本ブログは、livedoorブログに移転致しました。 ↓移転先↓ -GaiaXソーシャルメディア ラボ ＠livedoor blog 【資料ダウンロードはこちら】 現在、毎日のように、世界中でソーシャルメディア躍進のニュースが流れています。 『Facebook、Google抜き米国でアクセス数1位に』 『ツイッター利用者、国内で1000万人！！』 3年前に、誰が予想したでしょうか。 GoogleがFacebookに抜かれると。 twitterの利用者がこれだけ増えると。 今、世の中の人は気付き始めました。 これからはソーシャルメディアの時代だと。 ソーシャルメディアの時代になった今、ユーザーはどういう行動を取り、企業側はどうそれをとらえていかなければいけないのでしょうか？ 本エントリーで、ソーシャル時代の新消費行動モデル『AISA（アイサ）』をご紹介しています。 これからの皆さんのマーケテ
そろそろ落ち着いて来たころ合いなので、はてなブックマーク全文検索機能の裏側について書いてみることにします。 PFI側は、8月ぐらいからバイトに来てもらっているid:nobu-qと、id:kzkの2人がメインになって進めました(参考: 制作スタッフ)。数学的な所は他のメンバーに色々と助言をしてもらいました。 はてな側は主にid:naoyaさんを中心に、こちらの希望や要求を聞いて頂きました。開発期間は大体1〜2か月ぐらいで、9月の上旬に一度id:naoyaさんにオフィスに来て頂いて合宿をしました。その他の開発はSkypeのチャットで連絡を取りながら進めてました。インフラ面ではid:stanakaさん、契約面ではid:jkondoさん、id:kossyさんにお世話になりました。 全文検索エンジンSedue 今回の検索エンジンはSedue(セデュー)という製品をベースにして構築しています。Sedu
goo Wikipedia (ウィキペディア) 記事検索。地理、歴史、先端科学からマンガまで、20万件以上の「ウィキペディア日本語版」の記事が検索できます。話し言葉で質問を入力 知りたい内容を質問文でそのまま入力してください。 検索キーワードを選んで検索する必要はありません。 質問に対する回答候補をダイレクトに提示 質問に対する回答を自信度とともに提示するので、必要とする情報にいち早くたどり着くことができます。 回答できない場合でも、回答が含まれていそうなWikipediaの記事を検索結果として提示します。 Wikipediaから獲得した知識をフル活用 過去にgooラボで実験を行っていたWeb Answersになかった機能として、Wikipediaから様々な知識を獲得し、知識を持っている質問に対してはほぼ的確に回答することができる機能が加わりました。 質問入力画面 検索ボックスに質問文を入
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Googleは10日、日本向けGoogleモバイルウェブクローラー（モバイルウェブサイトを定期的に巡回するプログラム）についての情報を公開した。これまでは非公開であったが、6月中旬から順次下記のIPアドレス帯域を利用する。 72.14.199.0/25（72.14.199.0～72.14.199.127） 209.85.238.0/25（209.85.238.0～209.85.238.127） また、GoogleモバイルウェブクローラーのUser Agent（UA）には「Googlebot-Mobile」という文字列が含まれたものが利用される。クローラーをUAで区別する必要がある場合は、この「Googlebot-Mobile」が含まれるかどうかを判定の基準にすることができる。 さらに、このGooglebot-Mobileの文字列を「robots.txt」内に適切に設定することによっ
検索エンジン相関図 2008年1月版。検索連動型広告の掲載パートナー、ロボット型検索エンジンの主要な提携先等をまとめています。今月からPCとモバイルのコンテンツ連動型広告相関図を追加しました。 PC 検索エンジン 主な動き 今回はロボット型、ディレクトリ型、検索連動型ともに大きな変更はありません。ただし、ウェブ検索の2強、Yahoo!とGoogleは検索利用者の意図を汲んだ機能の改良を行っています。 Yahoo!は検索キーワードがYahoo!ニュース内の記事と合致し、かつユーザーがリアルタイム情報を求めていると判断される場合にウェブ検索結果にニュース記事へのリンクを表示するようになっています。また、Googleは地域系キーワードと組み合わせて検索した時に、ウェブ検索結果上に地図と地域情報、口コミへのリンクを表示しています。特にGoogleはユーザーの意図に適したデジタルコンテンツを表示する
ニコニコ動画というか情報学系の話題なのでニコ部でなくこっちで。すでに時期を逸して今更感ただよう例の件について。 精度と再現率 情報検索の学術用語として「精度」と「再現率」というものがある。 「精度」の定義はだいたい以下。 精度 precision 情報検索システムにおいて，ある情報要求あるいは検索質問に応じて検索を行ったとき，検索された情報に含まれる適合情報の割合．どれだけノイズが少ない検索ができたかを示しており（中略）適合性に基づく評価尺度である．（後略） （図書館情報学用語辞典, p.121-122） ひらたくいえば，ある漠然とした何かを探したい要求（これを情報要求という）をもって特定の検索を行った場合に，検索結果中に要求に合致するデータ（これを適合情報という）がどれだけの割合出てきたか，を示すもの。ちなみに適合率ともいう。 式で書くと以下のようになる。 精度 ＝ 検索結果中の適合情報
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