ツンデレ風「ソーシャルブックマーク研究用データセット」 カテゴリ: そのほか 先日の第2回SBM研究会で、「研究用のデータをどうするか」といった議題が取り上げられました。 SBM標準データの考察〜SBM研究の再現性を実現するために ある研究者がデータA を使い、他の研究者がデータBを使う場合、お互いの研究をフェアに考察することが難しい。おまけにそのデータは各研究者が独自に入手（場合によって独自にツールを作成している！）場合が多いので比較するすべがない。 もし、研究者同士が同じデータXを使えば、各研究者は研究を比較しやすくなるし、結果的にSBM研究が促進されるだろう。 一方、ライブドアでは、「データ提供するのはいいけどニーズはあるのか？」という疑問があり足踏みをしていました。 第二回SBM研究会 & 研究用データの公開方法 - nabokov7; rehash 実はこれまでにも、blog,
以前、「多くの人がブックマークしているページを、いち早く登録しているブックマーカーはよいブックマーカーで、よいブックマーカーがいち早く登録している新規ページは良いページが多い」という仮定の下、良いページ予測サービスを運用してたんですが、あまりに人が来なくてやめてしまいました(苦笑。ただ、このいち早く登録しているブックマーカーを算出するアイディアは面白いと思ったので、ここで結果を紹介します。 ただ注意してもらいたいのは、1000user以上のブックマークのみを見て算出した結果なので、高い順位のユーザーであっても、userが少ないページを大量にブックマーカーもいると思われます。なんでもかんでもブックマークしたから、このランキングに載っている可能性もあります。この結果をどれだけ信じるかは皆さんにお任せします。ただ、僕の考えではデータ量が圧倒的に足りないと思っています。 順位 user score
中心点と他のすべての点との中心性得点について，実際の差と最大可能な差の比率により算出される，グラフ内の中心性の分布の尺度。
賃貸暮らしのわが家の地震対策【揺れから命を守る編】 以前のブログでも記載した、防災の優先順位に基づいて対策を進めています。まだ手をつけられていない部分もありますが、ある程度まとまってきたのでざっくりとご紹介していきます。 優先順位別に改善していっているため、今回は主に地震の揺れ対策がメインになります。…
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