Googleは米国時間3月24日、複雑な検索を実行した時に、より良好な検索結果を見出せるようにサポートするため、大幅な変更を加えたことを発表した。 新技術により、検索クエリに関連してリストアップされるウェブページのコンテンツ解析が行われ、その内容から、検索クエリとの関連性が高い、ページ中の人物、場所、コンセプトなどの「構成要素」が抽出されることになる。その後、時に応じて、検索結果表示ページの最上部または最下部に、「より検索の精度を上げる」ためのセクションが表示され、新たな検索候補ワードのサジェスト機能が提供されるようになると、Googleの検索クオリティ改善チームの技術部門トップであるOri Allon氏は、インタビューで明らかにしている。このプロセスは、Googleが検索結果を返すまでの、わずか数分の1秒間で実行される。 Allon氏は「検索クエリが何を意図したものか、そのクエリの前後関
連載2回目は、ネット時代の要請を受けて、データマイニングを取り巻くツール環境がどのように変化（進化）をしているかを、ご紹介させていただきます。 現在、企業内のDWH（データウェアハウス≒巨大なDB）に蓄積された膨大なデータは、例えればダムに貯められた水です。ただ水門を開け閉めするだけでは、膨大な水量（データ量）が流出してしまい、現実的に意思決定の材料としては機能しません。まさに消防ホースから水を飲むようなもので、受け手の処理能力を軽く超えてしまうのです。そこで、処理が可能な適切な量・質に情報を絞り込んで取り出す「蛇口」が必要となり、その機能がデータマイニングに求められています。 しかし、現実問題として、そのマイニング自体が非常に高度で職人的な作業であるため、属人的な制約をうけることになります。つまり、分析者の能力と人数に限界があるため、結果として処理できる件数とデータ量にもすぐに限界が来て
カーネギーメロン大学の研究者達が、たった1枚の写真だけで、それが撮られた場所を特定する技術を開発したとのこと。面白いことに、Flickr 上にアップされている写真を比較対象としているそうです： ■ New Computerized System Estimates Geographic Location Of Photos (ScienceDaily) "IM2GPS"というのが今回開発された技術の名前。写真の中に写り込んでいるモノを認識する（例えばたまたま写っている看板の文字を認識するなど）のではなく、画像全体の色合いやテクスチャを解析、それと似た傾向を持つ 画像を Flickr 上から検索 -> その Flickr 画像の撮影場所情報を参考にする、という仕組みだそうです。要は最近のウェブサービスでも一般的になりつつある「似た画像を探す」という技術を使って、どこで撮影されたかが既に分かっ
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