ペンシルバニア大学ウォートン校の研究者2人が、オンラインレコメンデーションサービスはユーザーが出会う商品の多様性を損なうかどうかをテーマにした論文を2007年9月下旬に発表した。この研究のタイトルは「Blockbuster Culture's Next Rise or Fall：The Impact of Recommender Systems on Sales Diversity」（市場を席巻した方式の趨勢はいかに：販売商品の多様性に対するレコメンデーションシステムの影響）というもので、わたしはPaidContentでこの論文のよい要約を見つけた。 世のあらゆる指標がレコメンデーションエンジンの重要性が増していくことを示しており、この議論は検討しておくべきだ。eBayのStumbleUponの買収からCBSによるLast.fmの買収、そして10月のMSNBCによるNewsvineの買収ま
●次の大きな波は興味を取得する言語「APML」？ Mashableで特集されていて気になったAPML。少し調べてみました。 APMLとは「Attention Profiling Mark-up Language」の略で、「興味を把握・構成するための言語」といったようなものでしょうか。いわく「次の大きな波か？」とも煽られていますが。 ↑イメージ こちらのAPMLのページによるとAPMLは、OPMLと似た仕組みで、ユーザーが個々の興味ある情報を共有するための言語。 例えば、毎日100のブログのフィードを取得している人がいます。しかしそれらのブログの中には自分にとって興味のない記事も含まれています。もし、それらを見なくても済んだら効率的ではないか。あるいは、それらのブログ以外でも、見逃している自分が興味のある記事があれば取得できれば便利ではないか、という課題の解決方法としてのAPMLです。 具体
レコメンデーションの虚実（7）～“僕が好きな人”が僕の好みを気に入ってくれるとは限らない：ソーシャルメディア セカンドステージ（1/2 ページ） 「偶然の出会い」を与えてくれる“誰か”をどう見つけるか 連載前回の最後で、このように書いた――偶然は、自分の力で見つけることは確かに難しい。でもどこかの誰かの力を借りれば、偶然は意外と簡単に見つけることが可能になるかもしれない。それがソーシャルメディア的アプローチである、と。 問題は、この“誰か”がどこにいる誰なのか、ということだ。例えばソーシャルメディアといえば、すぐに思い出すのがミクシィだが、ミクシィ上の友人であるマイミクは、“わたし”にとって的確なレコメンデーションをしてくれる情報源となるのだろうか？ 「ロングテールの法則」で有名なクリス・アンダーセンは、ブログの「なぜソーシャル・ソフトウェアは質の悪いレコメンデーションをするのか」というエ
これまでの連載では、（1）から（5）で先端的アプローチがどのように進んでいるのかを、ざっと見渡してきた。そこで今回からは、いよいよ（6）のアプローチに入っていこう。この連載の総合タイトルは「ソーシャルメディア セカンドステージ」。ソーシャルメディアと銘打っているのにもかかわらず、レコメンデーションの話を延々と続けてきたのは、この両者がいまや不可分の関係になりつつあるからだ。 なぜレコメンデーションとソーシャルメディアが不可分なのだろうか。連載第1回でも書いたように、インターネットの情報が天文学的なスケールになったことで、情報量はわれわれの認知限界を超えてしまっている。この結果、従来の検索エンジンやパーソナライゼーションのようなアプローチでは、求めている情報にうまくリーチできないという問題が生じてきている。従来のアプローチの問題というのは、例えば次のようなものだ。 ・検索エンジンによるアプロ
遅くなりましたが本日追加された機能をお知らせします。 先日ブログでお知らせしたニコニコ動画RC2の時に使用した映像は今日2本、明日1本アップする予定です。もろもろ準備ができたらお知らせします。 ・オススメ動画 ・関連マイリスト ・フィルター(投稿者のみ) ・コメント編集機能(投稿者のみ) ・NG設定 ・台湾 ■オススメ動画 その動画を見ている人がよく次に見る動画一覧です。 ※プレイヤ画面右の「オススメ」タブから参照できます ■関連マイリスト この動画を登録しているマイリストの一覧です。公開に設定してあるものだけ表示します。面白い動画を探すときに便利かもしれません。 ※マイリスト登録ボタンの横にこっそり追加されてます ■フィルター(投稿者のみ) コメント置換機能です。 動画投稿者は自分の動画についたコメントの特定のキーワードを別のキーワードに置換することができます。この機能を使うとなにか面白
■関連マイリスト この動画を登録しているマイリストの一覧です。公開に設定してあるものだけ表示します。面白い動画を探すときに便利かもしれません。 ※マイリスト登録ボタンの横にこっそり追加されてます http://blog.nicovideo.jp/2007/10/post_190.php 関連マイリスト、ｷﾀ━━━━━━(ﾟ∀ﾟ)━━━━━━ !!!!!（中の人の顔はイメージです。イケメンは褒め言葉です） 実はちょっと前のエントリーで、「こんな機能あるといいなー」ということを書いたのですよ。 ・そろそろニコニコ動画に「マイリスト検索機能」をつけてもらいたいのだ - Attribute=51 でもって、なんと中の人にも読んでもらい＆「やってみます」というコメントまでいただいていたんですが、 まさか、こんなに早く実現するとは！！ あまりの興奮っぷりに、鼻血がナイアガラの滝だぜ！ そして自分が書い
