糞糞糞ネット弁慶

読んだ論文についてメモを書きます.趣味の話は http://repose.hatenablog.com

2011-01-01から1年間の記事一覧

A User-Tunable Approach to Marketplace Search(WWW 2011) 読んだメモ

A user-tunable approach to marketplace search 概要 前回に引き続きeBay Research Labs. マーケットの検索結果提示について,複数の属性でソートできるような方法を提案. 手法 以下の式に従って,次の値が最大になるようにアイテムをgreedyに追加する.…

2011年度人工知能学会全国大会(JSAI2011) で気になる発表

個人用メモ. 2011年6月1日から3日にかけて盛岡で行われる2011年度人工知能学会全国大会(第25回) JSAI2011のプログラムが発表されていたので気になるものをメモしておく. 参考:2011年度人工知能学会大会プログラム - コーパスいぢり 〜langstatの研究日…

Predicting the Conversion Probability for Items on C2C Ecommerce Sites(CIKM 2009) 読んだ

Predicting the conversion probability for items on C2C ecommerce sites 概要 著者はeBay research Lab.そもそもeBayにラボがあるのを最近知った.しかしここは公式ページにpublicationsがまとまっていないので非常に探しにくい. 売れる商品/売れない商…

Classification in Graphs using Discriminative Random Walks 読んだ & Rubyで実装した

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.139.6489 id:smlyさんに教わった論文. 概要 グラフにおけるクラス判別に関する半教師あり学習をランダムウォークの変形であるD-walksで解く. notation 入力:なるグラフ.はノード集合であり,エ…

Fast query execution for retrieval models based on path constrained random walks(KDD 2010) 読んだ

Fast query execution for retrieval models based on path-constrained random walks 概要 普通のグラフベースのランダムウォークでは,ランダムウォーカーが異なる経路(path)の重要性を理解していない単純なモデルである. よって,ノードにタイプ,エッジ…

TrustWalker: a random walk model for combining trust-based and item-based recommendation(KDD 2009) 読んだ

TrustWalker: a random walk model for combining trust-based and item-based recommendation タイトルに釣られて読んだ.内容がシンプルなだけでなく,いちいち添字を略す理由だのが書いてあり,非常に読みやすかった. 概要 協調フィルタリングでのコール…

Improving Recommendation for Long-tail Queries via Templates(WWW 2011)

Improving recommendation for long-tail queries via templates 概要 グラフベースのクエリ推薦において,クエリごとにクエリ-ページの遷移を考えるのではなく,クエリ-テンプレート,テンプレート-テンプレートでの遷移を考える. これにより,従来のクエ…

HTML要素に着目した違法・有害サイト検出手法の提案と評価 読んだメモ

HTML要素に着目した違法・有害サイト検出手法の提案と評価(pdf) 背景色などの外形的特徴から有害サイトを高速検出、KDDI研究所が技術開発 -INTERNET Watch Watch HTMLタグ内の記述に着目し、ウェブサイトの背景色が例えばピンクであることや、画像リンクが多…

The YouTube video recommendation system (Recsys 2010) 読んだメモ

The YouTube video recommendation system 概要 youtubeにおける動画推薦の話. アルゴリズムを一言で表現すると,協調フィルタリングではなく,動画をノード,類似度をエッジに持つ重み付き無向有向グラフにおける幅優先探索みたいな感じ. 関連論文 読んで…

Frustratingly Easy Domain Adaptation読んだメモ

[0907.1815] Frustratingly Easy Domain Adaptation 目的 簡単にDomain Adaptationをやる. 問題設定 ラベルつきデータが大量にあるsourceとラベルつきデータがあんまりないtarget,2つのドメインを考えて上手いこと学習したい. 方法 からを予測したい.こ…

Learning to Estimate Query Difficulty (SIGIR 2005) 読んだメモ

Learning to estimate query difficulty: including applications to missing content detection and distributed information retrieval SIGIR 2005のbest paper. 目的 ある検索システムに対して投げられた検索クエリがどれほど難しいのかを測りたい. め…

「放置系ブラック研究室で楽しく生きるにあたって」の補足

これは放置系ブラック研究室で楽しく生きるにあたって - 糞ネット弁慶の補足である. 書いた目的 放置系研究室の存在を世に知らしめたかった そもそも一般的な院生に対して放置系の話をすると全くと言っていいほど通じない.意識高い他大学院生と話していて…

放置系ブラック研究室で楽しく生きるにあたって

(2/6 補足書きました→「放置系ブラック研究室で楽しく生きるにあたって」の補足 - 糞ネット弁慶) 修士論文を提出し,発表を済ませた.また,これをもって大学院及び研究室に関する全ての行事が終了した(「教授が論文書けってうるさいから春休み潰れるわ〜ま…

IJCNN Social Network Challengeの勝者が取った手法(deanonymize)は許されるか?

本当はリンク予測の話として書きたかったが,優勝チームの手法及びそれに対する反応が面白かったのでメモ. 三行まとめ リンク予測のコンペティションが行われた 優勝チームは(データの出処となっていた)Flickrをクロールし,匿名化(anonymize)されていたテ…

Sources of evidence for vertical selection (SIGIR 2009)読んだメモ

Sources of evidence for vertical selection SIGIR2009のbest paper. この論文は何をしているのか vertical selectionと言うと全くピンと来ない.上手いこと示す言葉を知らないので具体例を挙げる.例えばgoogleで「桜高軽音部」と検索すると3件目に「桜高…

NLP2011で気になる発表

3/7から開催される言語処理学会第17回年次大会(NLP2011)で面白そうな発表をメモしておく.豊橋には行けないので後で確認するためのメモ. 自分の興味は知識抽出,特許,検索であるようだ.

deep learningわからん & An Analysis of Single-Layer Networks in Unsupervised Feature Learning (NIPS2010)読んだメモ

Deep learning 2009年半ばぐらいからdeliciousのエントリーにDeep Learningの名前を良く見るので気になっていた. http://www.quora.com/Why-does-deep-learning-require-the-construction-of-generative-data-models Deep Learning via Hessian-free Optimi…

The Learning Behind Gmail Priority Inbox読んだメモ

The Learning Behind Gmail Priority Inbox(pdf) GmailにおけるPriority Inbox(日本語だと優先トレイ)に関する論文(というよりもメモ書き)。 簡単なまとめ モデルはpassive-aggressive(PA-2) 分類というよりスコアとその閾値で判別 Feature Featureの量…

Connecting the Dots Between News Articles(KDD 2010) 読んだメモ

Connecting the dots between news articles KDD2010のBest Research Paper: innovative contribution。タイトルはきっとjobsのスピーチが元ネタ。 概要 ニュースを2つ(s、t)与えるとその2つのニュースの間にあり、かつ、論理的に一貫したニュース記事群"cha…