推薦システムã«ãŠã„ã¦ç·šå½¢ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ãŒã¾ã ã¾ã 有用ãªè©± | CyberAgent Developers Blog
本記事ã¯ã€CyberAgent Advent Calendar 2022 19日目ã®è¨˜äº‹ã§ã™ã€‚ 目次 ã¯ã˜ã‚ã« å•é¡Œè¨å®š å”調フィルタリングã®ãŸã‚ã®ç·šå½¢ãƒ¢ãƒ‡ãƒ« iALS EASE 関連ã™ã‚‹éžç·šå½¢ãƒ¢ãƒ‡ãƒ« 実務活用 ãŠã‚ã‚Šã« ã¯ã˜ã‚㫠メディア DSC所属ã®æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’エンジニアã§ã€ã‚¿ãƒƒãƒ—ルã®æŽ¨è–¦ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ を担当ã—ã¦ã„る橋爪 (@runnlp)ã§ã™ã€‚ 最近ã€æŽ¨è–¦ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ を触り始ã‚ã¾ã—ãŸã€‚推薦手法ã¯ã€å”調フィルタリングã€ã‚³ãƒ³ãƒ†ãƒ³ãƒ„ベースã€ãƒã‚¤ãƒ–リッドãªã©æ§˜ã€…ã§ã™ãŒã€ä»Šå›žã¯æ˜”ã‹ã‚‰ä»Šã«è‡³ã‚‹ã¾ã§é•·ã使ã‚ã‚Œã¦ã„ã‚‹å”調フィルタリングã«ã¤ã„ã¦ã§ã™ã€‚ å”調フィルタリングã§ã¯Deepç³»ã®ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ãŒãŸãã•ã‚“出るä¸ã§ã€RecSys2022ã§ç™ºè¡¨ã•ã‚ŒãŸè«–æ–‡ã§ã¯10年以上å‰ã‹ã‚‰ä½¿ç”¨ã•ã‚Œã¦ã„る線形モデル(iALS)ãŒDeepç³»ã®ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã«åŒ¹æ•µã™ã‚‹çµæžœã§ã‚ã‚‹ã¨å ±å‘Šã•ã‚Œã¦ãŠã‚Šèˆˆå‘³æ·±ã„ã§ã™ã€‚ã¾ãŸã€æŽ¨è–¦ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ を開発ã™ã‚‹ã«ã‚ãŸã£ã¦ã€å•é¡Œè¨
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2016å¹´ã®OSS圧縮ツールé¸æŠžã‚«ã‚¿ãƒã‚° - Qiita
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推薦システムã®ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ
Algorithms of Recommender Systems ⟨ http://www.kamishima.net/ ⟩ Release: 2016-09-26 21:53:16 +0900; 9645c3b i 2007 11 [ 07] 2008 1 [ 08a] 2008 3 [ 08b] 3 (1) (3) GitHub https://github.com/tkamishima/recsysdoc TYPO GitHub pull request issues I II III IV V ii J. Riedl J. Herlocker GroupLens WWW iii ð‘¥ ð‘‹ ð± ð—  𑥠𑦠𑋠𑌠ð± ð² 𑛠𑚠 {1, … , ð‘›}  {1, … , ð‘š} 𑦠𑦠𑥠x ð‘Ž ð‘Ÿð‘¥ð‘¦ 𑥠𑦠̄ ð‘Ÿð‘¥
整数列圧縮アルゴリズムã®æœ€å‰ç·š - ny23ã®æ—¥è¨˜
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Amazon Redshift データ型ã¨åˆ—圧縮タイプã®ã¾ã¨ã‚(データ型＆列圧縮タイプ対応表付) | DevelopersIO
Amazon Redshiftã§ã¯ãƒ†ãƒ¼ãƒ–ルを作æˆã™ã‚‹éš›ã®è¦ç´ ã¨ã—ã¦å¹¾ã¤ã‹ãƒã‚¤ãƒ³ãƒˆãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚1.ã¨5.ã«ã¤ã„ã¦ã¯ä¸€èˆ¬çš„ãªRDBMSã§ã‚‚用ã„られるよã†ãªæ¦‚念ã§ã™ã。残りã®2〜4ã«ã¤ã„ã¦ã¯Redshift特有ã®è¨å®šã¨ãªã‚Šã¾ã™ã€‚当エントリã§ã¯ã“ã®ä¸ã®ã€Žãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®åž‹ã€ã¨ã€Žåˆ—圧縮タイプã€ã«ã¤ã„ã¦ã€ãã®æ¦‚è¦ã¨ã€å®Ÿè·µã§ä½¿ã„ã‚„ã™ã„/調ã¹ã‚„ã™ã„様ã«è«¸ã€…個人ã§æ•´ç†ã—ãŸæƒ…å ±ãªã©ã‚’ä½µã›ã¦æŠ•ä¸‹ã—ãŸã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ 1.データã®åž‹(data types) 2.列圧縮タイプ(column compression types) 3.分散ã‚ー(distkey) 4.ソートã‚ー(sortkey) 5.制約(constraint) 目次 データ型 数値型 æ–‡å—åž‹ 日付型 ブール型 列圧縮タイプ raw bytedict delta delta32k lzo mostly8 mostly16 mostly32 runlength t
整数列圧縮
