16:45〜17:25 講師: 大澤 昇平さん（twitter） 所属：筑波大学 学部生 講演タイトル：oneclip - Twitterでソーシャルブックマーク 資料upなしかな videoあり 講演概要 Twitter の登場により、知識共有はより即時的なものへとシフトしていくことが予想されます。Twitter の世界では、Retweet の仕組みにより、通常のメディアよりさらに早く、多くの人に情報をリーチすることが可能になります。 本講演では、そうした Twitter の特性を生かしたSBMサービス「oneclip」について紹介する予定です。 講演者の大澤は、ここ数年、SBMのサービスプロバイダーとして活動しています。 2006年の未踏ユースでは、swimmie という Firefox のアドオンとして動作するSBMサービスを行い、その年のスーパークリエータを受賞しております。 on

15:40〜16:45 所属：ヤフー株式会社 講演タイトル：ブックマークサービス普及のためのユーザーインターフェース（UI） 資料upなし（後日にまとめなおしてY!J tech blogに載せ、今回の資料保管庫にリンクをはる予定とのこと） videoあり 講演概要 ブックマークサービス" と呼ばれるサービス形態はWWW黎明期に登場し、エンジニアの間ではポピュラーな存在です。それにもかかわらず、ウェブ検索やウェブメールのような、一般ユーザへの普及が見られないのが実情です。普及の糸口となるものは何か？ ひとつにユーザーインターフェース（UI）によるアプローチがあるように思います。Yahoo!ブックマークなど具体例を交えながら、その詳細についてお話できればと思います。 以下は私のメモです。 SBMとは コミュニケーションツールの一つ WEBメールに比べてSBMが普及していない（Y!JのSBMの利

14:55〜15:25 講師: 江原 遥さん（blog） 所属：東京大学 情報理工学系研究科 博士課程 講演タイトル：SocialDict - 英文Webページのスマートな注釈・辞書引きシステム 資料upあり videoあり 講演概要 私はSocialDictという英文Webページのスマートな注釈・辞書引きシステムを作成しています。どのようにスマートかというと、利用者の英語力を利用者が注釈の必要な箇所をクリックしたログから推定し、Webページ中のわからなさそうな単語をあらかじめ辞書で引いておいてくれる点がスマートです。推定には、TOEFLやTOEICで使われているとされる項目反応理論と等価な手法である対数線形モデルを用いています。 現在は、まだα版なのですが、9月頭あたりから開発時間が取れるので、発表までには、ある程度完成させ、下記URLにて公開できればと思います。 http://soci

このセッションを聴くmotivationも高かったです。 14:30〜14:55 講師: malaさん（blog, blog about tech.） 所属：株式会社ライブドア ブログビジネスユニット 開発グループ マネージャー via h 講演タイトル：Livedoor clip おもしろ大改造計画 資料upなしかな videoあり 講演概要 SBMにおいてソーシャル性を加速させるためには、参加ユーザがいま何を見て 何を考え 何を感じているのかをリアルタイムに共有する仕組みがカギになります。これを支える重要な技術となる“イベント通知API”の実装を、livedoor クリップの今後の進化の方向性などともからめてお話します。 以下は私のメモです。 イヴェントサーバをつくって、リアルタイム情報を取得・表示する デモが面白い Streaming API Realtime UI WebHook

13:45〜14:15 所属：東京電機大学 未来科学部 講演タイトル：言語表現に基づくブックマークコメントの分類とフィルタリング 資料upあり videoあり 講演概要 ブックマークコメントは、コンテンツの制作者にとっても、コンテンツの閲覧者にとっても、気になる存在である。しかし、コメントの内容は多種多様で、読みたいものはその一部であるため、何らかのフィルタの導入が有効であると考えられる。 ここではコメントの内容を言語表現に基づき分類し、目的別にフィルタリングする手法を紹介する。 以下は私のメモです。 はてブコメントを色んな側面から、内容を分類して解析 要約・引用コメント 意見・感想コメント 評価 疑問 予想・希望 自然言語処理にこだわった解析 Q&A 引用の著作権の扱いは？新聞社によってはdeep linkを禁止している（M日新聞など） その辺は厳密には考えてはいない タグで会話する う

13:15〜13:45 講師: 中山心太さん（twitter） 所属：NTT研究所 講演タイトル：SBMを利用したフィッシングサイト検知とその展望　−集合知セキュリティという考え方− 資料upあり videoあり 講演概要 有名なウェブサイトはSBMに登録されやすいという特徴がある。また、フィッシングサイトは平均寿命が三日であるため、SBMに登録される可能性が低いと考えられる。 そこで、正規サイトとフィッシングサイトのSBM登録率を調べ、SBM登録率がフィッシング検知に有効かどうかを明らかにする。また、フィッシング検知にSBMを用いた場合、どのようなことが将来起こりうるのかの予測を紹介する。 以下は私のメモです。 phishing site検知の改善を目的とする phishing siteの検出アルゴリズムのprecision/recallが悪い。92%, 97%など phishing s

