Community Blog - CDBを利用した簡易KVS - ログ処理編
大量のリクエストを捌くWebサイトを構築するには、さまざまなノウハウがあります。例えばオライリーの書籍『ハイパフォーマンスWebサイト』では、クライアントに配信するコンテンツを最適化することでパフォーマンスの向上を図っています。今回は、Pythonを使って月間10億を超える（！）リクエストを捌いている、株式会社クロスリスティングの方に、そのノウハウの一部を寄稿していただきました。 また、本記事の内容はPython Hack-a-thon 2010.07でのプレゼンテーションを元にしています 自己紹介 現在、私はクロスリスティングという会社で、広告配信システムとか、その周辺の新規商品関連の研究開発をやっています。メインのプログラミング言語はPythonです。自社でのシステム開発は基本的に全てPythonを使っています。自分は研究開発的なポジションですが、技術チームが開発しているプロダクション
wavelet行列で高速な「もしかして友だち？」検索 | 株式会社サイバーエージェント
業務経歴： Sierでのソフトウェア開発・大手メディアでのサービス運用を経て2012年サイバーエージェント入社。 アメーバ事業本部コミュニティサービスの開発責任者を経て、現在はアドテクスタジオで広告配信技術に注力。 好きな分野はグラフ探索とチューリングマシン。 ソーシャルサービスでは、ユーザ間のつながりやユーザ同士の類似性がとても重要です。 つながりの近いユーザや自分と似ているユーザを「もしかして友だち？」とサジェストすることでユーザ間のつながりを伸展させることができます。 そこで、ユーザの「つながり」具合が似ているユーザを「友だちかもしれないユーザ」としてサジェストを行うことを考えました。 しかし「つながり」のデータというのはユーザ数のベキ乗であるため、容量が大きくなりやすい性質があります。 即ち、「つながり」類似度の算出には時間がかかる、ということです。 この「つながり」類似度算出
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