id:smly さんが PageRank や HITS を Python で実装 されているのに触発されて、自分も PageRank を Perl で実装してみました。PageRank の計算の中心になるのは Power Method (べき乗法) です。べき乗法では行列とベクトルの積を計算しますので、手軽に使え…

3月22日(日) 13:30 から、京都ははてなオフィスにて第11回 Kansai.pm を開催します。 http://kansai.pm.org/cgi-bin/wiki.cgi?page=%A5%A4%A5%D9%A5%F3%A5%C8%2F%C2%E811%B2%F3%A5%DF%A1%BC%A5%C6%A5%A3%A5%F3%A5%B0%B9%F0%C3%CE 11回目の Kansai.pm は、無…

Introduction to Information Retrieval 輪読会 18章の復習資料を以下にアップロードしました。 http://bloghackers.net/~naoya/iir/ppt/iir_18.ppt 18章のテーマは "Matrix decompositions and latent semantic indexing" で、行列の特異値分解と Latent se…

ウェブグラフのリンク解析によるページの評価と言えば PageRank が著名ですが、もうひとつ Jon Kleinberg による HITS (Hyperlink-induced topic search)も有名です。最初の論文 Authoritative Sources in a Hyperlinked Environment は 1999年です。IIR の …

WEB+DB PRESS Vol.49 にて「はてなブックマーク構築ノウハウ大公開」という特集記事を執筆しました。WEB+DB PRESS Vol.49作者: arton,桑田誠,角田直行,和田卓人,伊藤直也,西田圭介,岡野原大輔,縣俊貴,大塚知洋,nanto_vi,徳永拓之,山本陽平,田中洋一郎,下岡秀…

情報検索におけるベクトル空間モデルでは、文書をベクトルとみなして線形空間でそれを扱います。この文書ベクトルは、文書に含まれる単語の出現頻度などを成分に取ります。結果、以下のような単語文書行列 (term document matrix) が得られます。 d1 d2 d3 d…

Introduction to Information Retrieval 輪読会 17章の復習資料を以下にアップロードしました。 http://bloghackers.net/~naoya/iir/ppt/iir_17.ppt 17章のテーマは "Hierarchical clustering" で、前回 16 章の非階層型クラスタリングに続き、階層型クラス…

昨日開催されました OGC2009 にて、はてなブックマークのコミュニティについて発表させていただきました。INTERNET Watch さんなどでも取り上げていただいてます。 http://internet.watch.impress.co.jp/cda/event/2009/02/05/22342.html http://game.watch.…

しばらく間が空いてしまいました。Introduction to Information Retrieval 輪読会 16章の復習資料を以下にアップロードしました。 http://bloghackers.net/~naoya/iir/ppt/iir_16.ppt 16章のテーマは、"Flat Clustering" で話題はクラス分類からクラスタリン…