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「年齢：39歳」はドンピシャではないけれど、まあアラフォーだからいいでしょう。
「図書委員」ってのはAmazonリンクを読み取ってるのかな？
「リーダー」とか「ブレイン」は、「マネジメント」から関連付けたのか？
「政治」については、先日の『福田首相退陣速報』がらみでしょう。
ビックリしたのが「アナウンサー」です。
『課長００７がなりたかったもの』で「ニュースキャスター」と書いていたので、ある意味ドンピシャで感動モノ。
それが文体の傾向とかから抽出されたのであれば、テキストマイニングの結果を意味づける仕組みというかエンジンの中身をぜひ覗いてみたいものです。
テキストマイニングとは 【text mining】 - 意味・解説 ： IT用語辞典
定型化されていない文章の集まりを自然言語解析の手法を使って単語やフレーズに分割し、それらの出現頻度や相関関係を分析して有用な情報を抽出する手法やシステム。マイニング(mining)とは「発掘」という意味で、テキストの山から価値ある情報を掘り出す、といった意味が込められている。データマイニングの手法の一種である。
そんなテキストマイニング技術は、『インタレストマッチ広告／行動ターゲティング広告』の重要な要素ですよね？
確率モデルによるWebデータ解析法 - データマイニング技法からe-コマースまで | |
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■BOOKデータベースより
インターネット利用者の動向を分析すると見えてくる。サーチエンジンを最大限有効活用するために。
■目次:
1章 数学的準備
2章 基本的なWWW技術
3章 ウェブグラフ
4章 テキスト解析
5章 リンク解析
6章 高度なクローリング技法
7章 ウェブにおける人間行動のモデル化とその理解
8章 ウェブの商利用：モデルとアプリケーション
付録A 数学的補足
付録B 記号・略語表
■内容紹介
インターネットおよびウェブにおけるユーザの行動を数理的に分析する諸手法について詳細に解説.
