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• 学習曲線とは正確には何ですか？
• そして、参入障壁が高く、習得するのにかなりの時間がかかるものに対して、「急な学習曲線」という用語を使用するのはなぜ間違っているのでしょうか?

この質問の理由について：

• この用語は、スタック オーバーフローで頻繁に使用され、一貫性がありません。
• 私自身、それで迷ってしまいました
• ほとんどの初心者は、たとえば「最高の PHP 開発フレームワークは何か」などの質問をするときに、これらの用語に直面します。

現在の WordPress 分類システムを使用して、このコードがカテゴリ名「リンゴ」を表示できないのはなぜですか? カテゴリ名は $wpdb->terms テーブル (wp_terms) に保存されます。

表の行は

組み込みプロセッサの分類法を探しています。どのプロセッサがどのファミリに属していますか? 誰が誰の子孫？

ここで、それを説明する簡単な記事を知っている人はいますか?

関連/共通のキーワードまたはタグの空間マップを構築するための戦略またはアイデアを理解しようとしています。例として SO を使用します。https://stackoverflow.com/tagsに移動して「python」と入力すると、その単語が含まれるすべてのタグが取得されますが、密接に関連している可能性のあるタグ (WSGI、Google の App Engine、飛行など) は取得されません。 .

私の質問に沿って、検索から密接に関連するタグ/キーワードを重み順に並べて見つけるために照会できる空間マップをどのように構築できますか? しかし、タグ foo の重みを潜在的に多数のタグに格納し、システムの応答性を維持するにはどうすればよいでしょうか?

David Weinberger による Google Tech-talk を既に見ましたが、これは素晴らしい Tech Talk であり、考えさせられました。 http://video.google.com/videoplay?docid=2159021324062223592&ei=qseASZvgI6e4qAP91a2PDg&q=google+tech+talk

http://localhost/drupal/?q=category/articles/phpのようなメニュー項目があります

PHP に関するすべての記事を出力するはずですが、結果のページ ヘッダー (ターム名 (PHP) を含む) がうまく表示されません。ヘッダーを削除したり、CSS スタイルを変更するにはどうすればよいですか?

私は完全に無料の無料の分類法を探しています。私の研究では、デューイには法的な問題があります。米国議会図書館分類表は、米国を除いて著作権で保護されています。DMOZはユーザーからの更新が必要です。私が間違っている場合は訂正してください。

それで、商用利用のための完全に無料の分類法はありますか？

私が探しているのは、GoogleDirectoryやYahooDirectoryのようなものです。

ウィジェットを販売している場合、タイトルに「Bob's Widgets」と H1 を含めると、人々が「ウィジェット」を検索したときに、Google でより良いランキングが得られることは誰もが知っています。

しかし、先日誰かが私に説明してくれたように、彼らの製品が世界のさまざまな地域でさまざまな名前で知られているとしたらどうでしょうか?

米国では、ウィジェットと呼ばれます。カナダでは、フリジェットと呼ばれています。オーストラリアでは、Zidget と呼ばれています。正式な名前はなく、非公式の名前です。

メタタグは問題ありませんが、それとは別に、その状況に対処する最善の方法は何ですか? 別々のページを作るだけですか？ページに 3 つの H1 を含めることはできません。「ウィジェット (別名 Flidgets、Zidgets)」と書かれている H1 は 1 つですか?

それとも、Google が十分に賢く、いくつかの魔法の分類データベースがこれらの 3 つの単語を同じものとしてグループ化していると信じているのでしょうか?

編集:この質問は、SEO に関するものであるという理由だけで反対票を投じられましたか? どのように奇妙です。わざわざ質問を読んでも、私がシステムを操作したり、何かを回避したりしようとしているわけではないことがわかります。私は本当に興味深い質問と有効なクライアントのニーズを持っています.

