社員を職能レベルなどで分けた中で、優秀な高パフォーマーから低パフォーマーまで分類して、上位は昇進昇給、下位は最悪解雇する評価システムをStack rankingというが、弊害が大きすぎるので、数年前にマイクロソフト等の有名企業が使… https://t.co/2hrEEhHuee
Mune-san on Twitter: "社員を職能レベルなどで分けた中で、優秀な高パフォーマーから低パフォーマーまで分類して、上位は昇進昇給、下位は最悪解雇する評価システムをStack rankingというが、弊害が大きすぎるので、数年前にマイクロソフト等の有名企業が使… https://t.co/2hrEEhHuee"
社員を職能レベルなどで分けた中で、優秀な高パフォーマーから低パフォーマーまで分類して、上位は昇進昇給、下位は最悪解雇する評価システムをStack rankingというが、弊害が大きすぎるので、数年前にマイクロソフト等の有名企業が使… https://t.co/2hrEEhHuee
Advent Calendar 2019 Ranking
Threadsの人気ランキング見て、 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/threads-ranking.userlocal.jp/ ..
Threadsの人気ランキング見て、 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/threads-ranking.userlocal.jp/ ランキングにケチ付けてる人、ブロックリスト助かる、とか全員ミュートした、とかブコメ付けてる人、 なんか痛々しい。 昔よくいた、得意気にテレビ見てない、テレビ持ってないアピールしてた人みたいで。 俗世から離れる、主流派から距離を置く、 それは一つの生き方、戦略としてアリだとは思うけど、 それを声高にアピールしてるのをみると「自意識高めの痛々しい人だなあ」としか思えないよね。
Note ranking algorithm
How are Community Notes ranked? Learn more about our open-source algorithm
◆ランキングを不快に感じる方もいらっしゃいますので、本動画以外でのランキング関連の発言はお控えください。◆集計期間:2019/12/15-2020/12/15◆ポイント[pts]=[再生数]/20＋[登録数]◆SUPER IDOL RANKING 2020 一覧Part1(100-51位,長期5-1位) [イマココ]Part2(50-11位,除外10-1位) [sm38051126]Finale(10-1位) [sm38051173]◆SUPER IDOL RANKING 2020 マイリスト51-100位 [mylist/70277877]
hatena-ranking.work - このウェブサイトは販売用です！ - hatena ranking リソースおよび情報
This webpage was generated by the domain owner using Sedo Domain Parking. Disclaimer: Sedo maintains no relationship with third party advertisers. Reference to any specific service or trade mark is not controlled by Sedo nor does it constitute or imply its association, endorsement or recommendation.
Factorization MachinesによるBayesian Personalized Rankingの実装 - LIVESENSE Data Analytics Blog
こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。前回に続きコンテキストを扱えるFactorization Machines(FM)をモデルとした、Bayesian Personalized Ranking(BPR)(以下ではBPR-FMと略)を紹介します。今回はBPR-FMのモデルパラメータ推定の実装と実務適用の話をします。実装にはJuliaを使います。モデルやアルゴリズムの詳細については下記の記事をご参照ください。 analytics.livesense.co.jp Factorization MachinesによるBayesian Personalized Ranking まずはおさらいとしてBPR-FMについて簡単に紹介します。 BPRはユーザーごとの好みの順位を学習するアルゴリズムのフレームワークで、暗黙的評価データを利用したレコメンデーションで使われます。微分可
Azure AI Search: Outperforming vector search with hybrid retrieval and ranking capabilities
A common practice for implementing the retrieval step in retrieval-augmented generation (RAG) applications is to use vector search. This approach finds relevant passages using semantic similarity. We fully support this pattern in Azure AI Search (formerly Azure Cognitive Search) and offer additional capabilities that complement and build on vector search to deliver markedly improved relevance. In
