1. tab tutorial = tabtorial
@muo_jp (なかざわ けい / KLab Inc.)

2. 自己紹介
なかざわ けい (twitter: @muo_jp)
所属: KLab株式会社 開発部 アーキテクトグループ
Android好き
Google公式ドキュメントの日本語訳とかやってました
プログラミング言語はC#好き
興味範囲広め、結構プロトタイプ作ったりします
実は、専門は経営学です
blog: http://muo.jp/

3. tabに決定的に不足してるもの

4. チュートリアル

5. チュートリアル?
新規ユーザが何やっていいのか分かんない
自分の身近な人がどのように使っているかが分かれ
ば、それをマネするところからスタート出来る
これはfacebookの友達情報を利用するのがスタート地
点として良さそう

6. こうしてみよう
新規ユーザさんへfacebookやfoursquareの最近のチェック
インに基づいたリコメンドをしよう

7. 「身近にこんな素敵スポット
があるんだよ!」が分かる

8. デモ

10. うまくコンセプトをユーザさんへ伝えられる
ようにして、是非本家へ取り込んでほしいなぁ

11. 考えたメモなど
4sq対応するときのポイントはこれかな
4sqユーザの場合は、同じ場所へ複数回チェックインすることへのモチベーションが
一定以上あると考えられる
なので、最近頻繁にチェックインしている場所を優先的に扱うのが良さそう
得られる像は「いつも行くあの場所のすぐ側にある、ちょっと素敵な場所」
facebookユーザの場合、同じ場所へのチェックインよりは似たような場所へのチェック
インが多そう
最近のチェックインの中で、一定以上近いエリアをグループ化して扱うのが良さそ
う
ポイント間が遠すぎる場合は、最も最近のチェックインから数件を使う
位置情報のクラスタリングをどうやって行うか、というのを考える必要があるな
一番最初は、直近のチェックイン場所の近くを探そう

12. やってみたタイムライン
環境作る→完了@13:08
tabログイン→完了@14:57
facebookログイン→完了@15:13
facebookチェックイン情報取得→完了@15:25
チェックイン座標をもとにtabのデータ取得→完了@15:49
お勧め表示→完了@16:04
tabへの追加、フォロー対応→完了@16:40
---- ここまでで最低限のものが作れる ----
ざっくりとコードをまともにする→完了@17:20

13. ToDo
tabに追加した場合、それを元にして更にリコメンドの精度をあげていく
サクサクと見て数個tab/フォローすればその後が結構使いやすくなるようにする
終了時に、データをまとめてfacebookへフィードするといいんじゃないかな
最新の場所だけをピックアップしてるけど、それよりももうちょい良い感じに出
せないかな
! facebookのチェックイン最近3件について3件ずつ取得するとかがよさげ
! 結果セットが0だった場合(近所のものから段階的にデータ取得範囲を広げ
ていく(500m / 1500m / 3000m / 10000m))
facebookの最新チェックインから順にページングしつつアイテムを眺めていける
ようにする
リフレッシュトークンをちゃんと処理するようにする