MinHashによる高速な類似検索 - Preferred Networks Research & Development
年が明けてもう一ヶ月経ちましたね．岡野原です． 今日はMinHashと呼ばれる手法を紹介します．これは特徴ベクトルの高速な類似検索に利用することができます(クローラーの文脈だとShingleとして知られている）． 今や世の中のあらゆる種類のデータが，高次元のバイナリベクトルからなる特徴ベクトルで表されて処理されるようになってきました．例えば文書データであれば文書中に出現する単語やキーワードの出現情報を並べた単語空間ベクトル（Bag of Words）で表し，画像データも，SIFTをはじめとした局所特徴量を並べた特徴ベクトル（とそれをSkecth化したもの）として表せます．行動情報や時系列データも特徴量をうまく抽出する．グラフデータもFast subtree kernels[1]と呼ばれる方法で非常に効率的に特徴ベクトルに変換することができ，グラフの特徴をよく捉えることができるのが最近わかっ
Tokyo TyrantによるHAハッシュDBサーバの構築 - mixi engineer blog
来年のバレンタインデーに、正確には「2009-02-14T08:31:30+09:00」に、UNIX時間が「1234567890」を迎えることを発見してちょっと嬉しいmikioです。さて、今回は高効率ハッシュデータベースサーバTokyo Tyrantを用いてHAハッシュデータベースを構築する手法についてご紹介します。ちょっと難しいし非常に長い内容なのですが、最後までお付き合いくださいませ。 可用性と保全性 HA（High Availability：高可用性）とは、可用性（Availability）が高いことです。それでは説明になっていないので詳しく言い替えますと、システムに障害が起きにくくすることと、たとえ障害が起きたとしてもできるだけ迅速に復旧できるようにすることです。データベース系のシステムはユーザのデータを管理するという中核的役割を担うため、可用性を高めることは最も重要な課題となりま
Javaにおける疑似Map生成リテラル（{ key => value }ばりに簡単にMapを生成する方法） - 矢野勉のはてな日記
Javajava-ja@lingrのログを見ていたら、なにやらキーワード引数の話から、マップをサクっと作れないと「流れるようなインターフェース」が作りにくいとかそんな話になってて、「せめてMapのリテラルさえあれば…」とかいう話に行っていました（敷居が高かったので、下に紹介するブログのURLを貼って逃げた（笑））。 JavaにMap生成リテラルが欲しい！という話は結構昔からぽろぽろ出てますよね。たしかにMapがささっと作れるのと作れないのとではMapを使う時のモチベーションが違う。気軽に使えない。 国内はもちろん海外のブログでもそういう話題は上がってまして、私のお気に入りは、odz bufferさんにて紹介されてた、このNicolas Lehuen氏のアイデアです。このアイデアを使うと、下記のようにBuilderみたいに簡単にHashMapを生成できます。 // Example usage
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