コメントをもらったのでRC2にも無事ログインしました。新プレイヤーのデザインが好き。 最近はインテル妹シリーズの空気を読んだコメントが好きです。 ・http://book.g.ribbon.to/ RC2で実装されるかな？と思ってたんだけど、無かったっぽいので、ちょっとした要望。 マイリスト検索機能を付けて欲しいのだ（実はあるのかな？ こんな機能）。 「マイリスト検索機能」というより「この動画をマイリストしている人一覧表示」機能かもしれない。 要は、動画IDを入れると、その動画がマイリストに登録されている公開マイリストが表示されるのだ。 サムネイルは1マイリストにつき5枚ぐらいでいいんだけど、 もちろん、そのマイリストリンクをクリックすることで、詳細（100個のマイリスト全部）も見られる。 本当は自分のマイリストとマッピングして より近い属性のマイリストを見つけたり、 差分を抜き出してくれ
File Not Found. 該当ページが見つかりません。URLをご確認下さい。 お知らせ 事件・事故のジャンルを除き、過去６年分の主な記事は、インターネットの会員制データベース・サービスの「京都新聞データベース plus 日経テレコン」（http://telecom.nikkei.co.jp/public/guide/kyoto/）もしくは「日経テレコン」（本社・東京 http://telecom.nikkei.co.jp/）、「ジー・サーチ」(本社・東京、 http://www.gsh.co.jp)のいずれでも見ることができます。また、登録したジャンルの記事を毎日、ネット経由で会員に届ける会員制データベース・サービス「スカラコミュニケーションズ」(本社・東京、http://scala-com.jp/brain/) も利用できます。閲読はともに有料です。 購読申し込みは下記のページから
レコメンデーションの代表的手法 レコメンデーションには、いくつかのアプローチがある。とりあえずそのアプローチを俯瞰してみると、おおむね以下の5つに分類することができる。 （1）ルールに基づくレコメンデーション （2）コンテンツベースのフィルタリング （3）協調フィルタリング （4）統計学的なアプローチ （5）行動ターゲティング （6）ソーシャルネットワーキング ひとつずつ説明していこう。 （1）のルールに基づくレコメンデーションというのは、「ビジネスルール方式」とか「インテンショナル（意図的な）レコメンド」などと言った呼び方もある。例えば「美容室に髪を切りに来た人に、ヘアケア製品を勧める」「プリンターを買った人に、インクトナーを勧める」など、最初に「ある製品を買った人、ある行動をした人には、この製品やサービスを勧める」というルールを定めておく方法だ。このレコメンデーションはわかりやすいけれ
昨日の朝日新聞で紹介されていたニュース。実は2004年から始まっているそうですが、杉並区立中央図書館でこんなイベントを開催しているそうです： ■ 第4回すぎなみ本の帯アイデア賞 新刊本には宣伝のため、「帯広告」が巻かれていますよね。その「帯」を自作し、好きな本を宣伝してもらおうというイベント。「お気に入りの一冊に、その本が読みたくなるような帯広告を掛けて応募してください」という指定があるだけで、用紙の種類・字体・字数は自由。短い文に写真やイラストを入れても良い、とのこと。ただし応募資格があるのは杉並区内在住・在学・在勤の小学生から18歳までとなっています。 この企画、若者にもっと図書館を利用してもらおうと始められたイベントとのこと。「課題図書を押しつける読書感想文ではない」という位置づけのため、上記のように本の内容は限定されていません（マンガや図鑑でもOK）。また体裁も自由のため、過去の開
・公立はこだて未来大学情報ライブラリー http://library.fun.ac.jp/ では、 ・教職員の推薦図書 http://library.fun.ac.jp/04_topics/suisen.html で、上手に蔵書検索（OPAC）を使っている。たとえば、美馬のゆりさんの推薦図書をみると、 ・美馬のゆり先生の推薦図書 http://library.fun.ac.jp/cgi-bin/hdbs.cgi?table=recommend&skin=skin3.html&search=__noyuri__ 書名がリンクになっており、クリックするとOPACの書誌情報へとつながっていく。推薦図書は推薦者の知識の単なるひけらかしであっては意味がなく、学生にはぜひ手に取り読んでほしいもののはず。そう考えると、ただのリストに留めるのではなく、少しでも閲覧・貸出に、つまりは読書へとつなげていくため
