アマゾンの予測出荷と蝶ネクタイ構造 - 毎日1冊、こちょ!の書評ブログ

Amazon、「予測出荷」の特許を取得 ― 注文される前に商品を出荷（TechCrunch Japan） - Yahoo!ニュース

「Amazonは、購入者が何を買うかを、実際に買う前に予測して配達時間を短縮するシステムを特許出願した ― それは購入のクリックが起きる前に（結局起きなくても）、概ねその方向にあるいは戸口まで、商品を発送するしくみだ。」

Amazonは私にとってはバーチャル図書館化

Amazonで書籍を注文すると、指名買い以外に著者名、キーワード、Amazon全体の購入履歴などで興味を引く本が表示される。私にとって短時間で机の上まで配送してくれる事も含めバーチャル図書館だと思って本を買っている。(ただしお金がかかるが、、)

本はポータルサイト、そしてStrongly Connected Component "強連結成分"

本が一つのSCCStrongly Connected Component "強連結成分"だとすると私の購買履歴は私が気づかない部分も含め私の興味をカバーしている事になる。単純な購買履歴やキーワードを超えた推薦も可能であろう。難しく考えなくとも「予測出荷」の精度は高いと推測できる。

からくりインターネットアレクサンドリア図書館から次世代ウェブ技術まで [丸善ライブラリー]相澤氏は情報学の研究家。本、そして「ことば」について情報の観点から考える。

(検索のアルゴリズムは)ウェッブページ同士をつなぐ膨大なリンクの構造を分析し、産出しているものということができるでしょう。グーグルに限らず検索エンジンは一般に検索意図よりもウェッブページに持たせた重要度の方を重視する傾向があることも知られています。つまりユーザーのリクエストに応じてウェッブページのリストを作成するというよりは、あらかじめ重要度の高いウェッブサイト(以下で説明する「SCC]筆者注)をランキングしておいて、この中からユーザーの入力した検索ワードに応じて並べ替えを行っているという方が、実情に近いといえるでしょう。(57ページ)

蝶ネクタイの構造

著者が52ページで紹介する蝶ネクタイ構造と同じ図が以下。

WWWの全体像

Broderらは，1999年10月に2億以上のページを収集し，そのリンクを調べて，Web全体には下の図のようなチョウネクタイ型の構造を見いだしました。図のSCC(グラフ理論でいう Strongly Connected Component "強連結成分")はWebの中で中心的な役割を果たす部分。人工知能の話題: Web構造マイニング (Web Structure Mining

私は「本をAmazonで購入するという事はSCCたる本をSCCたるAmazonのwebで買う事」と考える。

蛇足

それでも私は「ゆらぎ」、セレンディピティ「偶然の価値ある出会い」が欲しい。