CiteULike organises scholarly (or academic) papers or literature and provides bibliographic (which means it makes bibliographies) for universities and higher education establishments. It helps undergraduates and postgraduates. People studying for PhDs or in postdoctoral (postdoc) positions. The service is similar in scope to EndNote or RefWorks or any other reference manager like BibTeX, but it is
追ってそれぞれについてメモや感想などをほぼ講演と同時にupしていこうと思います。 1000で40人くらい。はじまりました。男性率100%。 1020で60人くらい。 1311で70人くらい。男性率100%回避。 1400で90人くらい。 1500で90人くらい。これで安定化かな。 1615で80人くらい。 SBM研究会は３回目ですが、今までで最も技術よりの会だったかなぁ。 個人的には来て良かったと思ったのは、岡野原さん、malaさん、江原さんの講演でした。 第3回SBM研究会のスケジュールがFIXしました！: Tomo’s HotLine 日時：2009年9月13日（日） 10:00〜18:00 場所：東工大大岡山キャンパス 西6号館 W631 Twitter用公式アカウント: http://twitter.com/sbm3/ Twitter用公式ハッシュタグ: #sbmconf http
Webサーチ技術の現状と今後の展望
１．はじめに ほとんどのユーザがWebへの入り口としてWebサーチエンジンを利用しており、Webサーチの重要性はますます高まってきている。本稿では、目覚しい発展を続けるWebサーチ技術について、「ユーザの問題解決や意思決定」という観点から、現状の動向を概観するとともに今後の方向性を探る。 ２．文書検索からの脱却 従来型のWebサーチエンジンは精度は向上したが依然、検索語に適合する膨大なWebページのリストを返すのみである。ユーザが求めているのは膨大なWeｂページのリストではなく、自らの問題解決や意思決定に必要な「答え」である。例えば、Web情報に基づいて、世の中の動向を把握したり、行動計画を立案したり、コミュニケーションすべき相手を探し出したりする。しかし、従来型のWebサーチエンジンでは答えにたどり着くまでユーザ自身努力して膨大な情報を集約し洗練する必要がある。そこで次世代のWebサーチ
Flash馬鹿の為のブックマーク 前回の「ソーシャルブックマーク考３ ソーシャルブックマーク考３ タグの構造について（続編）」から、ムッチャ間が空いてしまいました。色々追加で調べたり考えたりしているうちに、書きづらくなってしまいました･･･今回は、ちょっとした追記メモ。 最近、YahooやらGoogleやらが「次世代はローカル情報だ！！」とか息巻いているみたいです。でも、この「ローカル」っていうのは、なにも「地理的」な意味ににこだわる必要はなくて、細分化された市場とか嗜好とかも「意味レベルでのローカル情報」と解釈してもＯＫなんじゃないのかなと思う。 というわけで、意味レベルでのローカル情報検索の実験として、超限定的ＳＢＭ、Flash馬鹿一代ブックマークを作ってみるテスト。もうFlashコンテンツ開発の情報しか入ってません。 いくつかタグの例を挙げると、「Tool」 , 「Tutorial」
協調フィルタリングとはAmazonのお勧めのように「この商品を購入した人はこんな商品も購入しています」という情報を用いて推薦をする手法です。グラフィカルモデルはベイジアンネットワークとも呼ばれ、最近一部で流行している機械学習の手法です。今回は、協調フィルタリングをグラフィカルモデルで表現したらどのようになるだろう、と考えて思いついたアイデアを紹介します。 今、ユーザuとアイテムiの組{u,i}のデータが大量に与えられているとします。例えばソーシャルブックマークならユーザとブックマークしているページの組み合わせ、E-commerseならユーザと購入した商品の組み合わせ、などです。ここではSBMを例に考えるので、はてブと同様にユーザはマイナスの評価を付けることはできないものとします。 このときユーザuに対してお勧めのページを推薦することを考えると、ユーザuがまだブックマークしていないページiに
