第16回 データマイニング+WEB＠東京　( #TokyoWebmining #16)－リアルタイム分散 Web解析・自然言語処理 祭り－

kabao @kabao

RT @hamadakoichi: #TokyoWebmining @langstat さんが紹介していた私の過去講師資料です：「Mahout Random Forest」 http://t.co/lQainATR 「R Random Forest」 http://t.co/QW686K7f

yanaoki translated @yanaoki_trnsltd

Think of the study, I hope! TokyoWebmining

Koichi Hamada @hamadakoichi

「テキストマイニングで発掘！？売上とユーザーレビューの相関分析」 (講師： @stakemura ) (発表30分 + 議論30分) 17:25 - 18:25 #TokyoWebmining

kabao @kabao

RT @hamadakoichi: 「テキストマイニングで発掘！？売上とユーザーレビューの相関分析」 (講師： @stakemura ) (発表30分 + 議論30分) 17:25 - 18:25 #TokyoWebmining

エディ / edy_choco_edy @edy_choco_edy

RT @hamadakoichi: 「テキストマイニングで発掘！？売上とユーザーレビューの相関分析」 (講師： @stakemura ) (発表30分 + 議論30分) 17:25 - 18:25 #TokyoWebmining

KOMIYA Atsushi @komiya_atsushi

RT @hamadakoichi: 「テキストマイニングで発掘！？売上とユーザーレビューの相関分析」 (講師： @stakemura ) (発表30分 + 議論30分) 17:25 - 18:25 #TokyoWebmining

yanaoki translated @yanaoki_trnsltd

hamadakoichi presentation that parodies? TokyoWebmining

Narita, Atsuhiro @na_arin

いない人はいない（トートロジー） #TokyoWebmining

Yukiko Kan / 菅 由紀子 @kan_yukiko

楽しみ！　RT @hamadakoichi: 「テキストマイニングで発掘！？売上とユーザーレビューの相関分析」 (講師： @stakemura ) (発表30分 + 議論30分) 17:25 - 18:25 #TokyoWebmining

グリーンラベリスト @yanaoki

RT @hamadakoichi: 「テキストマイニングで発掘！？売上とユーザーレビューの相関分析」 (講師： @stakemura ) (発表30分 + 議論30分) 17:25 - 18:25 #TokyoWebmining

Ameri @americiumian

読んだ論文がいっぱい出てきた #TokyoWebmining

langstat @langstat

RFに関する素晴らしい解説 RT @hamadakoichi #TokyoWebmining 私の過去講師資料です：「Mahout Random Forest」 http://t.co/T5hpbOJG 「R Random Forest」 http://t.co/boh93w5K

MOROZUMI,Hiroyuki @morozumi_h

RT @hamadakoichi: #TokyoWebmining @langstat さんが紹介していた私の過去講師資料です：「Mahout Random Forest」 http://t.co/lQainATR 「R Random Forest」 http://t.co/QW686K7f

グリーンラベリスト @yanaoki

ヒント：スポンジ・ボブ #TokyoWebmining

KOMIYA Atsushi @komiya_atsushi

SentiWordNet は WordNet をベースにした評価表現辞書とのこと。日本語 WordNet との連携ができる！ #TokyoWebmining

やっぱ鎌倉だね @tetsuroito

RT @komiya_atsushi: SentiWordNet は WordNet をベースにした評価表現辞書とのこと。日本語 WordNet との連携ができる！ #TokyoWebmining

KOMIYA Atsushi @komiya_atsushi

そう、「ドメイン」や「コンテキスト」によって、同じ言葉でも Positive にも Negative にもなりえる。これを制御するのが難しい・・・ #TokyoWebmining

いちまさん @itimasan

RT yanaoki: #TokyoWebmining バスケット分析 相関マイニング Check out this SlideShare presentation : Web mining 0926 http://t.co/nEMcKT1B

Koichi Hamada @hamadakoichi

「WordNetで作ろう！ 言語横断検索サービス」 ( @stakemura さん) 第2回 #sakuTextmining の資料 #TokyoWebmining / “WordNetで作ろう！ 言語横断検索サービス” http://t.co/5rDhDubR

KOMIYA Atsushi @komiya_atsushi

あとでこちらの資料を読み直そう。Check out this SlideShare presentation : WordNetで作ろう！ 言語横断検索サービス http://t.co/QTyV6RWd #TokyoWebmining

Koichi Hamada @hamadakoichi

#TokyoWebmining / “sentiwordnet-converter - SentiWordNet v3.0 data converter - Google Project Hosting” http://t.co/V9cizWlq

langstat @langstat

.@tsubosakaさんがおっしゃていた順位学習って、こんなのかな？　＞　賀沢ほか (2002) 「順位づけ学習問題 : 順位つきサンプルを用いた順序関係推定」 http://t.co/vjJyNh44 #TokyoWebmining

langstat @langstat

「添削者の評価に揺れが大きいときは、AROWという手法を試してみれば」（@AntiBayesさん）とのこと。AROW++ http://t.co/atS7TwQc というツールもある模様。 #TokyoWebmining

いそ @iso8100

RT @komiya_atsushi: レコメンデーションって、やっぱり難しいね。"Mahout 使えばなんとかなるでしょ" という発言がどこぞであったらしいけど、どれだけエンドユーザに向き合っていないかが分かるなあ。 #TokyoWebmining

langstat @langstat

やはりn-gramを使うときは、何らかのスムージング http://t.co/cprXk2Og が必要なんでしょうね。RT @hamadakoichi 「テキストマイニングで発掘！？売上とユーザーレビューの相関分析」(講師： @stakemura) #TokyoWebmining