ボクが研究室に配属された2005年当時，Web 上の実データを用いた研究ってのは，今ほど盛んに行われてはいなかった．だから，ブログや SNS のデータを数十万ユーザ単位で収集して解析した結果を発表すれば，それだけでも新規性が認められて注目された． 今となっては，そんな研究もそれほど珍しいものではなくなった．先日参加させていただいたソーシャルブックマーク研究会でも，ソーシャルブックマークを対象とした研究をしている人たちに会うことができたし，Google Scholar でソーシャルブックマークと検索すれば日本語だけでも数十本の論文に辿り着ける． ボクも修士時代に，自分や研究室の仲間が収集したデータを解析してみたりした．幸い，ボクが属していた研究室の，ボクが過ごした時期には，Web の研究ってのはホットで，様々な研究が成されていたし議論の相手にも困らなかった．しかし，学会や研究会で会う人の話を

論文を読んだので内容のメモ．訳すというよりはボクの解釈のメモです．先日のエントリ 気が向いたので研究について書く は前置きでした． Fast unfolding of community hierarchies in large networks アブストラクト ソーシャル系のサービスは秩序と乱雑さを併せ持つ複雑ネットワークとして捉えられる．SNS や携帯電話のネットワーク，Web のように大規模なものにおいては，その全体構造を把握するための解析手法が求められている． ネットワークを密に結合したノード集合であるコミュニティ(ここではクラスタと同意)に分解するアプローチは有効だ．SNS などからコミュニティを抽出することで，トピックについて知ることができる．さらに，得られたコミュニティをノードしてメタネットワークを生成すれば，ネットワークの構造を視覚的に把握できるようになるだろう． この論文

「実は、今回、私どもは変わった取り組みをしました。バックアップをやめてしまったんです。バックアップを諦めました」 カプコンのソフトウェア技術部オンライン技術チーム長 弓手一良氏は、都内で開催された「Isilon Breakthrough Summit」で、同社のシステム運用について打ち明けた。 同社は、7月に米国で開催された「E3 Media ＆ Business Summit 2008」にて、来年3月12日に発売予定の「バイオハザード5」の映像を公開したが、会場では同じものを公開。同作品を製作したシステム、特にストレージまわりについて講演を行った。同社ではアイシロン・システムズのクラスタ ストレージを昨年10月に導入している。そのストレージに一番最初に使ったのが「バイオハザード5」の製作データだった。「ハイビジョン映像で作るので、データの量がすごいことになってしまう。ストレージはアイラン

【コンピュータ】 IE7を入れてみました。 アルファベットや数字がアンチエイリアスされていて気持ち悪い。 切ってしまうか、日本語もClearType対応のものにするか迷う。 【研究】 SVM lightとlibSVMとTinySVMの比較実験。 データはlibSVMのサイトにあるDataSet。 結構手間がかかるので、まだやり足りない部分があるのですが、 一応いくつかやってみたときの感想。 機種としてはPen3 866MHz。Mem 512MB。OS　SUSE Linux 10.0。 あと設定として二次の多項式です。 どうもScalingした後のlibSVMは精度は良くなるが、かなり時間がかかる。 しない場合はたまに精度が良くなるけれども、全体的には悪い。悪すぎるときもある。 SVM lightは逆にScaling後のlibSVMよりは速い。 そして精度もそこそこ。 特筆すべきなのがTin

AdaBoost は Freund と Schapier によって提案された． 学習データが外れ値などのノイズをあまり含まなければ，高い判別能力を示す． 変種として Discrite AdaBoost, Gentle AdaBoost, Real AdaBoost, Logit AdaBoost, Modest adaBoost などがある． 損失関数 上記の AdaBoost, Logit Boost, MadaBoost は損失関数によって異なるのみ（？） (http://www.msi.co.jp/vmstudio/materials/files/misc/boosting.ppt を見よ） ブースティングの案内ページ http://ibisforest.org/index.php?%E3%83%96%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83

ちょうど上と関連しているようなそうでないような感じなのだけど、「その数学が戦略を決める」をやっと読み終わる。原文がだらだらと長いので、人物名などのどうでもいい情報を省略してカネゴン向けに内容をダイジェスト、というかこうしないと頭に入らないありさま【コチコチ脳とおれカネゴン】。書いてないこともいっぱいあります。 統計の基本的なツールである「回帰分析」と「無作為抽出」、たったこれだけで、従来の専門家より遥かに信頼性の高い予測を立てることができる。今ではこれに「ニューラルネットワーク」も加わりつつある。本書ではこれらを独自に「絶対計算」と呼んでいる。 絶対計算は、一企業の金儲けだけではなく、政府の政策にまで影響を及ぼしつつある。 絶対計算は、今後間違いなく多くの専門家のお株を奪う。芸術家も危ない。 絶対計算に使うパラメータは、必ずしもギンギンにチューンアップされていなくてもよい。割と適当であって

オーベルジーヌ実食レポ 食べ物の鼻塩塩(未だに通じるのかな) オーベルジーヌというカレーをご存知だろうか 都内にあるデリバリー専門のカレー屋で、 ロケ弁などで大人気の本格欧風カレーが楽しめるらしい いいな〜 いいな〜オブザイヤー 都内の奴らはこんな良いモン食ってんのか 許せねえよ………