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

2014-01-01から1年間の記事一覧

冬のコミックマーケットC87 28日日曜日東テ29-aで「声優統計 第五号」「声優統計論文集第一号」を出します

日本声優統計学会としての五度目のコミケ参加です.部署異動,人間ドックなどのインシデントが発生したため,当初予定していたポスター発表は断念しました.来年夏をお待ちください. 「声優統計第五号」内容 田村ゆかりは永遠の 17 歳なのか? - CV から見た…

冬のコミックマーケットC87に一日目(12月28日,日曜日)東テ29aに当選しました & 声優統計第五号の原稿募集

冬のコミックマーケットに当選しました 2014年の締めくくりに,一日目(12月28日,日曜日)東テ29aに「日本声優統計学会」で当選しました. 三度目の冬コミです.思えば遠くへ来てしまった. 今回はこれまでとは違ったことをやってみようということで, 新刊「…

MMRate: Inferring Multi-aspect Diffusion Networks with Multi-pattern Cascades (KDD 2014) 読んだ

MMRate 概要 既存の情報拡散モデルでは情報のトピックに関わらず同じような拡散をするという仮定が置かれている. しかし,あるトピックでは2ユーザ間で起こる伝搬が,別のトピックでは同ユーザ間では起こらないという現象は存在するだろう. トピックごとに…

Identifying and Labeling Search Tasks via Query-based Hawkes Processes (KDD 2014) 読んだ

http://labs.yahoo.com/publication/identifying-and-labeling-search-tasks-via-query-based-hawkes-processes/ 概要 タイムスタンプ付の検索クエリ集合から search task (同じ information need を満たすために入力されたクエリ集合) を特定する. その際…

Modeling Human Location Data with Mixtures of Kernel Densities (KDD 2014) 読んだ

概要 Modeling Human Location Data with Mixtures of Kernel Densities(pdf) 位置情報にもとづくデータから個人レベルの粒度にもとづく密度を推定する問題を解く. 混合モデルベースのカーネル密度推定(KDE)を応用して個人レベルの情報と全体の傾向を取り扱…

Product selection problem: improve market share by learning consumer behavior (KDD 2014) 読んだ

Product selection problem KDD2014も終わったので興味がある論文を少しずつ読んでいく. 概要 属性付の商品データ,自社製品,他社製品が市場に存在するとする.自社の新商品集合について,どれを出すのがもっともシェアを奪えるかを推定する. 手法 理解が…

夏のコミックマーケットC86 15日金曜日東チ21-bで「声優統計 第四号」を出します

日本声優統計学会としての四度目のコミケ参加です. 内容 序文: 声優と統計とシンギュラリティ --声優統計の目指す未来-- (@MagnesiumRibbon) 種田梨沙が出演すると百合アニメか?: Propensity score matching による検討 (@Med_KU and @biochem_fan) [WIP] …

夏のコミックマーケットC86に一日目(8月15日,金曜日)東チ21bに当選しました & 声優統計第四号の原稿募集

夏のコミックマーケットに当選しました そろそろ飽きられている頃ですが,一日目(8月15日,金曜日)東チ21bに「日本声優統計学会」で当選しました. 新刊「声優統計第四号」と共に,既刊「声優統計第一号」,「声優統計第二号」,「声優統計第三号」も少量な…

The Dynamics of Repeat Consumption(WWW 2014) 読んだ

The Dynamics of Repeat Consumption(pdf) 概要 同じ商品を繰り返し買う行動はいかにして起こるのか? の論文 結論としては「繰り返し買われるものは,最近買われた商品」の一言. データセット youtubeの再生履歴,google+のチェックイン履歴,Brightkiteの…

Traveling the Silk Road: A Measurement Analysis of a Large Anonymous Online Marketplace (WWW 2013) 読んだ

Traveling the Silk Road: A Measurement Analysis of a Large Anonymous Online Marketplace 概要 売上なんと1170億円。FBIがドラッグのアマゾン「Silk Road」閉鎖、運営者逮捕 | ギズモード・ジャパン 先日FBIの取り締まりによって閉鎖したオンラインマーケ…

Eventernoteのクローラー書いた

Eventernote (イベンターノート) Eventernote イベンターノート オタク活動管理に便利なEventernoteをクロールしたくてクローラ書いた.ソースはgistにあげた. Eventernote自体は@MagnesiumRibbonが前回の冬コミで出した声優統計第三号にて分析対象にしてい…

Timespent Based Models for Predicting User Retention(WWW 2013) 読んだ

Timespent Based Models for Predicting User Retention(pdf) 概要 StumbleUponというサービスにおいて,K回のセッションを行ったユーザがK+1回目のセッションを行うか(Retention)の予測を行う. 手法 コンテンツごとの閲覧時間が重要.その時に,コンテンツ…

Utilizing Users’ Tipping Points in E-commerce Recommender Systems (ICDE 2013) 読んだ

Utilizing users' tipping points in E-commerce Recommender systems - IEEE Conference Publication 概要 ユーザには周りに流されれず自分自身の判断にしたがって購買するinnovatorと,市場が成熟したら購買するimitatorがいる. それをロジャースのイノベ…

Utilizing marginal net utility for recommendation in e-commerce (SIGIR 2011) 読んだ

Utilizing marginal net utility for recommendation in e-commerce(pdf) 概要 商品推薦に経済学でいうところの「限界効用逓減の法則」を持ち込む. 著者はJian Wang.最近この人の論文ばかり読んでいる. 限界効用逓減の法則 そもそも限界効用逓減の法則と…

Is it time for a career switch? (WWW 2013) 読んだ

Is it time for a career switch? (WWW 2013)(pdf) 概要 通常の推薦問題であるような「どの職業を推薦するべきか」ではなく,「どのタイミングで次の職業を推薦するべきか」に取り組んだ論文. 著者のJian WangはLinkedIn: Log In or Sign Upの当時インター…

Factorizing Personalized Markov Chains for Next-Basket Recommendation (WWW 2010) 読んだ

Factorizing Personalized Markov Chains for Next-Basket Recommendation(pdf) 概要 「各ユーザが次に何を買うか」というタスクに対してマルコフ連鎖ベースの予測モデルを作る. ユーザごとの遷移確率を計算するにはスパースなので行列分解と組み合わせてそ…