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汎用的なXMLSocketサーバを書いた - download_takeshi’s diary
FlashのXMLSocketサーバ「Hoppy」をリリースしました。 Hoppy - Flash XMLSocket Server http://github.com/miki/Hoppy/tree/master githubにあげてあります。そのうちCPANにも反映されると思います。 HoppyはFlashのXMLSocketサーバのperl実装です。いわゆるプッシュ型のwebアプリケーションを簡単に実装することを目標としたTCPサーバです。内部はperlのPOEによるイベントドリブンな実装なので、POEの知識がある方であれば、かなり柔軟にサーバの振る舞い自体を変更したり拡張したりすることができます。逆にPOEを知らない人でも、いくつかの決めごとに従うだけで、簡単に機能を搭載していく事ができます。基本的な決めごと Hoppyはある程度の「決めごと」を前提とした、汎用的で拡張可能なX
yogo 2009/04/26
perl

xml

cpan
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ベイズを学びたい人におすすめのサイト - download_takeshi’s diary
ベイジアンフィルタとかベイズ理論とかを勉強するにあたって、最初はなんだかよくわからないと思うので、そんな人にお勧めのサイトを書き残しておきます。 @IT スパム対策の基本技術解説（前編）綱引きに蛇口当てゲーム？！楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み http://www.atmarkit.co.jp/fsecurity/special/107bayes/bayes01.html いくつかの絵でわかりやすく解説してあります。自分がしるかぎり、最もわかりやすく親切に解説してる記事です。数学とかさっぱりわからない人はまずここから読み始めるといいでしょう。茨城大学情報工学科の教授のページから http://jubilo.cis.ibaraki.ac.jp/~isemba/KAKURITU/221.pdf PDFですが、これもわかりやすくまとまってます。初心者でも理解しやすいし例題がいくつかあ
yogo 2009/04/08
bayesian

algorithm
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芸能人の相関関係を探ってみるスクリプト - download_takeshi’s diary
ちょっとした実験をしてみました。芸能人の相関関係を機械的に探索してみます。具体的には「○○というタレントと関係が深い芸能人は？」といった、芸能人にフォーカスした類似検索みたいな実験です。技術的には「潜在的意味インデキシング」（Latent Semantic Indexing）といった手法を使います。これは普通は自然言語処理の世界で使われるテクニックですが、なにも言語だけでなく他のデータ素材でも面白い結果が得られるかもしれないので、やってみようという試みです。以下に大まかな手順をまとめます。 wikipedia から有名人のリストを抽出それらの有名人リストについて、一人ずつ「誰と関連が深いか」を集計。具体的には有名人個々のwikipediaのページ中に、先ほど抽出しておいた人名リストとマッチする人名がどれだけ掲載されているかをピックアップしていきます。上記の方法で有名人の間の相関
yogo 2009/03/25
perl

wikipedia

scraping
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