モーショノロジー2012 #1「検索はシステムを救う」実施レポート | gihyo.jp
では、実際の発表を紹介していきましょう。 groongaの索引構築の実装 有限会社未来検索ブラジルの森さんよりお話しいただきました。森さんと言えば、書籍『検索エンジンはなぜ見つけるのか』でも有名な方かと思います。 発表内容はgroongaを中心とした全文検索のお話で、検索に関する歴史からていねいに説明されました。 1945年：Vannevar Bush's As We May Think 1950年：情報検索（information retrieval）という用語が誕生 1971年：全文検索（full-text information retrieval）萌芽的段階 上記の段階を辿って検索の技術は発展してきましたが、現在まで「大量の文書から いかに高速に処理するか、いかに的確な情報を見つけるか」という課題に関してはあまり進展がありません。このようにいろいろと課題のある中、今回はgroong
PowerPoint プレゼンテーション
1 groonga 位置情報検索 - モーショノロジー #1 - Gurunavi, Inc. 塩畑公一 2012/01/26 2 ■ groonga との歩み その壱 2008年06月 ～ 新規検索システム構築プロジェクト開始 2010年01月 ～ senna 後継検索エンジン、groonga が誕生 商用パッケージからオープンソース化 a. ファセット分類機能 b. 緯度経度範囲検索機能 c. 同義語・類義語指定機能 d. 自動補完(サジェスト)機能 有限会社未来検索ブラジル様協力のもと、各種機能を開発 パフォーマンス向上を目指す 3 ■ groonga との歩み その弐 1. groonga を利用したサービス開始 a. レストラン検索 b. 地図検索 c. 駅検索 d. GPS 検索(モバイル) etc… 2010年04 ～ 現在 リリース後も協力関係を継続し、新規機能
検索技術を使うなら知ってないと損する6つのこと～クックパッド、グリー、ぐるなび、CROOZは検索技術をどう使っているのか（2/2） - ＠IT
グリーでログ分析システムの開発を行っている一井崇氏からは、「全文検索のちょっとちがった使い方（仮）」と題する発表があった。 グリーにおける数値指標管理では、基本となるデータの総数が「1億キー×最大7年」という膨大な量に上り、さらに時間ごとに増え続けるアプリIDとの組み合わせなども考慮すると、すでに人間の手では管理しきれない状態にある。 同社ではMySQLベースのKVS（Key Value Store）によって、これらのデータを管理しているが、問題はkeyの数が膨大過ぎて必要なkeyを見つけるのが困難になっていることだという。 その解決のためにHadoopやMongoDBを導入するといった選択肢もあるが、同社が取った方法は「key stringを全文検索することで目的のkeyを探す」というものだった。一井氏によれば、グリーの数値指標管理システムの目的を整理すると、以下のようになるという。 や
Ichii gree-crooz-20120126
The document discusses using a key-value store (KVS) to store pageview data more efficiently than a relational database. It proposes storing each pageview record as a key-value pair with the key containing fields like page, gender, age. This allows for fast retrieval of records by key. It also questions whether using MongoDB or another NoSQL database would be better than building a custom KVS on t
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2. CROOZが提供するサービス ソーシャルゲーム ブログサイト その他 通販・モール ８０サイト © CROOZ,Inc. 2 3. ECサイトにおける検索について 本日は弊社が提供するECサイト「CROOZMALL」 に関する検索システムに対する取り組みを紹介し ます。 © CROOZ,Inc. 3 4. ECサイトにおける検索について 企業（経営）におけるECサイトに期待することは 「買ってもらうこと」 ECサイトにおける検索の役割は買ってもらうための 「確率を上げること」 ユーザが欲しいと思うパラメータ （１）もう欲しい商品があるレベル（狙い撃ち） → 商品名を蓄積する（ECサイトの場合取扱商品自作） （２）よく聞く商品、流行っているもの、日常的消耗品など → 販売実績、検索などの各要素からランキング生成 （３）ソーシャルで繋がっている人が入手したもの（かつ、自分の趣向に合う）
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