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  • 3 (2006-06-04 (日) 01:56:29)
  • 4 (2006-12-01 (金) 20:42:05)
  • 5 (2006-12-04 (月) 22:18:32)
  • 6 (2006-12-05 (火) 15:19:44)
  • 7 (2006-12-06 (水) 15:54:05)
  • 8 (2008-08-29 (金) 17:51:28)

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 CONTENTS~
 #contents
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 *背景 [#n9336cc7]
 近年，ソーシャル・ネットワーキング・サービス（以下SNS）と呼ばれるオンライン・サービスが普及している．
 
 -特徴
 --相互認証に基づく明示的な「友人」関係
 --「友人」の公開
 --自己プロフィールの記述
 --コミュニケーション支援
 --コミュニティ形成支援
 
 
 **問題 [#f16e268f]
 
 **できたら良さそうなこと [#pd3205fe]
 
 *利用する情報 [#a164a88e]
 一般的なSNSにも適用できるようにサービス依存を避けるほうが得策と考えられる．
 
 +友人リスト
 +コミュニティ
 +アクティビティ
 ++アクセス状況
 ++日記投稿
 ++探索行為（他ユーザへの足あと）
 ++コメント活動
 
 
 *データマイニング [#f5eefd6f]
 **マッピング [#od948c51]
 友達の共起数とコミュニティの共起数でマッピングする．
 
 **クラスタリング [#aeb6474b]
 クラスタリングを行うためには，レコード間の相違度（dissimilarity）が数値で算出相違度）f(A,B)で表すテーブルがあるとする．自分自身との相違度を0に設定．さらに，相違度f(A,B)たちが三角不等式とよばれる次の式が成り立とき，相違度はデータレコード間の距離（metric）になるという．
 f(A,B) + f(B,C) >_ f(A,C)
 また，f(A,B)=f(B,A)であるとき対称，そうでないとき非対称な相違度／距離という．
 
 ***関連キーワード [#ce0556c2]
 -三角不等式（triangular inequality）
 -距離の種類
 --ユークリッド距離（Euclidean distance）
 --編集距離(editing distance)
 --キーワード距離（keyword distance）
 
 **参考文献 [#q3f9178f]
 -福田剛志，森本康彦，徳山豪，データサイエンスシリーズデータマイニング，共立出版，2001
 #related
 
 *TODO [#lb34bad5]
 -友人／コミュニティの共起数の算出方法・実装方法