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personalizeと読み物に関するtorutoのブックマーク (6)

  • Home

    Each year, the Pulitzer Prize award is given to those in newspaper, magazine, online journalism, literature, and musical composition for their achievements. This year, for 2024, amongst the 45 journalists who have been selected as finalists, five people’s entries are AI-powered. While the extent of the use of artificial intelligence in their submissions isn’t yet…

  • はてブユーザ間の類似度 - Life like a clown

    注目の動画問題と総合メディア論事件との関連 いつか書こうと思いつつ随分と放置していた話題．きっかけは，NO!と言えるようになりたい：「注目の動画」は本当に劣化したのかより．注目の動画（特にニコニコ動画側？）にアイドルマスターやらアニメ関係の動画ばかりが挙がっていて[これはひどい]と言う話題が一時期盛んでした．これに関連して，ひとつ気になっていたことがあったので調べてみました． 注目の動画（ニコニコ動画）からidolm@sterタグのついているエントリを新しいものから50個抜き出して，それらのエントリをブックマークしているユーザの分布を調べました．その結果がこちら（完全なログ：user_dist_nicovideo.log）．一番右がユーザ名で，その隣が50エントリの中でそのユーザがブックマークしていたエントリの数です． get 50 entries 0 47 Ubuntu 1 44 ak9

    はてブユーザ間の類似度 - Life like a clown

  • Home

    Pornhub has decided to pack up and host its popular pornographic offerings away from the Lone Star State. The move comes from the sex-work site after being forced to restrict users residing in Texas unless they can prove their age via a range of documents. Pornhub decided not to enforce this and rather block access…

  • suVeneのあれ : 超パーソナライズ

    2006年10月27日 超パーソナライズ 全体の嗜好性を基にしたランキングは母体が膨らむほどに衆愚化と呼ばれるようになり、次第にシステムはパーソナライズの方向へ進んでいく。システムのパーソナライズは個人の嗜好を先読みし「コレはどうですか」「アレはどうですか」と何もしなくとも目の前に差し出してくるのだが、その差し出された情報の選択率はわずか数パーセントに過ぎない。 わずか数パーセントだったパーソナライズされた情報は評価するごとにその精度は増していき次第に情報の選択率は上昇してゆく。システムから献上される情報以外に自分で情報を探しに行こうとすれども効率化された状態に慣れきった私は自分で情報を探しに行くというあまりにも非効率さに辟易し次第にその歩みを止めてしまう。情報の選択率は80%を超えた。 今やシステムから差し出された情報は評価するまでもないほどに私の嗜好を十分に満たす内容を提示してくれるの

  • http://e0166nt.com/blog-entry-158.html

    http://e0166nt.com/blog-entry-158.html

  • 今のWebとレコメンデーション

    身内に取り組んでいる人がいることもあって，最近のWebにおける「情報レコメンデーション」については色々と考えさせられます．これまでに読んだ本や他の情報源の中から気になる部分をピックアップしながら，考えをまとめてみます． Web上で「情報レコメンデーションをしようとしている人」「情報レコメンデーションされたいと思っている人」「日々，面白い情報に出会いたいと思っている人」たちに，何か少しでも考えるキッカケを与えられたら嬉しいです． さりげなくおせっかいな情報レコメンデーション お笑いコンビ千鳥の「桃太郎」というネタを見るとよく分かる通り，「面白いことを言います」と言ってから人を笑わせるのは，それ自体がネタになってしまうほど難しいものです．情報レコメンデーションに関しても同じではないでしょうか．「あなたにピッタリの情報をおすすめします」と言ってしまうと，ハードルが上がりますよね．例えば*LOVE

    今のWebとレコメンデーション
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