「グリーンダム」――。中国のインターネット史上、世界中からこれほど注目を浴びたソフトウエアは他にないだろう。 6月9日、中国工業情報化省は、ネット上の有害情報から青少年を保護するため、7月1日以降に出荷される全てのパーソナル・コンピューターにフィルタリングソフトウエア「グリーンダム－ユースエスコート」の搭載を義務づけるという通達を発表した＊。プログラムのサイズが10メガバイトほどのグリーンダムは、その直後からネットユーザーの注目の的になった。 ＊記事原文が「財経」に掲載された後の6月30日、中国工業情報化省は「準備が整っていない」ことを理由に、グリーンダムの強制搭載を事実上延期することを明らかにした。 政府の公式説明によれば、グリーンダムには有害なインターネット情報を遮断したり、ネットへの接続時間を制限したり、オンラインゲームへの参加を管理したりする機能がある。ウェブサイトの閲覧記録をチェ
総合研究大学院大学 複合科学研究科 情報学専攻 卒 博士（情報学） 自然言語処理や機械学習、データ分析に関する研究内容とwebシステムの開発と運用について書いています。 シリコンバレーベンチャーみたいに深い技術の事業化をしたいと思っています。 ご興味ある方はご連絡ください。 各社からの回答 http://blog.livedoor.jp/tak_tak0/archives/51245507.html splog(スプログ,スパムブログ)はコピーコンテンツが100%であるという定義は、 昨年11月29日の時点でweb上のどこかに記述しておきました..... ところで、splogのURLには特徴的な傾向があります。 この傾向からもsplog判定ができ（る場合があり）ます URLそのものをフィルタリングの特徴量として使う、というのはある意味たいへん画期的です。 どういう傾向があるのかというと、
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2007年11月24日13:15 カテゴリBlogosphere 「ブログ限界論」よりその0 - 俺フィルターを見直せ 「ブログ限界論」、徹夜でへろへろだったのだけど、「おれんち」を晒してまで行ったかいがありました。 話題はいくつもあるのですが、話題ごとにentryを立てていくことにします。まずはこちら。 「ブログ限界論」で語られなかったこといろいろ - GIGAZINE つまらなくなったのではなく、スパムブログが増えて「濃度が薄くなった」、というのが正直な感想。これは、実はどんな世界でも同じことで、データ量が増えればどうしてもS/N比は下がる。電子メールのS/N比がつまらないどころの話ではなくなったのはもう21世紀に入る前からそうだった。要はblogもそのフェーズに入ったということ。 しかし、それをもって「限界」というのは何とももったいない。本当はここからが面白いのだから。生物の世界だっ
【新連載】レコメンデーションの虚実（1）～認知限界をどう乗り越えるのか：ソーシャルメディア セカンドステージ（1/2 ページ） ネット情報増大と認知限界 インターネットの情報は、今や洪水のようになっている。この洪水の中からどのように有用なコンテンツやデータをすくい上げるのかは、インターネットにおける最も重要なテーマだ。この問題を解決するアーキテクチャとしては検索エンジンが長く定番だったが、情報のオーバーロード（過負荷）が起きている中で、検索エンジンだけでは対応しきれなくなった。 つまりはネットの情報の総体が、人間の認知能力をはるかに超えてしまっているということだ。これを「認知限界」という。認知限界というのはもともと、1978年にノーベル経済学賞を受賞したアメリカの経営学者、ハーバート・アレクサンダー・サイモンが企業などの組織を説明するために使った言葉である。外の世界がどんどん複雑になってく
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
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
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