ユーザーファーストを実現するmixiの開発プロセス - mixi engineer blog
デザインユニットUXデザイン担当の酒井です。 mixiでは昨年来、最重要キーワードとして「ユーザーファースト」を掲げ、ユーザー様のご意見やご利用状況に基づいたサービス施策の実現を素早く行えるようになるために、開発プロセスの改善を継続的に行なっています。今回は、この「ユーザーファースト」なmixiを実現するための取り組みについて、具体的にご紹介していきたいと思います。 なぜ今、ユーザーファーストなのか？ 昨年11月に開催した『ユーザーファーストウィーク』で笠原社長からもご説明させていただきましたとおり、mixiというサービスが大きく成長したこれまでの数年の間に、いつのまにかユーザー様と私達との間に「ギャップ」が生まれてしまったという強い反省があります。mixiを取り巻く外部環境の変化に対応していく中で、これまでもユーザー様にとっての「心地よいつながり」とは何なのかを真摯に検討し、時流に合わせ
LSH (Locality Sensitive Hashing) を用いた類似インスタンスペアの抽出 - mixi engineer blog
GW 中の長距離移動のために体調が優れない takahi-i です. 今回は巨大なデータをマイニングする一つの技術として LSH (Localtiy Sensitive Hashing) を紹介させていただきます. LSH とは LSH は大量なデータから類似度が高いインスタンスのペアを高速に抽出してくれるアルゴリズムです. ここでインスタンスはデータ集合の一つの要素を表します. たとえば扱うデータが E-コマースサイトの購買ログであれば, インスタンスは各ユーザですし, 画像データ集合であれば, インスタンスは個々の画像データです. LSH の詳しい解説については以下のサイトがあります. Wikipedia のエントリ LSH に関する論文がまとめられているページ 本稿ではE-コマースサイトの購買履歴データを基に LSH の機能について述べてゆきます. 以下のような E-コマースサイトの
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