目次

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1. Webと集合知
2. 講義資料
3. Web2.0のキーワード
4. 人力作業の例
5. Google
6. ページランク
7. ページランク
8. SPYSEE
9. CAPTCHA
10. reCAPTCHA
11. 人力タグづけ
12. 推薦システム
13. Wikipedia
14. 例: 10万語の辞書を作る?
15. SKK辞書
16. 人力で計算
17. その他の人力利用
18. Lang-8: 相互添削SNS
19. 共有情報の活用
20. 人々の叡智を集める
21. 共有の種類
22. 検索の共有
23. 質の良い情報を集める方法
24. ジマンパワー
25. 趣味における自慢
26. ネット上のジマンパワー
27. オープンソース
28. ブログ
29. SNS
30. 本棚.org
31. 地図帳.org
32. ソーシャル推薦システムの問題点
33. 小集団内の推薦
34. Pinterestの例
35. 共有情報からのデータマイニング
36. Gyazzページのアクセス間隔
37. Gyazzページのアクセス回数
38. TODOページのアクセス間隔
39. Gitページのアクセス間隔
40. アクセス解析結果
41. 集合知プログラミング
42. 推薦システム
43. Firefly
44. Last.fm
45. Gunosy
46. 本棚演算
47. デモ: 本棚演算
48. デモ: 電子書籍推薦システム
49. 数量化三類による二次元視覚化
50. Amazonの推薦
51. 推薦アルゴリズムの歴史
52. クラスタリング
53. Mooter
54. クラスタリングツール
55. bayon
56. bayon実行例
57. 階層的クラスタリング
58. デンドログラム
59. 決定木
60. もとデータ
61. 学習された決定木
62. サポートベクトルマシン (SVM)
63. End