Twitterスケールでの弾力的な広告配信
今回はTwitterの技術面のお話です。Twitterの広告サービスの裏にあるシステムをご紹介します。 人気のイベントやニュース速報、そのほか世界のどこかで事件が起こると、何億もの人々が Twitter を訪れ、大量のトラッフィクが発生します。ほとんどの場合これは予測不可能です。広告主の方々は、それぞれがターゲットとする利用者の方々にリーチするために、このような機会に迅速に反応します。その結果として、Twitter の広告の需要が急増します。このように変動する環境の中で収益を生む Twitter の広告配信システムは、広告のマッチング、スコア付け、そして配信を、巨大な規模で実現しています。私たちの広告配信システムの目標は、負荷が急上昇した時にも Twitter スケールのクエリをスムーズに処理し、すべてのクエリに対して最適な広告を見つけ出し、コンピューティングリソース使用量を常に最適なレベ
友利奈緒判定botを作った - kivantium活動日記
TVアニメCharlotteのヒロイン友利奈緒がTwitter上で異常に増殖する怪現象が起こっています。 友利奈緒検出器、川奈プロが3秒で実装しそうなやつだ— Ararik (@fimbul11) September 2, 2015 と煽られたので実装しました。（3秒ではできませんでした） 遊び方 @mitra_sun22に画像つきのリプライを飛ばせば顔と判定した部分に白枠をつけた画像と判定結果を返信します。簡単ですね！ ちなみに友利奈緒と判定された画像は筆者(@kivantium)のTwitterアイコンに設定されるようになっています。 要素技術 Twitterで煽られたので、Twitterで送られた画像から顔を検出してその顔が友利奈緒かどうか判断してリプライするという仕様にしました。 ほとんど過去の記事からコピペしただけでできました。 Twitterからの画像を処理する部分: Twit
Stack Overflowのアルゴリズム: Top Questions編 - ワザノバ | wazanova
http://blog.stackoverflow.com/2010/11/stack-overflow-homepage-changes/ 1 comment | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約1時間前 サイトが成長していくとすると、ユーザに表示すべきリストのアルゴリズムもそれに伴い調整しないと違和感がでてきます。事例として、Stack Overflowにアクセスすると表示されるTop Questionsリストの時系列での変化をまとめてみました。 1) 当初のアルゴリズム 最新のactivity date（activityの定義は、新しい質問、回答もしくは修正）順にソート 2) 2010年11月 問題点 質問数の急増により回答のペースが追いつかず、50%の質問が未回答の状態になり、Top Questionsリストも
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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