわかります: SBM研究会プレゼン資料 ソーシャルメディアとマーケティング 公開資料みたら数字が出てないや。 どこかの組織が出したアンケート結果をよこたんが分析したんだけど、 「SBMという言葉の意味がわからない」みたいな区分の割合が、 2007年より2008年の方が大きくて、 なんだこりゃ、みたいなことを言ってたんだけど、 そりゃ「インターネット人口」が増えてるんだから、 割合だってそうなるんじゃないの、と思ったので、 [バカの見本]母集団のサイズを無視して割合を議論しても意味ないだろ。 と速報しました。 バカの見本、ってのは「これはひどい」系の新しいタグらしくて、 ちょうどよこたんが言ってたので。 あと、分野別SBMについて。 ランキングには期待していない に書いたような前提があって、 あるSBMに、たまたま
本日ソーシャルブックマーク研究会なるものに出席してきました。 ■ そもそもソーシャルブックマーク（SBM)って あれですな。SBMといえば、「はてなブックマーク」に代表されるようなあれ。 気に入ったWEB記事にタグをつけてブックマークして、それを他人にも公開するというもの。 便利だしいろいろ興味はあるけど、研究対象になるようなものじゃないと思っていたので、どんな発表があるのだろう？と興味もちました。 実は、この5年ぐらい情報理論やインターネット研究の分野ではホットなトピックらしいです。 今の研究の主なトピックは、 自分の趣向にあったサイトをいかにして自動的に見つけてくるか（リコメンデーション） つまりいろいろな手法を駆使して、自分に適したブクマを探し出すようにしたい ということらしい。 そうか。 ソーシャルブックマークの正しい使い方 というか、普通やりたいことはそういうことなんだわな。 つ
大岡山の東工大で開かれたソーシャルブックマーク研究会に行ってきました。結構前から告知されていたせいか注目度は高かったようで、twitterのフォロワーの間ではかなりの人が参加していたみたいです。（タイムラインがSBM研究会の話題で持ちきりでした）ちらっと参加者を見た限りでは、はてなの伊藤直也さんがいたり、newsingの松尾さんがいたり、スピーカーにBuzzurl宇佐美さんが来ていたり、結構すごいメンバーでした。（LivedoorClipの人もいたかな？） 細かな議事メモがこちらに上がってたので、最初のセッション以外の各セッションの感想を中心に書いておきます。「ソーシャルメディアとマーケティング」遅刻で聴けなかった。「SBMデータを用いたwebコンテンツ推薦」 タグによるコンテンツを特定する機能は、コンテンツの増加に対してタグが増えないため、時間の経過によって精度が悪くなるタグ群からタグを
という訳で、本日東工大大岡山キャンパスで行われたSBM研究会に参加してきました。とりあえずレポは後に回すとして反省点を先に。 午後はベル係をやっていたのですが、パネルディスカッションではベル鳴らし忘れました。ごめんなさい。 懇親会にも参加してきたのですが、お会計の段になってナチュラルに詐欺を働きそうになりました。某事務機メーカー平社員の方、ごめんなさい。 という訳で、レポです。 まずこの会に参加した目的ですが、私は卒研で『ソーシャルブックマークの利用実態とその存在意義』という大仰なテーマを選びました。というと実は順番が逆で、卒研のテーマを決めるときにネットについて研究したいけれどテーマどうしようと思い悩んでいたときにmixi内でこのSBM研究会の存在を知り、そうだ！SBMについて調べよう！と思い立ちました。特に私は、SBMをどう有効活用するのかというよりもSBMを利用していない人たちはどう
今日は東工大で行なわれたSBM研究会に参加してきた。是非感想をmixiかブログに書いてくださいとのことだったので、感想と考えたことをまとめる。 とても新鮮だった 一番印象的だったのは、集まった人に結構いろんな立場の人がいたこと。SBM研究会には、大手SI企業の人、データマイニングやレコメンデーションの研究をしている研究者、Webサービスの開発者や運営者、技術好きな学生などなど。 これはとても新鮮だった。仕事柄というか趣味でというか、ここ最近技術系のカンファレンスや勉強会に何度か足を運んでいるのだけど、その雰囲気とはまるで違う。俺は興味の方向が基本的に「コンシューマ向けのWebサービス」に向いているので、普段はBtoBな業界の方や研究者の方と交流する機会は少ない。こうして同じ場に集まることで、視点の違い、空気の違いを感じられて刺激を受けることができて良かった。 印象に残った発表 どれも興味深