また、私は常にセマンティック HTML を使用していること、検索エンジンのランキングがどのように機能するかをよく知っていること、怪しげなことを避けようとしているわけではないことにも注意してください。

クライアントがビールを販売している場合、セマンティック HTML を使用して「ビール」という単語を最優先にします。もし私がフランス人にビールを売っていたら、フランス語で別のページを作り、「biere」で同じことをします. しかし、他の英語圏の国ではビールが「beer」と呼ばれていないことを想像してみてください。それが「リーブ」と呼ばれていると想像してください。異なる英語のユーザーが異なる文字列を使用して検索しているが、同じものを検索している場合、英語のページを意味的に正しくコーディングするにはどうすればよいですか。

私がメンバーである特定の meetup.com グループのメッセージ アーカイブからメッセージを抽出するスクリプトを開発しています - http://www.meetup.com/opencoffee/messages/archive/

アイデアは、これらをワードプレス サイトに動的に追加し、人々がメッセージを検索したり、メッセージに自動タグ付けしたりできるようにすることです。

私が抱えている問題は、これらのメッセージを自動的に分類する方法です。これを行う最善の方法と、これをプログラミングする最も効率的な方法についての考えやアイデアを歓迎します。

オプション1

デリシャス API を使用して、金融、テクノロジー、ビジネスなどのサブジェクト エリアごとにタグのソースを検索し、サブジェクトごとに関連するタグを見つけます。

http://delicious.com/tag/finance

http://delicious.com/tag/technology

メッセージにこれらのタグが含まれている場合、メッセージはそれぞれのカテゴリに割り当てられます。

これでうまくいくと思いますが、これらのタグのメッセージをスキャンする最も効率的な方法はわかりません。

オプション 2

ft.com、金融のエコノミスト、テクノロジーのテッククランチなど、必要なカテゴリを代表するサイトを見つけて、これらのサイトにタグを付けるために人々がどのタグを使用しているかを判断し、デフォルトでそれらのタグがどのように機能するかを判断しますこれらのサイトとそのコンテンツ スタックに関連しています。

オプション 3

メッセージの URL をhttp://semanticproxy.com/ (Reuters Calais プロジェクトの一部) に渡すか、Open Calais API を使用します。これは私が試しましたが、意味のある分類法を返すにはコンテンツの深さが可変であるとは限らないため、あまり成功しませんでした。

calais api を介して解析したメッセージの例を次に示します。

オリジナルメッセージ

http://www.meetup.com/opencoffee/messages/6045615/

カレーの結果

http://www.mashinteractive.com/opencoffee/calais.php

まとめ

それで、それはそれについてです。方法論に関する考えやアイデア、およびオプション 1 と 2 のメッセージ スキャンへの最善のアプローチ方法に関するヒントを歓迎します。

参考までに、これまでに約 1,700 件のメッセージがあり、10 個のカテゴリがあり、各カテゴリが 20 個または 30 個のタグで定義されていると推測しています。

これを行うための Wordpress プラグインまたはクラスの開発を支援したい人がいる場合は、喜んで参加させていただきます。私はプログラマーではないことを心に留めておいてください。私はプログラマーではないことに注意してください。

前もって感謝します

ジョナサンCEO

群衆の人々

インスピレーションが必要です。趣味のプロジェクトで、コンテンツ分析で遊んでいます。基本的に、入力を分析してトピックマップに一致させようとしています。

例えば：

• 「イラクの道」 > 歴史、中東
• 「ハルムニ」 > 食べ物, 中東
• "BMW" > ドイツ、車
• "オバマ" > アメリカ
• "Impala" > アメリカ、車
• 「ベルリンの壁」 > 歴史、ドイツ
• "ブラートヴルスト" > 食べ物, ドイツ
• "チーズバーガー" > 食べ物, アメリカ
• ...

私は分類学について多くのことを読んできましたが、最終的に読んだものはすべて、すべての人が異なる方法でタグ付けを行っているため、システムは失敗するにちがいないと結論付けています。

トークン化された入力とストップ ワード リストについて考えましたが、それらを考え出して構築するのはもちろん大変な作業です。単語とトピックの間に関連性のあるリンクを構築することは、疲れ果てているように思えます。また、扱う言語が何であれ、それは非常に豊かであり、ほとんどの言語は文脈に大きく依存しています。メンテどころか。

何かスマートなものを考え出し、それを推測できるようにしたいトピックでトレーニングする必要があると思います。Eliza botのようなものです。

とにかく、すぐに使えるものがあるとは思いませんが、意味を抽出するために入力を分析するためにテクノロジーを使用するためのリードや例はありますか?