各評価基準を簡単に分析してみると、こんな感じだ。 ホストドメインの信用度／オーソリティこの要素については、「Florida」アップデート（2003年11月）まで、ほとんどのSEO業者が真剣に考えていなかったと思う。でもFloridaアップデートの後、あっという間に大勢が知るところとなった。その後じわじわと影響力を強めてから、この2年で再び重要度が急上昇し、グーグルで高い検索順位を得る上で支配的な要因となった。 ただし、「キーワードに完全一致するドメイン名＋さまざまなルートドメイン名からの大量のアンカーテキスト」といった手法ではもう、Wikipedia、Amazon、BBCに時たま顔を出すページを凌ぐことはできない、と言っているわけじゃない。要は、こういったオーソリティサイトが一段と重んじられるようになったということだ。 僕らはつい数日前から、Technoratiのようなオーソリティサイトの
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id:naoya さんのLatent Semantic Indexing の記事に触発されて、ここ1週間ほどちょくちょく見ている行列の近似計算手法について書いてみる。ここでやりたいのは単語-文書行列(どの単語がどの文書に出てきたかの共起行列)や購入者-アイテム行列(どの人がどの本を買ったかとか、推薦エンジンで使う行列)、ページ-リンク行列(どのページからどのページにリンクが出ているか、もしくはリンクをもらっているか。PageRank などページのランキングの計算に使う)、といったような行列を計算するとき、大規模行列だと計算量・記憶スペースともに膨大なので、事前にある程度計算しておけるのであれば、できるだけ小さくしておきたい(そして可能ならば精度も上げたい)、という手法である。 行列の圧縮には元の行列を A (m行n列)とすると A = USV^T というように3つに分解することが多いが、も
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 d4 Apple 3 0 0 0 Linux 0 1 0 1 MacOSX 2 0 0 0 Perl 0 1 0 0 Ruby 0 1 0 3 この単語文書行列に対して内積による類似度などの計算を行って、情報要求に適合する文書を探すのがベクトル空間モデルによる検索モデルです。 見ての通り、単語文書行列の次元数は索引語の総数です。文書が増えれば増えるほど次元は増加する傾向にあります。例えば索引語が100万語あって検索対象の文書が 1,000万件あると、100万次元 * 1,000万という大きさの行列を扱うことになりますが、単
「Flashで作られたコンテンツは、Flash内のテキストを読み取れないから、検索エンジンに引っかからない」 と、思い込んでいましたが違っていたようです。 そして、Googleの検索方法にswfファイルを直接検索するオプションがあるなんてことも知りませんでした。 教えてもらったのは、「Flex2,ActionScript3.0が優れている9の理由とAjaxとの差のコメント」の「始」さんから。 「Googleがswfのファイル読んでるんじゃね？」という記事を教えてもらい、いろいろ調べてみました。 Googleのファイルタイプ指定検索 わかったことは、Googleにはファイルタイプを指定して検索するオプションがあるということ。 以下の「filetype:」コマンドを使うことによって検索できます。 検索ワード filetype:検索ファイル 指定できるのは、FlashのSWFファイルを含む以下の
あるメロディを口ずさんでいるが、その曲のタイトルを知らなかったり思い出せずにいらいらしたことはないだろうか？そんな人のために、10秒以内に知りたい曲のタイトルを教えてくれるという新しいウェブサイト「Midomi」が登場した。 米国時間1月26日にベータ版の運用を開始したMidomiでは、ユーザーが歌ったり、口ずさんだり、口笛を吹いて楽曲を検索できる。検索結果には、商用で提供されている楽曲のほか、他のユーザーが録音した楽曲も含まれている。ユーザーは、検索結果のうち自分の音声とマッチする部分のみを聞くこともできる。 このほかにも、楽曲のタイトルやアーティスト名を使った検索も利用できる。同システムはスペルミスをしても認識する。 Midomiを開発および提供するMelodisは、200万以上のデジタル楽曲のライセンスを取得しており、ユーザーはこれを購入できる。また、ユーザーから集めた曲も1万200
Windowsにもファイル検索機能が搭載されているが、あくまで最低限の機能/性能だ。標準ファイル検索より高速で、RARやLZHなど各種圧縮ファイル内からもファイルを検索できる高機能な検索ツール「File Seeker」を使おう。キーワードが含まれているテキストファイルを検索することも可能だ。ファーストリリースではないのだが、最近完成度が上がってきており、Win標準検索機能に対する完璧なリプレイスになりつつあるので紹介する。海外製だが既に日本語化パッチも登場しているぞ。 FileSeekerを作者のページからダウンロードしインストール。インストール後に日本語化パッチをパッチ作者ページからダウンロード。プログラムパスを指定するタイプのパッチなので、解凍後適当なフォルダから起動し日本語化を行う。 「ファイル検索」タブで、ファイル名をキーワードにした、いわゆるWin標準的なファイル検索を行う。