はじめに この記事は、情報検索・検索エンジン Advent Calendar 2019の3日目の記事です。 今回は、クリックや購入などの履歴といったimplicit feedbackを用いてランキング学習を行うBayesian Personalized Ranking (BPR)を紹介したのち、BPRから派生した研究をまとめようと思います。 以前はField awareなFactorization Machinesについて調べていたのですが、その過程でimplicit feedbackやランキング学習といった研究に興味を持ち、一ヶ月ほど調べてみたのでそのまとめとして記事にします。 (Field awareなFactorization Machinesのまとめ記事はこちらにあるのでよろしければぜひ) Field-awareなFactorization Machinesの最新動向(2019)
Skip to the content. Japan GitHub Ranking DescriptionとReadme両方に日本語がある程度書かれているリポジトリを、スター数で並べ替えたランキングです。毎日自動で更新されます。データは簡易的に作成しており非公式です。 Repositories with some Japanese sentences for descriptions and README are sorted by GitHub stars in the ranking. Automatically update daily. The data is aggregated without taking proper steps and unofficial. Last Update Time: 2024/4/23 10:01:31 1位 w-okada/voice-cha
Volha has over 10 years of experience in SEO, PPC and social media optimization for technology and IT companies It seems a little while ago that Google hinted at having 200+ ranking factors. Though in fact, it happened in the year of 2009, and we are now in 2023, more than a decade behind. Google has drastically evolved over the past ten years. Today, neural matching — an AI-based method — process
How machine learning powers Facebook’s News Feed ranking algorithm
How machine learning powers Facebook’s News Feed ranking algorithm Designing a personalized ranking system for more than 2 billion people (all with different interests) and a plethora of content to select from presents significant, complex challenges. This is something we tackle every day with News Feed ranking. Without machine learning (ML), people’s News Feeds could be flooded with content they
Rakuda is a ranking of Japanese Large Language Models based on how well they answer a set of open-ended questions in Japanese about Japanese topics. We hope that Rakuda can help stimulate the development of open-source models that perform well in Japanese, in the spirit of English-language leaderboards like Huggingface's human_eval_llm. For a detailed explanation of how Rakuda works, please check
2021年版 科目別（研究分野別）QS世界大学ランキング - QS World University Ranking by Subject 2021-発表
2021年版 科目別（研究分野別）QS世界大学ランキング - QS World University Ranking by Subject 2021-発表最新版科目別（研究分野別）世界大学ランキング発表：日本はライバルに遅れを取らないよう苦戦中 ロンドン発、2021年3月4日：第11版科目別（研究分野別） QS世界大学ランキングを本日発表しました。同ランキングによれば日本の高等教育分野は研究投資の停滞と国際的な競争激化により、アジア地域や全世界の競合大学勢に遅れを取らないよう苦戦しています。 2021年版のQS世界大学パフォーマンス比較は、日本の52大学における51学部の414科目のパフォーマンスに関する独自のデータを発表しています。 ■日本地区サマリー： 今年は調査対象になった日本の大学の該当科目の58%がランク入りを逃した一方で、順位を上げたのは16%だけでした。 学科領域の世界の上位
How Core Web Vitals affect application SEO: Understanding Google page experience ranking and Lighthouse scores – Vercel