SBM研究会行って来ましたー！！ 私はSBMのデータを利用して、Webページの推薦やコンテンツ分類の研究を行っているので、正直今日のSBM研究会は非常に期待していたイベントでした。 しかしながら、内容はそれ以上に有意義なものでした。第二回もぜひぜひ参加したいと思いました！！ 最初の横田さんのプレゼンでは、SBMの現状とこれからについて貴重な意見が聞けました。 現在のSBMユーザがインターネットユーザ全体の7％らしいです。これは、思っていたより多かったのでこれはうれしい誤算 でした。しかし、今後のSBMの方向性として、SBMユーザは増えず、現状の7％程度のパイを各SBMサービスが取り合う形になるという考えを聞き少し残念に思いました。 確かに私も、del.icio.usやはてブをはじめとした各種SBMサービスが、現状の形のままではSBMユーザの増加は見込めないと考えています。しかし、今後UI面
As the taxation season is approaching soon, every business owner is planning to outsource tax preparation in Houston services. These experts provide assistance in managing tax liabilities, filing tax returns,
☆学びing株式会社 企画営業部 課長 メディアプランナー スtラッシュドット 横田 真俊氏 影響力がもっとも強いのはやるおなのではないか ■ＳＢＭの特徴 オンラインで完結 階層型でない 他社との共有 タギング、コメント ■ＳＢＭの歴史 ・オンラインブックマークはいつからはじまったのか？ デリシャスが最初ではない 1996年 itListが世界初のオンラインブックマークを開始 96-99年 様々なオンラインブックマーク業者が登場 2000年 日本でもスタートダッシュやＢｌｉｎｋの日本語版が登場 ドットコムバブル崩壊 ○itList ブックマークのバックアップ的な意味が強かった ○blink ○del.icio.us 1億ブックマーク なんで成功したのか？ －人気の可視化 －ブログのパーマリンク －ソーシャルタギング －人、タグのつながり －最大の理由はストレージから日々のツールになったこと
はてブのお気に入りのユーザ間の接続関係を解析し、あなたの周りのコミュニティを見つけます 使い方 下のアップレットにあなたのユーザ名と探したい人数を入れてStartをクリック!! グラフが出てきたらマウスでグリグリしてみて下さい!! 線にくっついてるポッチは矢印の先だと考えて下さい。ポッチに近い方がお気に入りされている方の人です 下のチェックボタンは、描画に利用する力の種類です。左から、バネ、反発力、磁力線です。ブルブルして見にくい時は適当にチェックをはずしてください。 お願い "はてぶ まわりのひと"をブクマする Kikkerとはてブおせっかいもよろしく!! 注意 ※2006/10/21/19:15にクラスタリングのアルゴリズムを少し変更しました ※Javaアップレットを利用しているのでJavaのランタイム(1.5.0以降)が必要になりますよ ※Startボタンは一回きり有効です。パラメー
隣接行列をはてブおせっかいのデータからこしらえて、オレオレアルゴリズムでクラスタ抽出、そして、Java2Dで描画っと♪ ore_de_workさんの周辺30人分。 Ryoの周辺200人分(何が何だかワケわかめ) #追記 マグネティック-スプリングモデルというのを使って描画してみた http://www.jaist.ac.jp/~t-nakada/MagneticSpring/index.html ソースを流用させてもらいました。あざーっす。 Naoya氏の周辺50人ぐらい ふふむ。それっぽいな。 少しでも関係がある場合を含めると、リンクが多すぎてグラフが安定しないので、ある閾値以上の重みを持った辺のみを残すとこれ(Naoya氏の周辺200人ぐらい。ただし、該当するリンクを持たないノードは非表示) タグ情報は使ってません。同じドキュメントを見たことがある人が接続されてるだけです。 詳細はまた
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