Dynamic Programming による類似文字列マッチの実装例 2007-01-22-4 [Programming][Algorithm] 「Modern Information Retrieval」(8.6.1 p.216) での Dynamic Programming (DP) の解説のところのアルゴリズムを 素直に Perl で実装したみた。 さらにマッチ箇所取り出しロジックも実装してみた。 DP はいわゆる「類似文字列検索（あいまい検索）」に使うと 便利なアルゴリズム。 実は、大学院でも前の会社でも、PerlやらC++やらで実装して使ってた。 単純ながら使い勝手もよく、まさに現場向きかと。 grep 式に頭から見ていくので計算量的にはイマイチなのだが、 転置インデックス検索などで範囲を絞ってから適用すれば実用上問題ない。 ■定義みたいなの Q1. 二
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The Apache Lucene Project, the Apache Lucene (Java)は27日(米国時間)、Apache Luceneの最新版であるApache Lucene 2.0を公開した。Apache LuceneはJavaで作成された高性能高機能なテキスト検索エンジンライブラリ。同プロジェクトは、Apache Luceneはテキスト検索を必要とするアプリケーション、とくにクロスプラットフォームで動作する必要がある場合には適切なテキスト検索エンジンライブラリだとしている。 Apache Lucene 2.0はApache License Version 2.0のもとで公開されているオープンソースソフトウェア。1.9.1からのバグフィックスが主な変更点である。ただし、1.x系において非推奨となっていた機能については2.0からは削除されているため注意されたい。 Apach
●図3 「インターネット」というキーワードで検索した結果。ソフトのダウンロードサイトやショッピングサイトなどが上位に並んだ マーズフラッグは2006年5月8日、検索サービスをリニューアルした（図1）。マーズフラッグは、検索結果を文字だけでなく、画像も同時に表示するのが特徴の検索サイト。この機能を中核に据えながら、デザインや内部のプログラムを一新した。 マーズフラッグは、Webページの収集から検索結果のランキング付けまで、すべて自社の技術で実現している企業だ。米国生まれの検索エンジンを採用するサイトが多いなかでは、特異な存在と言える。同社が目指す検索エンジンとはどのようなもか。さらには、今回のリニューアルの狙いはどこにあるのか。武井信也社長に聞いた（図2）。 ■今回のリニューアルの背景は。 武井：約1年間、ベータ版として検索エンジンを提供し、ユーザーや広告主からさまざまな声を聞いた。これを反
オーストラリアのニューサウス・ウェールズ大学の博士課程のイスラエル人学生の検索アルゴリズムがgoogleによって買われた。Ori Alonが考え出したことからorionと呼ばれるこの検索アルゴリズムは現在英語での検索にしか対応していないが以前のアルゴリズムに比べ検索語の相互の関連性を正確に理解できるのが特徴。現在のgoogleが検索語しか検索結果に表示しないのに対し、将来検索語に関連したサイトも探し出してくれるようになるものらしい。 Orion works as an add-on to existing search engines to improve the relevance of search and won praise from Microsoft founder Bill Gates last year. The algorithm is a problem-solving
最終更新日: 2004-10-08 (公開日: 2004-10-08) 日経バイト 2004年 1月号に掲載された記事の元の原稿です。実際の 誌面の記事は編集が加わり、もっと読みやすいものとなっています。 この記事は日経バイトの「技術の真髄」という連載向けに書きまし た。連載の内容は 「ソフトウェアの匠」 という書籍にまとめられ、本記事も収録されています。 はじめに 数年前まではよく耳にしたが最近ではあまり聞かなくなった話題と いうものがある。情報の氾濫が深刻化して必要な情報を見つけ出せ なくなる云々、というのもそのひとつだ。実際に深刻化が収まって きたのか、単にニュースとして取り上げられなくなっただけなのか 不明だが、近年、インターネット上の検索技術は情報の急激な増加 に追いつくべく格段に向上している。 現在ネット検索の代名詞になっているGoogle社は、ミッションと して「世界中の情報
Googleは米国時間24日、テレビ番組検索サービス「Google Video」のベータ版を発表した。この検索サービスは、同社の検索機能を放送分野に拡大する動きとして以前から予想されていたものだ。 同社はGoogle Videoの開発を密かに進めてきた。Google Videoは、テレビ番組のテキストを検索できるエンジンだ。同サービスでは、PBS、Fox News、 C-SPAN、ABC、NBAなどの番組を素早く検索することができる。また放送された内容をその日のうちに検索することが可能だ。 例えば、「インドネシアの津波」と入力して検索すると、その話題が取り上げられた番組の該当部分がテキスト形式で、映像の静止画像とともに表示される。 現時点では、ユーザーがビデオクリップを見たり、ウェブページ上に企業のテキスト広告を掲載したりすることはできないが、Googleは、いずれ画像再生機能を追加したい
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