Core Web Vitals influence how your application's pages rank on Google. Here, we'll dive into what they are, how they’re measured, and how your users and search ranking are impacted by them. Malte Ubl is the CTO of Vercel and former Director of Google Search responsible for shipping the “Page Experience” ranking rollout—which heavily utilizes Core Web Vitals. That said, everything written here is p
ユニバーサル アナリティクス停止に伴う「Simple GA Ranking」プラグインのご利用について
2023年7月1日で、Google が提供する Google アナリティクスのユニバーサル アナリティクスによる計測が停止します。同時に Google アナリティクス 4 (以下、『GA4』) への切り替えが行われます。 アナリティクスヘルプでの公式発表 これに伴い「Simple GA Ranking」プラグインがご利用いただけなくなるため、「Simple GA4 Ranking」プラグインを開発いたしました。「Simple GA Ranking」プラグインをご利用の方は、「Simple GA4 Ranking」プラグインへの移行が必要となります。 この記事では、WordPress で「Simple GA Ranking」プラグインを利用される皆様に、いつまでにどのような作業を完了させればよいか、また GA4対応の「Simple GA4 Ranking」プラグインのご案内と設定についてご説
A Guide to Google Search Ranking Systems | Google Search Central | Documentation | Google for Developers
Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. A guide to Google Search ranking systems Google uses automated ranking systems that look at many factors and signals about hundreds of billions of web pages and other content in our Search index to present the most relevant, useful results, all in a fraction of a second. We regularly improve these
【聖剣伝説3リメイク】最強の敵ボスは誰だ！強くてニューゲームなし クラス1縛りでクリアした経験から、敵ボスの強さを5位から1位までランク付け！ケヴィンルート編 Boss Ranking【TRIALS of MANA】 - じゃがいもゲームブログ
皆様こんにちは！ 如何お過ごしでしょうか。 今回は、聖剣伝説3リメイクの最強のボス敵について語ります！ 先日強くてニューゲームなしで、クラス1縛りでストーリーを全クリしました。今現在5周クリアしています。 その経験から、聖剣伝説3リメイクの最強の敵ボスについて語ってみたいと思います。 クラス1はアビリティも2つしか装備できず、必殺技も2回しか放てず、育成ポイントも30ポイントしか触れず、武器や防具はクラス1のものしか装備できず、ステータスがものすごく低いです。 書いてて思うけどつらい笑 ステータスが低いのでゴリ押しはできず、純粋な敵の強さを推し量ることができます。というわけで、早速解説したいと思います。ちなみに、本編クリアまでの順位づけにします。本編クリア後はランク外とさせていただきます。 また、ケヴィンルートでしかクラス1でクリアしていないので、ランキングに含むボスはケヴィンルートの敵の
#80: TrueSkill™ Ranking System
Splatoon 未経験者の 森田 が S ランカーの向井にランキング指南をします。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。 Elo rating system – Wikipedia Bradley–Terry model – Wikipedia Rank – Inkipedia, the Splatoon wiki TrueSkill Ranking System – Microsoft Research TrueSkill 2: An improved Bayesian skill rating system – Microsoft Research dotnet/infer: Infer.NET is a framework for runnin
Factorization MachinesによるBayesian Personalized Ranking - LIVESENSE Data Analytics Blog
こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。今回と次回の２回にわたって暗黙的評価データを使ったコンテキスト対応レコメンデーションの紹介をしようと思います。具体的には、コンテキストを扱えるFactorization Machines(FM)をモデルとした、Bayesian Personalized Ranking(BPR)を紹介します。今回はアルゴリズムとモデル、次回は実装と実務での応用の話をします。 暗黙的評価データを使ったレコメンデーション まず暗黙的評価データとは何かについて説明し、暗黙的評価を使ったレコメンデーションの問題について説明します。 レビューの点数のようなユーザー回答に基づくものは明示的評価、クリックや購入のようなユーザーが直接評価したわけではなく行動から推測されたものは暗黙的評価と呼ばれます。明示的評価はユーザーが意識してつけた点数なので比較的信頼性
Twitter's algorithm ranking factors: A definitive guide
