前回のエントリでBayesian Setsを試してみたのですが、その時に書いたコードをAlgorithm::BayesianSetsというモジュールにまとめて、CPANにアップしました。生まれて初めてのCPANアップです。 http://search.cpan.org/~fujisawa/Algorithm-BayesianSets-0.01/lib/Algorithm/BayesianSets.pm すごいちっちゃいモジュールですが、これで僕もCPAN Authorの仲間入りかと思うとうれしいですね^^ 実用で使うのはちょっと厳しいかもしれませんが、なんとなくBayesian Setsを試してみるにはいいかと思います。 前回と同じように、タブ区切りのフォーマットのデータを入力として与える場合は、以下のようなコードで動きます。 #!/usr/bin/perl use strict; use
この前YAPC Asia 2009に参加してきたのですが、そこで「はてなブックマークのシステムについて」の発表の中で、「はてブの関連エントリはBayesian Setsを使って計算されている」という話を聞いてBayesian Setsに俄然興味が湧いてきました。Bayesian Setsは以前論文だけ少し読んで、あまりよく分からないまま放置していたのですが、せっかくなのでPerlで作って試してみました。 Bayesian Setsについて詳しくは、以下のリンク先の資料をご参照下さい。 Bayesian Setsの論文 Bayesian Setsの詳しい説明記事 bsets, The Bayesian Sets algorithm. (Matlabのコード) 実際に作成したコードは以下の通りです。上記のMatlabのコードを参考にさせていただいています。 #!/usr/bin/perl #
Bayesian Sets, Z. Ghahramani, K. A. Heller, NIPS 2005 [paper] が面白い Google Setsにインスパイヤされたと書かれている。これが扱っている問題は、複数のクエリを与えた時に、それが含まれているだろうクラス/コンセプト/クラスター集合の残りの要素を返すという問題。このペーパーでも書かれている通り、clustring on demand という言葉がぴったりだと思う。 このペーパーでは、その問題をきちんと確率モデルで定式化していて、それは効率的に解けて、結果も（たぶん）いい。 このペーパーを見てまだもやもやしているのは、supervised clustring とどう違うのかという点。ざっと読んでみた感じだと、従来のクラスタリングでは正解のクラスタリングが一つ存在していて、それを求めるのに対し、今回のやつはおなじ要素でもクエリ
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