현재 실행 중인 타이머와 해당 날 기록된 총 시간을 확인합니다. 이 바로 가기에는 Toggl에 대한 타이머가 필요합니다.

닉,

IR 교육을 받는 사람이 참여하게 되어 기쁩니다. 귀하의 의견을 주셔서 감사합니다.

사이트, 모든 사이트가 요청(예: 쿼리)을 받으면 원래 IP 주소를 알고 있습니다. 이것은 원산지, 소유 조직, 심지어 위도와 경도 (나는 <a href=에서이 정보를 사용하는 구글에서 데모 응용 프로그램을 보았다"http://209.85.163.132 / 논문 / sawzall-sciprog.pdf"rel="nofollow"=fun way)를 노출합니다. 따라서 개인화 된 서비스를 받기 위해 개인화 된 검색이 필요하지 않습니다 (원하는지 여부에 관계없이).

ip2location.com 이러한 정보를 제공하는 데이터베이스를 얻을 수 있습니다. 나는 우리가 우리의 웹 응용 프로그램의 일부 (주로 사기 탐지)에 사용할 때 그들의 서비스에 가입. 흥미로운 논문주셔서 감사합니다.

물리적 위치는 관련성을 설명하는 데 사용한 예 중 하나일 뿐입니다.

결코 나는 문제가 해결 될 수 없다는 것을 암시하고 있다.

잠재 시맨틱 색인 대명사에 도움이 되는 비교적 오래된 기술입니다. 나는 그것을 보았다 (그리고 이러한 시스템을 구현) 좋은 사용에 넣어. 기본적으로 동일한 문서에서 단어 쌍이 발생하는 빈도를 찾습니다. 우리는 왜 이것이 작동하는지에 대해 논쟁 할 수 있지만 경험적으로는 그렇습니다.

우수! 제가 현재 읽고 있는 책은 LSI에 관한 것입니다. 나는 LSI가 동의어와 다형성을 도울 수 있다는 것을 당신과 함께 동의해야하지만, 문제는 LSI가 큰 인덱스로 인해 주요 검색 엔진에서 사용될 가능성이 매우 낮다는 것입니다.

내 주장을 지원하기 위해, 내가 책에서 단락을 인용하자: 검색 엔진 이해: 마이클 W. 베리와 머레이 브라운에 의해 수학 모델링 및 텍스트 검색, 장 77:

지난 몇 년 동안 검색 엔진 디자인의 가장 극적인 변화는 웹의 하이퍼 링크 구조를 설명하는 검색 엔진을 개발하고있다. 문서별 행렬의 SVD를 사용하는 LSI는 소규모 문서 컬렉션에는 적합하지만 확장성에 문제가 있는 접근 방식입니다. 전체 웹에 대한 SVD 기반 LSI 모델의 계산 및 저장은 견인할 수 없습니다[49].

[49] A.