Search Engine Land » Platforms » Twitter » Twitter’s algorithm ranking factors: A definitive guide Twitter’s algorithm ranking factors: A definitive guide A review of many of Twitter’s patents reveals some indications of criteria that are influential to rankings that are not readily apparent. Twitter patents and other publications reveal likely aspects of how tweets become promoted in the timeline
Talk to an expertTry Fastly free SEO is a murky science, with search engines striving to present the best possible result, and everyone else trying to figure out what "best" means in practice. What we do know is that reliability, speed, and security make a significant difference, and Fastly can help get you closer to number one. For sure, the most important aspect of getting to the top of a search
■リクナビNEXT『GOOD AGENT RANKING』入賞しました！ - Worklifeup ~仕事・生活の質向上転職blog~
■リクナビNEXT『GOOD AGENT RANKING』入賞 リクナビNEXTの、2021年度上半期「GOOD AGENT RANKING」で当社が『製造エンジニア部門』10位入賞しました。 製造業に強みを持ち、機械、回路設計、生産技術等の求人を幅広く扱っています。【製造業×エンジニア】転職の際は是非、ご相談ください。 ■『GOOD AGENT RANKING』とは リクナビNEXTと提携している人材紹介会社（転職エージェント）を半期に一度ランキング形式で発表しています。 『九州で働きたい方転職ブログ』 是非、ご参加下さい ↓↓ https://hatenablog.com/g/26006613592470233 ↓↓ ブログ村ランキングに参加しています。 にほんブログ村
Indexing and keyword ranking techniques revisited: 20 years later
Search Engine Land » Channel » SEO » Indexing and keyword ranking techniques revisited: 20 years later Indexing and keyword ranking techniques revisited: 20 years later Learn how keyword-based ranking techniques have evolved – from the 'little old ladies' to the vector space model, to today. When the acorn that would become the SEO industry started to grow, indexing and ranking at search engines w
Fair Ranking as Fair Division: Impact-Based Individual Fairness in Ranking (KDD'22)
推薦やランキングの研究では、長らくユーザー満足の最大化を至上命題として多くの手法が提案されてきました。しかし最近では、ユーザー満足のみならずアイテム間の公平性を担保することも等しく重要である応用がむしろ多くなっています。例えばマッチングアプリにおけるユーザー推薦においては、イケメンを優先して女性側に推薦することで（ユーザー満足を図る指標としてよく用いられる）クリックを多く稼ぐことができるでしょう。しかしそれでは一部のイケメンばかりにマッチが集中してしまい、発表者のような非イケメンは結局いつまで経ってもマッチできないことになります。そんなことでは、優先して推薦されるイケメン達への妬みがこれまで以上に増幅し、推薦されやすさの意味で不公平を被る多くのユーザーがプラットフォームを去ってしまいかねません。同様の不公平な状況はYouTube, Amazon, Spotify, Airbnb, Link
World Digital Competitiveness Ranking 2023 - IMD business school for management and leadership courses
Measuring the capacity and readiness of economies to adopt and explore digital technologies for economic and social transformation World Digital Competitiveness Ranking 2023 Now in its seventh year, the IMD World Digital Competitiveness Ranking, produced by the IMD World Competitiveness Center, measures the capacity and readiness of 64 economies to adopt and explore digital technologies as a key d
Charted: The U.S. Mortgage Rate vs. Existing Home Sales
GitHub - gayanvoice/top-github-users: Check your ranking in GitHub! Don't forget to star ⭐ this repository.
