先端研レポート第一弾は、2月にヤフー社内で開催された安田雪先生のセミナーのレポートをお届けします。 人脈づくりの科学 ： 関係構造の不思議 - リアルとWebのネットワーク分析 講演者：安田雪（やすだ ゆき） GBRC社会ネットワーク研究所所長 概要： 現実の人間関係と、Web上にみられる人間関係は、表裏一体である。現実社会では観察できない関係構造がWebから可視化できる一方、Web上の情報には反映されない関係が現実には存在する。リアルな社会での人や組織のつながりと、WEB上での単語や概念のつながりを対比しながら、その特徴を考えてみたい。論点は、人々は本当にWebを通じてつながっているのか、そして、つながりの検索は可能かである。 GBRC社会ネットワーク研究所所長、東京大学ものづくり経営研究センター特任助教授の安田雪先生は、数理社会学が専門で、関係構造の分析、数量化、可視化などが
« クロスフェードが重いのは・・・ | メイン | Pythonのライセンス » 2005年02月11日 ツール開発メモ:: SWIGを使ってみる (Perlでゴミ箱へ) Tweet @jin1016をフォロー perlでいきなりファイルを削除せずにゴミ箱へ移すために、ゴミ箱へ削除するためのperlモジュールを作ることにした。 で、以前知ったSWIGを使ってみることにした。 マニュアルとサンプルを見てとにかく書いてみる。 まずは、ゴミ箱へ削除する関数を書く。 ファイル名はtoTrashBox.cppとした。 #include <windows.h> #include <shellapi.h> #include <string.h> extern "C" void toTrashBox( const char *p ) { SHFILEOPSTRUCT stFile; char pat
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概要 現在、Web上の莫大な情報の中から、ユーザが必要な情報を 得る手段として検索エンジンが広く用いられている。 各検索エンジンでは、検索結果を順位付けし、 一般的に評価の高いWebページを検索結果の上位と することで効率化を図っている。 しかし、有用であるということは主観的であるため、 一般的に評価の高いページが誰にでも有用であるとは限らない。 本研究では、ユーザが入力した検索キーワードと Webページ内に含まれる語との共起性を用いて、 Webページを評価し、さらにユーザからのフィードバックを 得ることで、各ユーザの要求により適合した結果を提示する 検索方法を提案する。 従来手法 重要語抽出の従来手法 多くの自然言語文書処理において用いられている 代表的な手法に tfidf(Term Frequency-Inverse Document Frequency)法 [1][2]がある。 対象
私の使っている Perl Scripts Last Updated at $Date: 2011-11-15 07:32:53 $. このページで紹介しているスクリプトは，無保証です． また，配布条件は GNU General Public License の適当なバージョンに従うものとします． Perl-5 日本語マニュアル Perl-5.8 覚え書き BibTeX データベースから業績一覧のウェブページを生成するスクリプト ファイルの変更を監視するスクリプト Mailman の司会を補助するスクリプト 余分なファイルを削除するスクリプト ログファイルを更新するスクリプト PPP の接続記録を集計するスクリプト ondemand 接続を行う PPP リンク上で安全に接続するスクリプト NIS+ にユーザーを登録するスクリプト 非同期に実行される子プロセスを生成するモジュール 2つのディレ
最終更新日: 2002-12-18 (公開日: 2002-12-18) Unix Magazine 誌に 2002年1月号から 2003年2月号にかけて連載し ていた記事の元の原稿です。 私にフローチャートだけを見せて、テーブルは見せないとしたら、 私はずっと煙に巻かれたままになるだろう。逆にテーブルが見せて もらえるなら、フローチャートはたいてい必要なくなる。 -- Frederick P. Brooks Jr. *1 プログラミングにおいてはデータ構造が重要であり、正しいデータ 構造を選択すればアルゴリズムは自明なものとなる、という主張が ある。Rob Pike*2 の "Notes on Programming in C" *3 によると、現実的なプログラムに必要なデータ構造は次の 4つであ るという。 配列 (array) 連結リスト (linked list) ハッシュテーブル
What is sary? sary is a suffix array library and tools. It provides fast full-text search facilities for text files on the order of 10 to 100 MB using a data structure called a suffix array. It can also search specific fields in a text file by assigning index points to those fields. Table of Contents What's New Characteristics Brief Introduction to Suffix Array libsary Reference Manual Using the I
本ページでは，perlでどのようにして大規模なデータを保存するかついて 説明します．主にスタンドアロンで動くもの (クライアント<->サーバ型 でない，いわゆる組込み型) について紹介したいと思います． Menu Berkeley DB BerkeleyDB DB_File SDBM SDBM_File GDBM GDBM_File CDB CDB_File QDBM Depot Curia Villa TDB TDB_File SQLight DBD::SQLite SUFFIX ARRAY SUFARY SARY 複雑なデータ構造 Data::Dumper Storable MLDBM いろいろな比較 ファイルサイズ Benchmark Link サンプルデータについて Berkeley DB Berkeley DBは，組み込み向けデータベースです．通常データベースという とOracl
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
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