Продолжим с того момента, на котором мы остановились в прошлый раз: мы рассмотрели несколько способов решения проблемы холодного начала, теперь я предлагаю рассмотреть другие проблемы систем рекомендаций (далее просто СР) и подумать, как разные типы СР могут дополнять друг-друга. Сразу оговорюсь, что я не буду подробно рассматривать способы решения той или иной проблемы. Цель этой статьи — лишь помочь разработчикам ориентироваться в разновидностях СР и в связанных с ними проблемах.
Для начала все-таки придется дополнить классификацию СР. Przemyslaw Kazienko и Pawel Kolodziejski предложили разделить все СР на пять типов: статистические, коллективные, ассоциативные и информационные. Начнем с самых простых.
Для успешного применения систем рекомендаций критически важно иметь большой объем справочных данных. Но что делать, если нужных данных совсем нет, или не достаточно? Такое состояние называется холодным началом (cold start). Например, на сайте зарегистрировался новый пользователь, и система еще ничего о нем не знает. Или в магазине появился новый товар, который никто никогда не покупал и не оценивал. Или совсем плохо, система только начала свою работу и данных у нее нет вообще. Посмотрим, что можно сделать в таких ситуациях.
Многие социальные сети предлагают пользователям такую платную услугу как «подарки». Обычно это символические знаки внимания, представленные в виде картинок, которые можно подарить другому пользователю, оплатив подарок sms-кой. Типичная стоимость подарков лежит в диапазоне от доллара до $7 за штучку.
Мы задумались: а что можно изобрести нового, необычного, интересного в этой области? И посвятили теме подарков недавнюю встречу клуба Brain Exchange. Участники встречи генерили новые мысли в формате мозгового штурма, поэтому часть идей может показаться странными или не подходящими — но наверняка их можно развить во что-то полезное. Мы делимся этими идеями со всеми желающими.
Пообещал вчера написать статью о реальных случаях оптимизации БД MySQL.
Пришлось сегодня вставать утром пораньше чтобы воплотить обещанное в жизнь.
Централизованное управление мыслями поддерживать еще сложно, поэтому не судите строго за казусы и ляпсусы в моей статье.
В последнее время приходится достаточно часто заниматься оптимизацией производительности сайтов. И как правило «бутылочным горлышком» в производительности работы этих сайтов является именно БД, ошибки как в архитектуре так и в выполнении запросов. Начиная от неправильной расстановки индексов, либо совершенным их отсутствием, неправильным (неэкономным) выбором типов данных под определенное поле, заканчивая абсолютно нелогичной архитектурой БД и такими же нелогичными запросами.
В данной статье опишу несколько приемов, которые были использованы для приложения с 4млн+ пользователей и которое имея порядка 100млн+ хитов в сутки, а в конце опишу задачу, которая решалась недавно и может быть многоуважаемое сообщество предложит мне решения этой задачи более эффективное нежели то, к которому пришел я.
Решил продолжить цикл заметок по данной тематике. В данной статье особое место хотел уделить профайлингу MySQL запросов. Описать средства, которые предоставляются MySQL для профайлинга, и что нужно делать для определения узких мест запроса.
Также, после опубликования первых двух статей я получил пару отзывов и вопросов, связанных с проектированием БД / расстановкой индексов / составлением запросов. На многие вопросы старался отвечать. С некоторыми из них поделюсь и в этой статье.
Программирую на Java вот уже 7 лет. Но на работе часто приходится обучать новое поколение. В связи с этим и решил сделать некоторую шпаргалку, которая, надеюсь, пригодится и для хабрчан. Если кто-то может помочь дополнить чем-то информацию из этой статьи, то пишите! Итак:
Основные ресурсы для начального обучения
www.javable.com — сайт со статьями и tutorial'ом по Java. Все в основном на русском.
www.exampledepot.com — очень полезный ресурс, где собраны краткие примеры использования классов для тех или иных пакетов
java.sun.com — без первоисточника не обойтись. Для любого Java программиста JavaDoc должен быть истиной в последней инстанции. Так же здесь можно найти серию tutorial'ов на все возможные темы.
Вы наверняка не раз видели javascript-реализации контекстных меню на базе популярных библиотек, таких как jQuery и prototype. А значит обязательно сталкивались с основными их недостатками: неудобностью API, большим количеством кода, требовательностью к ресурсам, любовью к генерации огромного количества html кода. В один прекрасный момент эти проблемы пересилили мою лень и я решил бороться с ними, поставив следующие задачи:
Минимум html кода, генерируемого для меню (зачем нам засорять ДОМ)
Лаконичность js кода для создания меню (API вызова без копипасты)
Оптимум гибкости при работе (многоуровневые, динамически модифицируемые меню)
Как можно меньше кода в реализации библиотеки (6302 байта в несжатом виде)
Минимальное количество jQuery-вызовов (чтобы можно было легко от них отказаться тем, кто jQuery не использует)
Inline-события где это возможно вместо биндов (меньше ресурсов сожрет)
UPD: разместил проект в google code, пользуйтесь, развивайте: svn checkout js-cmenu.googlecode.com/svn/trunk js-cmenu-read-only
Я большой любитель собирать списки разных необходимых вещей. В этот раз это список видео-проигрывателей на флэше, жаль, но получилось всего 3 проигрывателя получилось 7 проигрывателей.
Надеюсь уважаемые комментаторы помогут дополнить список и выявить абсолютного лидера среди проигрывателей.
Уже помогли. Отдельные спасибы Elected, atri, rmb. Кармы всем за мой счет ^_^
