- 以下、勉強会のメモ（ちゃんと論文名など書き足そう...）
* Session7
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Drive-by Download Attack
fast-flux attack
MDNs
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ページ解析、危険性検出のための2種類の手法
動的・静的な解析手法
既存の動的解析システムで安全なサイトを除外する
WEKA（機械学習プラットフォーム
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Heat-seeking honeypot
* Session10
キーワードベースの画像検索エンジンの改善
nDCG（評価指標）
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少ないテキストデータから動画像のサマライズを行う
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画像の分類
Margin最大化
共起関係最大化
* Session15
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集合拡張（Set expansion）
少数のシードから多くの（関連する）エンティティを取得
Google Sets, SEAL
大津のアルゴリズム
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Webサイトの構造を使ってクラスタリング
アプリケーションが生成したページは類似している
URL
最長記述長
貪欲法
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構造化データの抽出
名前付きエンティティ識別（Named Entity Recognition; NER）
既存手法は局所的な文脈のみに依存
整数計画法
* Session16
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DipZoom
CDN
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OSN(Open Social Network)
Social Cascade
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Amazon Mechanical Turk
Turkalytics: Human Computation
http://www.google.com/recaptcha
https://www.mturk.com/mturk/welcome
Amazon Mechanical Truk におけるWorkerの状態遷移をモデル化
* Session18
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ネットワーク構造の時系列構造変化を調べたい
フォロワーリスト、フォロワーそれぞれの登録時刻
フォロワーが少ないと精度が悪い
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Social Rating Networks
確率的生成モデル
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Friendship prediction, Interest targeting
Friendsho-Interest Propergation model
Cold-start problem
* Session20
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Neighbor Nearest Graph
Cosine similarity, Jaccard similarity
A Neighbor of a neighbor is also likely to be a neighbor
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large graph
* Session24
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情報拡散
Twitter上でどのようにハッシュタグが伝搬していくのか
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twitter firehose
snowball sampling
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the Web of short urls
powerlaw
Log Normal
累積分布関数
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E5%88%86%E5%B8%83#.E5.88.86.E5.B8.83.E9.96.A2.E6.95.B0
fb.me > bit.ly
* Session12
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Semantic Relatedness: 単語間の意味的関係性
時系列に基づいて行った
ESA: Explicit Semantic Analysis
単語を概念ベクトルに変換
単語ごとの意味的関係性は、概念ベクトルのコサインをとる
提案手法では概念ベクトル＋時系列データ
単語間の類似度で比較
時系列データを用いることで概念的な意味関係だけではわからなかった、テキスト間の潜在的な意味関係
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評価極性辞書: 評価表現単語と、その極性の組を登録した辞書
単語そのものの意味だけでなく、文脈を読むことが必要である
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Word Breaking 分かち書き
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Q&Aサービス
リアルタイムQ&A
IM-an-Expert
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IBM Timely
http://socialxyz.blogspot.com/2011/04/what-makes-social-business-better-than.html
Social Cordination
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テキストベースの検索が主流である
テキストの表現力は低い
テキスト＋画像の表現力
逆画像検索（TinEye）
http://www.tineye.com/
SURF特徴量
RankSVM