“アルゴリズム”は、もっとも非人間的なものの代表だともいえる。ソーシャルメディアにとって、そのアルゴリズムが不可欠だというのは、実に皮肉めいている。 僕はこの間、グーグルがどうやってユーザーデータを集めているかについて書いた記事を掲載した（前編、後編）。今回は、著名なソーシャルメディアサイトが、ユーザーデータを活用する上でどのようにアルゴリズムを用いているのか、白日の下にさらそう。 ソーシャルメディアを成り立たせているのは人間の力だが、ユーザーが入力したデータを利用できる状態にする仕組みは、アルゴリズムによって作られている。現在活動している無数のソーシャルメディアサイトで実証済みのことだが、ユーザーの関与とアルゴリズムによる処理ルールの上手いバランスを見出すことは、とても難しくなりがちだ。これから紹介するアルゴリズムは、悪意のないユーザーと結びついて初めてうまくいくものだ。 人気ソーシャル
英語圏で人気のソーシャル・ブックマークサイト、「Digg.com」（ディグ）は先週末の7月1日、ユーザーに対してお勧めコンテンツを提示するレコメンデーション・エンジンをベータ版サービスとして公開した。 Diggのサービスは、ネット上のブログやニュースのURLをユーザーらが“ストーリー”として投稿し、コメントを投稿し合うことで成り立っている。ストーリーを気に入ったユーザーは「digg it」ボタンを押すことで、人気投票に参加する。テクノロジ、ビジネス、サイエンスなど各ジャンルで人気の高いものは刻々と「popular」（人気）に並べられる（ちなみに、サービス名のdiggは「気に入る」を意味する俗語のdigをもじったもの。digは「掘る」という意味だが、若者言葉で好きを意味する。過去形はdug。diggの場合はduggになる）。 Diggは、日々世界中で生み出される膨大な情報から、有用なものをす
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ソーシャルブックマークサービスは、ウェブ上にブックマークを保存して情報を整理したり、共通の興味を持つ人を発見したり、繋がることが（も？）できるウェブサービスです。 海外では、del.icio.us や Digg などが有名ですが、日本発のサービスは現在どれ位あるんだろうと国内のソーシャルブックマークサービスを調べてみました。 使ったことがあるものから今回初めて知ったものまで、サービスによって機能もさまざまで、いろいろな特徴を持っています。 （詳細は公式サイトでご確認ください） ギークな人もそうでない人も、インターネット生活に欠かせないウェブサービスになりつつあるようですね。 ポータル系 はてなブックマーク livedoor クリップ （サムネイル付き） Yahoo!ブックマーク（サムネイル付き） gooブックマーク（サムネイル付き） @nifty クリップ FC2ブックマーク（サムネイル付
はてなブックマークを利用している方は、トップページの「最近の人気エントリー」の欄、または「最新の人気エントリー」を見ることが多いかと思います はてなブックマーク - 人気エントリー - 総合 「最近の人気エントリー」は概ねその日に多くブックマークを集めたエントリーを並べており見ていて面白く、毎日・毎時間めまぐるしく変化してどんどん新しい情報に更新されていきます。それはそれでいいのですが、一旦「最近の人気エントリー」から外れてしまったエントリーは再び顧みられる機会がなかなか無いのが残念ですね。 また瞬間的でキャッチーなエントリーがどうしても人気を集め、かつ「人気エントリー」に載りやすいのですが、それとはもうちょっと異なる情報を得たいと感じることがないでしょうか？ 口コミで広がるような、徐々にブックマーク数を集めたエントリーを見たいとか、また自分の興味にあう情報を優先的に得たいなどの願望もあり
The 4th season - Story of the one person library and "full stack" librarian. 一気に10光年ぐらい引き離された感じがした。ただ唯一の国立図書館の力を見せつけられた。 「10月中旬より提供予定」と告知されていた国立国会図書館デジタルアーカイブポータル PORTAが公開されたとカレントアウェアネス-Rで告知されていた。 とりあえずユーザ登録。このページを読んだらすぐ登録すべきだ。 検索そのものは以前のプロトタイプとそれほど変わらない（ように見える）。エンジンはGETA。ただし使いやすさは格段にアップしている。 ここで強調すべきなのはこのサイトの「ポータル」度の強さだ。ユーザ登録してパーソナライズ可能な実装を列挙してみる。詳しくはヘルプを。 ユーザ種別に応じた検索対象等の設定 一般、図書館員、自然科学系、人文科学系、子ど
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