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ここ数年で最も革新的なネットサービスといえば、その1つにFacebookが挙げられるでしょう。実名ベースの「つながり」を元に、情報の交換・共有を可能にしたFacebookは私たちの生活に大きな影響を与えました。 Facebook以上にこの「つながり」のパワーを発揮しようとしているソーシャルメディアが「ResearchGate」です。「研究者のためのFacebook」として注目されているその試みとはいかなるものでしょう。まずはどのようなサービスかを紹介し、そのあとで何が注目に値するかを見ていきます。 スタートアップが盛り上がるドイツの首都、ベルリンに拠点をおく ResearchGateはベルリンに拠点を置くスタートアップ企業。2008年にウイルス学者のIjad Madisch氏を含める3名の若者によって設立されました。 拠点にベルリンが選ばれた背景についても触れておきましょう。ベルリンは今、
Oliver Chapelle is the creative mind behind the popular lifehacks blog that bears his name. As a seasoned copyrighter, he has a knack for crafting engaging content that simplifies everyday tasks and helps readers optimize their lives. With a natural curiosity and a passion for problem-solving, Oliver is constantly on the lookout for innovative tips and tricks to share with his audience. He believe
1. Recommender System and user experience Yoshifumi Seki Gunosy, Inc 2013/02/09 World IA Day Tokyo 2. What’s Gunosy? • ユーザの嗜好に合わせたウェブコンテンツを 毎日届けるレコメンドサービス • 2011年10月末公開 – 開発理由：夏休み暇だった – データマイニングを研究する学生3人で開発 • 登録するとSNSのアカウントを元にユーザの 嗜好を解析し，毎日25個のウェブコンテンツ を届ける • 2012年度未踏発掘・育成事業採択 • App Store 無料6位 4. Motivation • 自分たちが欲しい物を作った – RSSリーダーをどうも好きになれない • 未読が三桁になって見るのも嫌になってしまう – 読むべき情報を知りたい • 簡単に真似できないものを作り
言いたいことはタイトル． そもそもSIGKDDとはSpecial Interest Group on Knowledge Discovery and Data Miningというデータマイニングや知識獲得のトップカンファレンス．WWWについで読んでて興味が合う論文が多い． How to do good research, get it published in SIGKDD and get it cited!(pdf) 173ページあるスライドだけど良い事ばかり書いてあるし，読者を楽しませるような非常に多くの著者の実体験(成功したものだけでなく，失敗したものも)や，後半になるとダメな論文，間違っている論文，その例が大量に載っていて飽きずに読める．ただKDDに通したい人だけでなく，研究を少しでもやろうとしている人，論文を書こうとしている人，面白いことをやりたい人は必ず読むべき． 適当に面白か
何かのやり方や、問題の解決方法をどんどんメモするブログ。そんな大学院生の活動「キャッシュ」に誰かがヒットしてくれることを祈って。 2000年以降の論文に限定して、 CS系論文の被引用数ランキングを作って分析してみた。 この作業を通じて予想以上に得るものがあった。 ランキングの作り方 CiteSeerXが公開している「Most Cited Computer Science Articles (2010/9/14)」を元データに採用した。 ここから2000年以降の文章に限定した後、ハンドブックや雑誌記事などを取り除いて論文だけのランキングを作成した。 被引用数は時間が経つほど増える一方なので、2000年・2001年あたりの論文が有利であることに注意する必要がある。 ただし、このことがかえって得るものを増やしてくれた。 アブストラクトをチェック 良い機会であるので、 各論文の概要や結論をチェック
岡野原です。 2011/9/17〜2011/9/19に熱海で行われた情報科学若手の会2011に参加し、講演をしてきました。 テーマを決めるに当たって、参加者の年齢、興味分野、スキルの幅が非常に広いということもあり、若手の会参加者のみなさんから質問を前もって聞いておき、それについて回答するという形にしました。 自由に質問を集めたのですが、それらは研究・企業・生き方のテーマにまとめられそうだったので、それらのテーマに沿って講演をしました。 研究 : 自然言語処理、機械学習、それらの今後 企業：起業の話、PreferredInfrastructureの話、 研究をビジネスに適用する際の話 生き方：学生、社会人の心境、アドバイス、 モチベーションの話など 何か一つのメッセージを伝えるというよりは様々な考えや体験談、tipsなどを関係なく並べたものになっています。 皆様にとって何か参考になれば幸いで
今日は，普段どのようにして専門知識を仕入れているかについて書いてみようと思います．特に自分が得意でない分野を知りたいと思った時に，どうするかに注目したいと思います．自分の専門の場合は，いくらでも時間を注ぐことが出来るので，世界中のリソースを全て探し当てて勉強すれば良いのですが，ちょっと興味が有るぐらいではそこまでやる時間は取れません．なので出来るだけ効率的に分かった気になるのが目標です． まず，論文を直接読むのはあまり効率的では無いと思います．論文は広い分野の中の或る問題に対して一つの解決方法を書いているだけで，分野全体を俯瞰することは目指していません．論文だけ読んで分野全体を理解するには，最低50本ぐらい読む必要が有ると思います．
進化生態学の研究者であるJohn N. Thompsonさんの書かれている ”ON BEING A SUCCESSFUL GRADUATE STUDENT IN THE SCIENCES (Version 8.1)" という文章*1 *2 を読んで，なかなか有益な部分もあるなと思ったので，自分のために和訳してみました． あくまで自分のためなので，逐語訳ではなくほとんどが意訳ですし，省略した部分もかなり多くあります． この訳文からの引用などはあまりおすすめしません．必ず原文をご覧ください． ---------- Thompsonさん本人の許可を取っていませんでしたので，該当部分は削除いたしました．ですが，すばらしい文章ですので，興味のある方はぜひ原文をご覧ください． (2015年2月2日) ---------- *1 もともとは @thinkeroid さんのtweetにあったリンクを拝見し
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