Analyisis of Search Engines' Trustworthiness
搜索引擎可信度分析
基本信息
- 批准号:21300038
- 负责人:
- 金额:$ 11.48万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
- 财政年份:2009
- 资助国家:日本
- 起止时间:2009 至 2011
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Nowadays, search engines become indispensable for us to live a life ; however, trustworthiness of search engines are unclear. Especially, the number of search results, i. e., hit-count, usually varies about 100 to 1000 times increase or decrease even if we put them the same query word. In this research, we have made clear the transition characteristics of hit-counts based on 15 months investigation for Google, Yahoo! JAPAN and Bing. Moreover, we have proposed a new method to choose trustworthy hit-counts, which results in 99.5% precision when we compare two hit-counts on the point which query word has larger number of search results.
如今,搜索引擎成为我们生活中不可或缺的,然而,搜索引擎的可信度尚不清楚。特别是搜索结果的数量,i。例如,点击数,通常变化约100至1000倍增加或减少,即使我们把它们相同的查询词。本研究通过对Google、Yahoo!日本和Bing此外,我们提出了一种新的方法来选择值得信赖的命中计数,这导致在99.5%的精度时,我们比较两个命中计数的点上的查询字有较大的搜索结果。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
ソーシャルメディアからの情報抽出,シンポジウム『ソーシャルネットワークとソーシャルテレビサービス』
从社交媒体中提取信息,研讨会“社交网络和社交电视服务”
- DOI:
- 发表时间:2011
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Kazuyoshi TAGAWA;Koichi HIROTA;Michitaka HIROSE;山名早人
- 通讯作者:山名早人
MultipleKernelLearningを用いた階層的画像分類
使用 MultipleKernelLearning 进行分层图像分类
- DOI:
- 发表时间:2012
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:小林大輔;山名早人
- 通讯作者:山名早人
取材協力(1)山名早人,ワールドビジネスサテライト,日本からグーグルに挑戦,テレビ東京, 2011/5/18
采访合作(一)山名隼人,世界商业卫星,日本挑战谷歌,东京电视台,2011/5/18
- DOI:
- 发表时间:
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
- 通讯作者:
(5)山名早人,近未来型「計算知識エンジン」ウルフラムアルファの頭脳, R25. jp, 2009/6/18版
(5) Hayato Yamana,近未来的“计算知识引擎”Wolfram Alphas Brain,R25 jp,2009/6/18 版。
- DOI:
- 发表时间:
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
- 通讯作者:
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YAMANA Hayato其他文献
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