「Introduction to Information Retrieval」輪講第19回
2009-02-08-2
[IIR]
「Introduction to Information Retrieval」の輪講の第19回です。
- Introduction to Information Retrieval
http://www-csli.stanford.edu/~hinrich/information-retrieval-book.html
今回も六本木ヒルズの百度 (http://www.baidu.jp/)
の会議室を会場として使わせて頂きました。ありがとうございます。
まずは、id:naoya 氏による恒例の復習プレゼン。
第17章「Hierarchical clustering」を説明して頂きました。
今回の輪講は第18章「Matrix decompositions and latent semantic indexing」でした。
今までで一番難しい章でした。
というのも線形代数の知識がすっぽり頭から抜けていたから。
そこらへんの復習から始めて、Singular Value Decomposition (SVD) のおおまかな流れを理解し、Latent Semantic Indexing (LSI) の仕組みもなんとなく分かりました。
というか、LSI が初めてちゃんと分かった気になれました。
よかった、よかった。
以下、用語リスト。Wikipedia にあればリンクも。
- 転置行列 (A^T)
- 行列式 (|A|)
- 対角行列 (diagonal matrix)
- 単位行列 (identity matrix)
- 対称行列 (symmetric matrix)
- 特異値分解 (singular value decomposition)
- 低階数近似 (low-rank approximation)
最後に、第15章の残りを少々[2008-11-02-3]。
これで IIR も第19-21章のウェブまわりを残すのみとなりました!
次回、その3章を一気にやって大団円を迎える予定!!!
■Introduction to Information Retrieval
- Introduction to Information Retrieval
http://www-csli.stanford.edu/~hinrich/information-retrieval-book.html
今回も六本木ヒルズの百度 (http://www.baidu.jp/)
の会議室を会場として使わせて頂きました。ありがとうございます。
今回の内容
まずは、id:naoya 氏による恒例の復習プレゼン。
第17章「Hierarchical clustering」を説明して頂きました。
今回の輪講は第18章「Matrix decompositions and latent semantic indexing」でした。
今までで一番難しい章でした。
というのも線形代数の知識がすっぽり頭から抜けていたから。
そこらへんの復習から始めて、Singular Value Decomposition (SVD) のおおまかな流れを理解し、Latent Semantic Indexing (LSI) の仕組みもなんとなく分かりました。
というか、LSI が初めてちゃんと分かった気になれました。
よかった、よかった。
以下、用語リスト。Wikipedia にあればリンクも。
- 転置行列 (A^T)
- 行列式 (|A|)
- 対角行列 (diagonal matrix)
- 単位行列 (identity matrix)
- 対称行列 (symmetric matrix)
- 特異値分解 (singular value decomposition)
- 低階数近似 (low-rank approximation)
最後に、第15章の残りを少々[2008-11-02-3]。
これで IIR も第19-21章のウェブまわりを残すのみとなりました!
次回、その3章を一気にやって大団円を迎える予定!!!
今回の内容に関係する書籍
■Introduction to Information Retrieval