ユーザとユーザを多対多で関連付けるモデルを共通化する - Hidden in Plain Sight
思いのほか前回のRailsプチ・デザインパターンの紹介に反応があったので、こういう小ネタも出していったほうがいいのかな、ということで第二弾。 ソーシャル系アプリだと、ユーザとユーザを関連付ける多対多のモデルがたくさんでてきます。たとえば、一般的なところではフォローとかブロックとか足あととか。さらにデーティングサイトになると、ウィンクだったり、Secret admirer（こっそりlikeするけど両思いだったらおめでとうって通知がくるってやつ）だったり、いろいろなモデルがこのパターンにあてはまります。 この場合、「AがBをフォローしている」「BがAをフォローしている」「AとBがお互いにフォローしている」という3つの状態があるわけですが、相互フォローの状態は「AがBをフォローし、かつBがAをフォローしている」と読み替えてSQLでも記述可能なので、以下ではシンプルに単方向のグラフで全てを扱うもの
リクルートの事業課題を解決せよ。- ハッカソン「ReHack（リハック）」で生まれた、世の中を変える9つの種｜U-NOTE [ユーノート]
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PFI の推薦エンジンを使っておすすめアニメを探すサイトを作ってみた - アニメおすすめDB運営ブログ
はてなブックマークの関連エントリ機能でお馴染みの Preferred Infrastructure さんが、オープンソースで Jubatus というレコメンデーションエンジン（ひとりひとりの好みを学習して、その人にあったアイテムを提示するためのソフトウェア）を公開しています。（もっと詳しい話はこのへんを見るといいかもしれません。） このエンジンと Ruby On Rails を利用して、閲覧者の好みにあったおすすめアニメを推薦するサイトを作ってみました。 推薦に使うための評価データがまだ少ないため、推薦結果はもうひとつかもしれませんが、多くの人がおすすめ診断を試せば、データが蓄積されておすすめの精度が上がっていくので、興味のある方は是非試していただければと思います。 Jubatus とは もともとこのエンジンは、レコメンデーションを行うための計算を、多くのコンピュータで分散処理しつつ結果を
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