Shizukuとは？ 図書館とは、数多くの本や資料を蔵書として保有し、利用者に提供するサービス行う機関であり、本などのメディアが複数の利用者によって共有されている場所であるといえます。 ところが、私たちは普段図書館を利用する際に、「メディアを共有している感覚」を感じることはほとんどありません。 Shizukuは、利用者に「メディアを共有している感覚」を取り戻させることで、利用者間のコミュニティの形成と活性化をサポートすることを目指しています。 このプロジェクトが目指すものは、利用者の貸出履歴情報や利用者が発信する情報を活用し、利用者に“他の利用者とのつながりを創る”機能を提供することでコミュニティを活性化する、利用者主体型の図書館情報システムです。現在は学校図書館を対象として開発を行っています。 このプロジェクトはIPA未踏ソフトウェア創造事業（平成19年度第I期未踏ユース）の支援を受け、
サイドフィード社からまたしても新サービスがリリースされました。 その名も「あわせて読みたい」。あなたのブログを読んでいる人は他のどのブログを読んでいるかがわかるサービスです。 試してみましたが、なかなか良い感じの結果が出てきますよ。読者像を知りたいブロガーの方におすすめですね。 以下に詳しい使い方をご紹介。 ↑ 自分のブログ（か、興味のあるブログ）のURLを入力すると・・・。 ↑ あわせて読みたいブログが表示されます。た、たしかにそれっぽいですね。このパーツはもちろんブログに張ることができます。 ↑ なお、上のパーツをクリックするとさらにもっと多くの「あわせて読みたい」ブログを表示してくれます。読者像が見えてきますねぇ。 ちなみにこのデータは同社が提供するFeedmeterを基にして算出されているようです。ただ、Feedmeterを使っていないブロガーの人でも「あわせて読みたい」のコードを
リアルコムは6月11日、記事を推薦してくれるRSSリーダー「SocialFeed」ベータ版を公開した。 SocialFeedはユーザーの趣向やRSS購読履歴から読むべき記事を推薦する機能が特徴。ユーザーはRSSを登録したり、興味のある記事を読んだりするだけで、趣向の似たユーザーが好むニュースをRSSで受け取ることができるという。 この機能は、SocialFeedが嗜好や行動履歴が似通ったユーザー同士を結びつけ、「隠れたコミュニティ」を見つけることで実現される。コミュニティ内のユーザーのネットワークがフィルターの役割となり情報の推薦が可能となる。推薦された記事に対するユーザーの行動は同機能へのフィードバックとなるため、その後の推薦精度も高まっていくそうだ。 ベータ版公開の段階ではユーザーを2000人程度に限定し、主に日本と米国のユーザーに対してサービスを展開する。今後はサービス向上を重ねて2
Wikipediaのキーワードリンクを使って関連語データを作ってみた 2007-06-09-3 [NLP][Programming][Algorithm] Wikipedia のキーワードリンクを使って関連語データ（関連キーワード集） を作ってみた。 Wikipedia のデータはダウンロードページからbz2形式のを取ってきた。 日本のウィキペディアのXMLデータね。 (see Wikipedia:データベースダウンロード) で、Perlスクリプトで以下の関連語データ作成処理を行った。 （スクリプトはこの記事の末尾に載せておく） (1) 各キーワードページに含まれているキーワード（リンク）を取り出す。 例えばキーワードAのページにB,C,Dが含まれていたら、A => B,C,D というデータを蓄積。 またキーワードAが他のキーワードのページ（例えばX）に含まれていたら、それも蓄積。その場合
なにかいい曲ないかなぁ・・・というときに使えそうなのが今回ご紹介するMusic Meshです。 キーワードから検索、関連商品を辿っていったり、PVを見たりとなかなか高機能です。 詳しい使い方は以下からどうぞ。 ↑ まずは検索。キーワード指定か、タグクラウドから検索できます。 ↑ FLASHでぐりぐり検索結果が表示されます。まわりには関連する音楽が。クリックしていくことでどこまででも探索できます。 ↑ 選択したアルバムの情報は右側に。レビューを読むこともできますし、Amazonでそのまま購入することもできます。 ↑ PVがあればYouTubeで見ることもできます。なにげにこの左右にあるナビゲーションが便利。 似たようなツールもいくつかありますが、選択肢の一つとしていかがでしょうか。MusicMeshのご利用は以下からどうぞ。 » musicmesh – a new way to discov
NIIのWebcat Plusの連想検索は、凄いらしい。と常々聞いています。新聞記事等の文章を検索枠に貼り付けて連想検索にかけると、その文章に関連する図書の書誌レコードをずるずると連想的に引っ張ってきてくれるという評判です。 そこでふと、「2chとかのカオスな言語世界をWebcat Plusの検索にかけたらどうなるだろう？」と思い立ち、早速やってみました。 まずはまっとうなところで、最近はてブで人気を呼んでいる「痛いニュース(ﾉ∀`):インドで「柿ピー」が大ブームの兆し」の元ネタ「インドで柿ピーが大ブーム? 国際親善 - goo 自動車&バイク」の本文を貼り付けたところ、トップに出てきたのはこんな本でした。 1件目にカレーライスの本が出てきました。……柿ピーどこ？と思ったら、9件目にようやく柿の本が出てきてますが、多分柿ピーとは関係ないかと思われます。 ただ、3件目に、 スズキのインド戦略
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く