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
A research-oriented top sites ranking hardened against manipulation - Tranco
Tranco A Research-Oriented Top Sites Ranking Hardened Against Manipulation By Victor Le Pochat, Tom Van Goethem, Samaneh Tajalizadehkhoob, Maciej Korczyński and Wouter Joosen Download the latest Tranco list The Chrome User Experience Report and Cloudflare Radar rankings have been integrated into the default Tranco list, starting from the daily updated list of August 1, 2023. The Alexa ranking has
キーワード検索： ラジオ配信を除く 総視聴者数：人 ～ 人 / コメント数： ～ ハート数 ：人 ～ 人 / 時間 ： ～
SIer魂がブログ村のシステムエンジニアRankingで1位になってた:SIer魂 - 大手SIer勤務のシステムエンジニアが綴るブログ
w(ﾟoﾟ)w ｵｵｰ! ん？あれ？？ 色んな意味で大丈夫かな~(;￣Д￣)
世界のプロ野球 観客動員数ランキング2019～World Baseball Attendance Ranking～
MLB、NPB、韓国KBO、台湾CPBL、メキシカンリーグLMB。世界のプロ野球球団の平均観客動員数を今年もランキングにしてみました。2017年から特集を始めて今年で３年目になりました。昨年のランキングからどう変わったのか？早速ですがTOP10から見ていきましょう！ 参考：2018年ランキング 2017年ランキング １位はロサンゼルス・ドジャース、見事に３連覇を達成しました。特に人気低迷が叫ばれるメジャーリーグにおいて、着実に平均観客動員数を増やしているのは見事だと思います。２位のセントルイス・カージナルスも、2017年２位→2018年３位→2019年2位と安定した人気を誇っています。日本プロ野球から阪神タイガースが３位に入っています。2018年の最下位から2019年は３位に浮上、クライマックスシリーズに絡んだことも影響したと思われます。 11位以下はメキシコ勢が復調も韓国勢は苦戦 続いて
Google Says HTML Structure Doesn't Matter Much For Ranking
Home / Google News / Google SEO / Google: HTML Structure Doesn't Matter Much For Ranking Google: HTML Structure Doesn't Matter Much For Ranking Gary Illyes from Google said that the HTML structure for your web pages does not matter much for rankings. He said this on the latest Search Off The Record podcast, saying, "I know that some people like to think that HTML structure matters all so much for
【25日目】Pretrained Transformers for Text Ranking:BERT and Beyond - やむやむもやむなし
この記事はNLP/CV論文紹介 Advent Calendar 2020の25日目の記事です。 今回はこれまでのフォーマットとは変えて、細かく踏み込んで論文を読んでいきます。 今回読むのは「Pretrained Transformers for Text Ranking:BERT and Beyond」というタイトルの論文です。 arxiv.org こちらは検索タスクに対する基礎的なところから始め、検索に対するBERTの活用事例、さらにBERTのその先についても言及しているサーベイ論文です。 ただし分量としては155ページもあり、全てを解説することは難しいので、BERTに関する部分にフォーカスして解説していきます。 検索タスクについて クエリと文書の関連性を計算する シンプルな適用: mono BERT 長い文書への適用 コンテキストの活用: CEDR 多段に組み合わせて長い文書に対応:
Oil and gas business leads ranking but technology groups dominate
Search Off the Record: Transcription for How to think about ranking in Search and much more!
Search Off the Record takes you behind the scenes of Google Search and its inner workings! In each episode, the folks from the Search Relations team will give you background info on the decision-making behind launches, feature prioritization in Search Console, and the projects Google Search teams are working on. They will share fun stories from the many conferences they attend as well as from thei
2023 Local Search Ranking Factors Report from Whitespark – Increase local SEO rankings
Everything you need to focus on to win rankings in 2023!
Hugo Theme Star Ranking: The Popular Theme List for Hugo.
1. Academic (3065) #academic #portfolio #responsive #student #personal #university #blog #minimal
Yandex ‘leak’ reveals 1,922 search ranking factors SEOs have already started analyzing Yandex's search ranking factors, which include PageRank and several other link-related factors A former employee allegedly leaked a Yandex source code repository, part of which contained more than 1,900 factors used by the search engines for ranking websites in search results. Why we care. This leak has revealed
Advent Calendar 2020 Ranking
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Advent Calendar 2019 Ranking - Qiita
SUPER IDOL RANKING 2020 Part1 週刊アイドルマスターランキングスペシャル
Bayesian Personalized Ranking (BPR)の派生研究まとめ - Qiita
Japan GitHub Ranking
Google Ranking Factors for 2023: Facts & Myths
The Rakuda Ranking of Japanese AI
Improving your search engine ranking (SEO) with Fastly
Ranking the Top 100 Websites in the World
Periscope Realtime Ranking | TikTok LIVE Index
FT ranking: High-Growth Companies Asia-Pacific 2023
Yandex 'leak' reveals 1,922 search ranking factors
Advent Calendar 2020 Ranking - Qiita