5. 整数列圧縮ã®ä½¿ã„é“整数列圧縮ã®ä½¿ã„é“ ãƒ»ã€€æ¤œç´¢ã‚¨ãƒ³ã‚¸ãƒ³ - 転置インデックス ( Inverted Index ) ・　推薦エンジン - ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿æ§‹é€ ãã®ã‚‚ã® userID : ItemID1, ItemID 2 ã€ãƒ»ãƒ»ãƒ» word : docID1, docID2 ã€ãƒ»ãƒ»ãƒ» userID : user1, user2 ã€ãƒ»ãƒ»ãƒ» 圧縮対象
時系列データベースã«é–¢ã™ã‚‹åŸºç¤ŽçŸ¥è˜ã¨æ™‚系列データã®ç¬¦å·åŒ–æ–¹å¼ã«ã¤ã„㦠- クックパッド開発者ブãƒã‚°
ã“ã‚“ã«ã¡ã¯ã€‚インフラストラクãƒãƒ£ãƒ¼éƒ¨ SRE グループã®å‰å· ( @rrreeeyyy ) ã§ã™ã€‚今期オススメã®ã‚¢ãƒ‹ãƒ¡ã¯ãƒ„インエンジェル BREAK ã§ã™ã€‚ 普段ã®æ¥å‹™ä¸¦ã³ã«è¶£å‘³ã®ä¸€ç’°ã¨ã—ã¦ã€ã‚µãƒ¼ãƒã®ãƒ¢ãƒ‹ã‚¿ãƒªãƒ³ã‚°ç’°å¢ƒã®èª¿æŸ»ã‚„改善ã«å–り組んã§ã„ã¾ã™ã€‚ ãã“ã§æœ¬ç¨¿ã§ã¯ã€ãƒ¢ãƒ‹ã‚¿ãƒªãƒ³ã‚°ã®ã‚³ãƒ³ãƒãƒ¼ãƒãƒ³ãƒˆã®ä¸€ã¤ã¨ã—ã¦å¤–ã™ã“ã¨ãŒå‡ºæ¥ãªã„ã€æ™‚系列データベースã®åŸºç¤ŽçŸ¥è˜ã«é–¢ã—ã¦ç´¹ä»‹ã—ã¾ã™ã€‚ ãã‚‚ãも時系列データ・時系列データベースã¨ã¯ï¼Ÿ 時系列データã¨ã„ã†ã®ã¯ã€ç‰¹å®šã®æ™‚é–“ã”ã¨ã«ä½•ã‚‰ã‹ã®å€¤ã‚’å–å¾—ã—ãŸéš›ã®ã€å–å¾—ã—ãŸä¸€é€£ã®å€¤ã‚’指ã—ã¾ã™ã€‚ 例ãˆã°ã€ä»¥ä¸‹ã®ã‚ˆã†ãªãƒ•ã‚©ãƒ¼ãƒžãƒƒãƒˆã‚’ã—ãŸãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãªã©ã¯æ™‚系列データã«ã‚ãŸã‚‹ã§ã—ょã†ã€‚ timestamp1,key,value1 timestamp2,key,value2 timestamp3,key,value3 : 時系列データベースã¨ã¯ã€ä¸Šè¨˜ã®ã‚ˆã†ãªæ™‚系列データã®ä¿å˜ãƒ»å‡¦ç†ã«
A Brief History of Chain Replication
QCon 2015
文法圧縮入門：超高速テã‚スト処ç†ã®ãŸã‚ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿åœ§ç¸®ï¼ˆNLP2014ãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒˆãƒªã‚¢ãƒ«ï¼‰
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Maglev Hashing with Python - yunazuno.log
今更ãªãŒã‚‰ï¼ŒGoogleã®Maglevè«–æ–‡ã§æ案ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹Maglev Hashingを手元ã§å®Ÿè£…ã—ã¦ã¿ãŸï¼Ž Maglev: A Fast and Reliable Software Network Load Balancer Maglev Hashingã¨ã¯ 所謂Consitent Hashã®ä¸€ç¨®ï¼ŽMaglevãƒãƒ¼ãƒ‰ãƒãƒ©ãƒ³ã‚µã«ãŠã‘るリアルサーãƒé¸æŠžã«ä½¿ç”¨ã•ã‚Œã¦ã„る． 上記論文ã®Section 3.4ã§è©³ç´°ãŒèª¬æ˜Žã•ã‚Œã¦ã„る．NSDI'16ã§ã®ç™ºè¡¨ã‚¹ãƒ©ã‚¤ãƒ‰ã‚‚ä½µã›ã¦çœºã‚ã‚‹ã¨åˆ†ã‹ã‚Šã‚„ã™ã„． Maglev: A Fast and Reliable Software Network Load Balancer | USENIX Slide: https://www.usenix.org/sites/default/files/conference/protected-files/nsdi16_sli
Interesting data structures: the BK-tree
A BK-tree is a tree data structure specialized to index data in a metric space. A metric space is essentially a set of objects which we equip with a distance function $d(a, b)$ for every pair of elements $(a, b)$. This distance function must satisfy a set of axioms in order to ensure it’s well-behaved. The exact reason why this is required will be explained in the “Search†paragraph below. The BK-
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The Papers: Christopher Meiklejohn's A Brief History of Chain Replication | Papers We Love
Maglev: A Fast and Reliable Software Network Load Balancer – Google AI
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