LT的発表 13:00〜13:15 講師：福冨 諭さん（blog） 所属：動画系の会社、Webプログラマ 講演タイトル：SBMはミニブログです。 資料upあり（gDocsにもあり） videoあり 講演概要 SBMは検索に強いミニブログの一種である。URLについたコメントの一覧は、ミニブログ全体からそのURLで検索したものである。そのほかタグで検索もできる。 URLを指定しないとコメントが書けないという欠点があるので、それを補うためにダミーのURLを生成する仕組みを作った。 以下は私のメモです。 はてバーぶろぐ はてブの弱点は、URLのないものにコメントができないことと考えてみた URLのないものにはダミーURLを付けてみた 人力検索的なお作法 SBMは検索に強いミニブログとのこと 確かにtinyurlやbit.lyのような短縮URLを使うと検索しにくくなるが、対策や方法論は暗号化されてい

私の一番のmotivationはこのセッションでした。 11:00〜11:50 講師: 岡野原 大輔さん(blog, twitter） 所属：株式会社プリファードインフラストラクチャー（PFI）特別研究員, 東京大学辻井研, 辻井研の論文 講演タイトル：SBMの推薦アルゴリズム　〜はてなブックマークのレコメンド（関連エントリ）の仕組み〜 資料upあり videoあり rf. はてなおやさんの資料 講演概要 本発表では、SBMの推薦アルゴリズムにおける精度、処理性能向上のための手法を最新の研究成果も含めて解説する。また、実例として、はてなブックマークにおける「関連エントリ」を弊社のシステムがどのように実現しているかを解説する。 以下は私のメモです。 PFIはもともとPurely Functional Infrastructureやったんや 岡野原さんではないが、（大田さんかな）Haskell

10:20〜11:00 講師: 佐々木 祥さん(twitter), 上村 理さん(twitter) 所属：東京工業大学 博士課程、修士課程 講演タイトル：エコメンデーション 資料upあり videoあり 講演概要 情報爆発の時代においてはユーザのニーズに合わせた情報発見のためのシステムとして，リコメンデーションの必要性は高まっている。しかしながら参加ユーザ数の増加，嗜好の多様化により，リコメンデーションに必要となる計算量は莫大となっている。 この問題に対し，計算処理の分散方法が各種提案されているが，これらの方法は複数の計算機を使い処理を行うため経済的側面や環境的側面から見ても「エコ」ではない。そこで，推薦の精度を保ちつつ，計算量削減を実現する方法を検討する。 以下は私のメモです。 佐々木さんの講演 １サイトにBMするだけではなく、２つのサイト間の関係としてBMするのも良い。 graphのl

追ってそれぞれについてメモや感想などをほぼ講演と同時にupしていこうと思います。 1000で40人くらい。はじまりました。男性率100%。 1020で60人くらい。 1311で70人くらい。男性率100%回避。 1400で90人くらい。 1500で90人くらい。これで安定化かな。 1615で80人くらい。 SBM研究会は３回目ですが、今までで最も技術よりの会だったかなぁ。 個人的には来て良かったと思ったのは、岡野原さん、malaさん、江原さんの講演でした。 第3回SBM研究会のスケジュールがFIXしました！: Tomo’s HotLine 日時：2009年9月13日（日） 10:00〜18:00 場所：東工大大岡山キャンパス　西6号館　W631 Twitter用公式アカウント: http://twitter.com/sbm3/ Twitter用公式ハッシュタグ:　#sbmconf http

IIRの勉強記録．自分で読んだときのメモ 01 Boolean retrieval (pp.1-18) 02 The term vocabulary and postings lists (pp.19-32) 03 Dictionaries and tolerant retrieval 04 Index construction 04 Index construction (1) (pp.61-67) 04 Index construction (2) (pp.68-71) 04 Index construction (3) (pp.72-77) 05 06 07 08 Evaluation in information retrieval 09 Relevance feedback & query expansion 10 XML retrieval 11 12 13 14 Vector

2011-01-18追記 教科書編その2 にて2011年版のIR教科書を紹介しています 情報検索(IR)の勉強を本格的に始めて8ヶ月．大体どんな分野があって，どんなことを勉強すればいいのかわかってきた（と思う）．この気持ちを忘れないうちにメモしておこう．以下，若輩があーだこーだ言ってるだけなので，間違いや他に情報があれば，ぜひコメントをお願いします． # ここで述べている情報検索とは，コンピュータサイエンスの一分野としての情報検索です．図書館情報学の側面は一切扱っていません，あしからず． というわけでまず教科書編． 本腰を入れて勉強する場合，基礎づくりのためには教科書選びがいちばん重要だと思っている．自分の知っている限り，情報検索における教科書の選択肢はそれほど広くはない．以下に紹介する本は，情報検索を学ぶ上で「買い」の本．これらを読めば，最新の論文を読めるだけの土台はできるし，専門家と議

新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ

「仕事や勉強のために本を読みたい」「素早くたくさんの本を読みたい」という時に学びたいのが「速読」のテクニック。はてなブックマークでも関心が高い「速読」関連エントリーですが、ただ「速く読む」というだけでは実際に役に立ちません。そこで今回は、「速く読むテクニック」に加え、「読んだ内容を理解して、実際に生かす」ために役立つエントリーをご紹介します。 テクニックを学ぶ前に！重要なのは「読んだ内容を理解して、何らかの成果を出すこと」 「速読」というと、「速く読むテクニック」の部分が注目されがちですが、同時に重要なのは「読んだ内容を理解する」ということです。 3分で読める！　隣のヤツより成果を出す勉強術：速読できない人のための速読力養成講座 (1/4) - ITmedia Biz.ID 速読をする際の「理解力」に注目したこちらのエントリーでは、「本に書かれた情報の中に、自分の体験情報と結びつく情報があ