検索精度の向上に取り組むGoogleが、ユーザーが期待に反したサイトを検索結果からブロックし、自分のブラックリストを作れる機能を追加した。 米Googleは3月10日（現地時間）、ユーザーが検索結果から気に入らないサイトを数クリックでブロックし、自分の“ブラックリスト”を作成できる機能を追加したと発表した。まずは英語版のChrome 9、Internet Explorer（IE） 8、Firefox 3.5以上に対応し、順次対応言語およびWebブラウザを拡大する予定という。 同社はここ数週間、検索アルゴリズムの改善やGoogle Chrome向けスパムブロック拡張機能の提供など、検索結果の精度を上げるためのさまざまな取り組みを発表している。 新機能では、ユーザーが検索結果のURLをクリックし、そのまま検索結果ページに戻った場合にそのURLの下に「Block “サイト名” results」と

Debian Project／Google ソフトウェアエンジニア鵜飼文敏さんの講演動画を見たのでまとめ。 内容は、フリーソフトウェア、オープンソフトウェアのハッカー、Google内のハッカーがどのようにソフトウェアを作っているか。 少し前の講演だけど、ハッカーを目指す上で非常に参考になった。 ハッカーの特徴 ハッカーとは Hacker ethic ハッカーのソフトウェアの作り方 ハッカーの開発スタイル 手順 要求仕様 設計 実装 テスト デバッグ チューニング ハッカーに近づくには 必要な知識 知識の習得の仕方 ハッカーと仕事をするときの問題点 その他に紹介されていた書籍 感想 参考 ハッカーの特徴 普通の人をはるかに上回る高い生産性 高品質のソフトウェアを作りだす ハッカーとは ハッカーズ大辞典によると、 プログラム可能なシステムの細かい部分を探ったり、その機能を拡張する方法を探求した

Google　APP　Engineについては初期のころのまとめはあるのですが、Pythonですとリリースからそろそろ2年近くになり内容も大きく様変わりしています。最速マスターシリーズでもGoogle　APP　Engineについてのまとめが無く、そろそろアップデートの必要があると思いまとめてみました。 基本的にwindows環境中心です。 最初に ドキュメントを見るときは必ず英語版を見ましょう。日本語版があるのはありがたいのですが、バージョンとしてはかなり古く、特に歴史の長いPython版では現行の内容とはかなりの隔たりがあります。 Google　APP　EngineのドキュメントのURLは以下のようなパターンになっています。 http://code.google.com/intl/ja/appengine/docs/**** これのうちjaが言語を表すコードになっていますので、これをenに

本日、Google 日本語入力 (ベータ) をリリースしました。 Google 日本語入力は Windows (現時点では 32 ビットのみ) および Mac に対応した日本語入力ソフトウェア (インプットメソッド) です。豊富な語彙と強力なサジェスト機能で思いどおりの日本語入力をサポートします。 Google 日本語入力は桁違いの語彙力を持っています。Web から機械的・自動的に辞書を生成することで、人手ではカバーしきれないような、新語、専門用語、芸能人の名前などを網羅的に収録しています。高い変換精度を実現するために、Web 上の大量のデータから統計的言語モデルを構築し、変換エンジンを構成しています。現在の Web のありのままを反映したインプットメソッドと言えます (この辞書および統計的言語モデルの作成は Google の大規模分散処理システム MapReduce を用いて、数千台規模

無料なのは間違いないが、（おそらく）最速にしてあるところがミソ。 魔法使いに必要なもの 基本的なRubyの知識 基本的なhttp, htmlに関する知識 Googleアカウント 魔法使いに必要でないもの 自宅サーバ レンタルサーバ MVCとかDBとかの知識 前提 アプリケーションはGoogle App Engine(Java)の上で動かす JRuby+Sinatraで構成。JRubyはJava仮想マシン上のRuby実行環境のことで、SinatraはRubyの超お手軽・軽量Webフレームワーク。 そんじゃあ始めます。俺の環境がLinuxなので、WinやMacを使ってる方は適宜読み替えてね。 １、まずGoogle App Engineのアカウントを取得する。アプリケーションを適当に登録する。 Googleのアカウントがない人はまずそこから。既に持ってる人はGoogle App Engineに登

Google が Google Chrome ブラウザを発表してから刺激的な 9 ヶ月がたちました。今や 3,000万人以上の方が、日々このブラウザを利用しています。Google Chrome はウェブで日常生活を行っているような方々のためにデザインされています－－情報を検索したり、メールをチェックしたり、ニュースを読んだり、買い物をしたり、あるいは気軽な友人とのやり取りなど。しかし、ブラウザを走らせるオペレーティング・システムは、ウェブのない時代に設計されたものです。そこで本日、Google は Google Chrome を拡張させたプロジェクト －－ Google Chrome オペレーティング・システムを発表いたします。これはオペレーティング・システムがどのような形であるべきかを再考する試みです。 Google Chrome OS はオープンソースの軽量オペレーティング・システムで

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数ヶ月前にウディ・マンバーがサーチクオリティグループの存在を紹介し、この連載でも前に文書のランキングについて触れました。ウェブ文書のランキングはグーグル検索の品質の要ですが、皆さんの行っている検索はそれよりもっと多くのものから成り立っています。今回は、グーグル検索の発展を支えている理念とその実例について述べようと思います。また、グーグルがいかに徹底した実験を通して確実に機能を向上させているかについても述べるつもりです。次回は、現在行っている実験のいくつかを紹介する予定です。 まずは自己紹介から始めましょう。私の名前はベン・ゴメス。1999 年からグーグルで主に検索品質を中心に検索にたずさわってきました。ロボットによるページの収集からランキングまで検索エンジンのほとんどに貢献するという幸運に恵まれ、現在は検索インターフェースと検索機能の技術責任者として働いています。 グーグルの検索ユーザーイ

こんにちは。エイプリルフールに 1 日だけローンチした Google 川柳、お楽しみいただけましたか？エイプリルフールが終わってしまったのでサービスはもうありませんが、せっかくなのでその裏側をすこしご紹介します。 今回は、Google が人工知能 CADIE を開発し、その CADIE が世界中で面白いサービスを提供するという設定で Google 川柳を提供しました。人工知能 CADIE は架空のものですが、コンピューターによる川柳の自動生成を行ったのは、ウソではありません。 ここでは、その川柳をコンピューターに生成させた手順を簡単にご紹介します。 川柳とは何かを学習する まず、本物の川柳/俳句を Web 上から集めました。集めた作品を解析し、俳句/川柳にありがちな品詞の並びパターンを学習しました。「瞬間」を切り取る 川柳/俳句には、「話題」が必要になります。これは、Web ページからラン

Googleでビジュアルデザインの責任者を務めていたDouglas Bowman氏が退職する。同社ではウェブページの詳細なパフォーマンスデータが重視されており、こうした状況が一因となっているようだ。 同氏が退職について複雑な思いでいるのは明らかだが、好ましからざる点の指摘に遠慮はない。Bowman氏は米国時間3月20日付けのブログ投稿で次のように述べている。 技術者が溢れている企業では、問題を解決するため工学技術を頼りにする。問題を単純で論理的なものに還元し、主観をすべて取り去ってデータだけを見る。やがて、データがあらゆる問題解決を支えるようになり、企業を麻痺させ、斬新なデザインの決定を妨げる。 そう、Googleでは2種類の青色のいずれかで決めかねたら41の中間色をテストして最もパフォーマンスのよいものを選ぶというのは事実なのだ。先日、境界線の幅を3ピクセル、4ピクセル、5ピクセルのいず