1. では、実際に API を使って
みます
担当：田中 秀典

2. 0. 実行環境
 サーバ： sakura vps 最安契約月
額 980 円
http://vps.sakura.ad.jp/
 OS: centos 6.3
 Python version: 2.6.6
 エディタ： Ipython
※ 最初は python コマンドでそのままやってたけど
、前回の勉強会からこっそり入れたらそのまま
vi できて最高

3. 0.5. 1 ユークリッド距離
疑問：ユークリッド距離計算 sim_distance につい
て
共通する要素が多いほど、距離が遠くね？
解決案①：
要素を持ってない奴らは平均値で埋める
解決案②：
共通する要素の近いもの N 個に限定して計算

4. 0.5. 2 マンハッタン距離
マンハッタン距離とは：
別名は市街地距離。 2 点間の距離を、縦の長さ
+ 横の長さで求める。つまり何ブロック離れている
かを距離とする。
http://www5.ocn.ne.jp/~shinya91/csm/331csm_multi.html
疑問：ユークリッド距離と何が違うの
解決案：
要素に重みづけができるらしいよ。でも適当に重
みづけしたら危ないらしいよ。

5. 間奏：マンハッタン距離の歌
( サビ )
距離、距離マンハッタン (Wow Wow)
マンハッタン距離、距離
今すぐ計算して結果見たいけどー
どこで使うのかがわからないー
( 載ってないし )

6. 0.5. 3 ピアソン相関
ピアソン相関について：
http://kusuri-jouhou.com/statistics/soukan.html
相関指数：
正相関 : 0 ～ 1 ー 飯を食うと体重が増える
負相関 : -1 ～ 0 ー 運動をすると体重が減る
無相関 : 0 ー そっと体重計に乗っても体重は変わらない
疑問：レコメンドについて負の相関は意味をなさない？
解決案：フィルタリング条件としては使えるんじゃない？
つーか後でひどい目にあったんだけど

7. 2.6 delicious 使ってみる
URL: http://delicious.com ※本の URL 古し。 Yahoo 買収
Delicious とは：
ソーシャルブックマークサービス。自分の気になったサイトや記事
を肴に楽しく情報交換しようよ。世界版はてぶ？
API ：
Python( 教科書 P.20 参照 ) ほか、 java,C# などでもあるらしい。
API の使い方 ( おそらく ) ：
人の集まるところに情報が集まるので、 API からいただいて
分析、レコメンド等々に利用できる。今なら twitterAPI?

8. 2.6.1delicious 実食
では、実際に
「無限の彼方へ さあ行く
ぞ!」
"To infinity ... and
beyond!"

9. 終わり
ご清聴ありがとうございました