ログ解析を支えるNoSQLの技術2. 自己紹介 • 川上 知成 • @tomofusa • 株式会社ドリコム • ソーシャルゲーム事業本部 • ICTデザイン部 ICTグループ長 • ソーシャルゲーム開発を経て – アーキテクトグループのマネジメント 12/02/20 © Drecom Co.,Ltd. All rights Reserved 2
#mixi_engineers #3 データマイニング
しましま @shima__shima 本日 mixi さんのセミナー http://t.co/7pVafJxX で2番目にお話をさせていただく神嶌です．拡張版資料を http://t.co/oKlg55Jj の「推薦システムに関する講演・講義資料」にて配布しています． #mixi_engineers しましま @shima__shima 前半は推薦システムのアルゴリズムについて，メモリベース型手法，行列分解，確率モデルと，どういった拡張があるかということについて概念的な話させていただきます．アルゴリズムの詳細までは時間的に無理なので，そのあたりは資料をご覧下さい． #mixi_engineers しましま @shima__shima 後半は，推薦システムの研究トピックについて，一般のニュースサイトなどではみかけないようなものをいくつか紹介させていただきます：サクラ攻撃，ソーシャル推薦，バン
Fluentd and PHP
Chobi_e is the author of the upcoming PECL Sundown package and contributor to other PHP projects involving logging and messaging. He discusses options for collecting log files in PHP applications, including using log file collectors like Fluentd which provide a robust and distributed logging solution. Chobi_e also introduces some Fluentd plugins he has created and potential other plugin ideas, and
LDeNA 峠とログ収集・集計の話
30. (NOW!) (scribed) (scribed) RAID (scribed) (scribed) RAID Fluentd Hadoop Hadoop Hadoop Hadoop Hadoop Hadoop Shib Cluster Hadoop Cluster Hadoop Cluster Hadoop Cluster Fluentd Cluster Hadoop Cluster Hadoop Hadoop Hive Cluster Cluster Cluster Cluster Cluster Cluster HDFS 12 1 30 31. Shirahne -> Shib (scribed) (scribed) RAID (scribed) (scribed) RAID Hadoop Hadoop Hadoop Hadoop Hadoop Hadoop Shib Cl
楽天エンジニアが挑む、ビッグデータの分析・活用とは｜【Tech総研】
楽天市場の商品数は約8800万。会員数7000万人超がアクセスするトラフィックはピーク時に20Gbpsを超える。同社は、このビッグデータをどのように解析し、活用しているのか。最前線で活躍するエンジニアに聞いた。 ユーザーからのアクセスログは、Eコマースを運営する事業者に、貴重な情報をもたらす。どのような画面遷移で購入ページにたどり着き、何を購入したか。その行動分析と販売データには、新たなビジネスチャンスとなる宝の山があるからである。 一例を挙げれば、Webサービスの場合、よりユーザーの心に響くレコメンデーションの提供につながり、表示される画面のパーソナライゼーションを可能にする。他にも、サービスの品質を大きく向上させる様々なマーケティングデータとしての活用が可能だ。このように、多様な価値が潜むユーザーの大量のアクセスログは、事業者から見ればまさに宝の山と言えるだろう。 ピークタイムには1分
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