11월 18일 발표된 내용에 따르면, 니코니코동화 동영상 누계 등록자수가 1천만명을 돌파했다고 한다. 서비스 개시 1년 11개월만에 1천만명을 넘어선 기록이며, 이 기록은 일본내 서비스 중 가장 빠른 기록이라고 한다. 또한, 니코니코동화는 무료회원과 월정액 525엔을 지급하는 프리미엄 유료회원이 있는데, 이 유료회원수가 20만 8천명이라고 한다. <참고> 일본 웹 서비스 1천만명 돌파 기간 mixi(일본 최대 SNS) 2004년 2월 서비스 개시, 2007년 5월 3년 3개월만에 달성. 모바게타운(모바일 SNS) 2006년 2월 서비스 개시, 2008년 4월 2년 2개월만에 달성.

Another excerpt from my upcoming book, comparing the Ancient Hebrews with the Ancient Greeks.While the Hebrews were content with being ruled by a so-called divinely appointed monarchy, the Greeks were advanced enough to have an aristocracy* (rule by the best) and a democracy (rule by the people). While the Hebrews were content with entertaining themselves by burning incense and dancing around campfires, the Greeks were busy writing stories for the theatre–having invented the genres of ...

こんにちわ、skimuraです。 はじめに mixi上に存在するコミュニティは、現実社会でのコミュニティの写像のようなものではないかと考られます。つまり図1に示したイメージのように、現実社会で盛り上がった事象は、mixi上のコミュニティでも盛り上がる仕組みになっているのではないかと考えています。今回インディーズ機能でリリースした「コミュニティランキング」はそのような仮説を数値的に明らかにするための試みの一つでもあります。本エントリーではこのような研究の過程で作成された「コミュニティランキング」について解説します。 図1．現実社会とmixiのコミュニティ コミュニティランキングとは コミュニティランキングとは、各コミュニティにおけるトピックでのコメント増加数の推移などを指標としてコミュニティをランキング表示する機能です。コミュニティランキングには「総合ランキング」、「カテゴリー別ランキング」、「トピックランキング」の３種類のランキングがあります。 ■ 総合ランキング すべてのカテゴリーを対象として、上位３０位までのコミュニティを表示します。 ■ カテゴリー別ランキング mixiのコミュニティの６つのカテゴリーごとにランキングを作成し、それぞれ上位３０位までのコミュニティを表示します。 ■ トピックランキング すべてのコミュニティを対象として、上位３０位までのトピックを表示します。 コミュニティランキングを作成した背景 mixiにはコミュニティを探すためのツールとして、「コミュニティ検索」機能があります。コミュニティ検索は通常のウェブ検索エンジンと同様に、キーワードを含むコミュニティを検索結果として得ることができます。したがって、コミュニティ検索では何かしらの自発的に知りたいと思う事柄がなければ新たにコミュニティの情報を得ることがありません。 しかし、mixi上では日々、様々な話題のコミュニティが盛衰をみせています。盛り上がりをみせているようなコミュニティの中には自分では気がつかなかったような潜在的に興味のあるコミュニティや、情報としての価値が高いコミュニティがあります。たとえば、mixiのコミュニティではアーティストのアルバム発売や、コンサートのチケット販売開始などが始まると、それに関するコミュニティのトピックでのコメントが爆発的に増加したりします。しかし、現状の機能ではこのようなコミュニティを発見するのは困難です。これらの情報を可視化し、提供することでmixiをもっと楽しめるのではないかと考えました。 コミュニティランキングの実装 このような盛り上がりを示す仕組みとして、コミュニティをランキング表示する機能をリリースすることとなりました。しかし、何を指標としてランキングを作成するかは単純には決められません。たとえば「参加人数の増減を指標としてランキングを作成してみてはどうか」とか、「トピックの増加数で盛り上がりを見たらどうか」とか、様々な要素を指標としてランキングを作成することができます。このような試行錯誤をした結果、今回はコミュニティのトピックのコメントの増加の推移をメインの指標として用いることにしました。ランキングの指標に関しては、話題になっているコミュニティを上位として抽出できるように、これからもパラメータ調整や新たに指標の要素を追加したりして精度向上に努めなければなりません。 コミュニティランキングの考察 コミュニティランキングは、話題になったニュース、有名人の誕生日、スポーツなど、世の中でも関心が高まっている事柄に関するコミュニティが上位になりやすい傾向にあります。例として2008年11月13日のランキング結果上位3位の例を示します（図2参照）。1位はJリーグクラブチーム、ガンバ大阪に関するコミュニティです。ガンバ大阪は前日12日にアジア・チャンピオンリーグで初のアジアでのクラブ1位になったためコミュニティでの発言が活発になったためだと考えられます。2位には歌手の倖田來未さんに関するコミュニティがランクインしています。11月13日は倖田來未さんの誕生日であるため、コミュニティの発言が活発になったためだと考えられます。このようにコミュニティは何か話題になった事柄の情報を調べるにも役立ちます。それぞれのコミュニティでは話題になった事柄に関して議論されていることが多いので、ニュースとはまた違った質の情報が得られます。今日はどんな日なのか、という大雑把な情報を短時間で収集するのにも便利かと思います。 図2．コミュニティランキングの具体例 コミュニティランキングの仕組みに関して コミュニティランキングのシステム的な話をしたいと思います。コミュニティランキングではmixi上にある約200万以上ものコミュニティのトピックコメント数をカウントしています。このような処理のように、ポイントの重みづけをする時などに、コミュニティIDをKeyとしてデータを何度も引くというような処理がよくあります。このようなディスクアクセスが大量に発生するような処理は、MySQLなどのRDBMSからデータを直接扱うと処理速度が遅くなったり、DBに負荷がかかります。したがって、必要なデータをRDBMSから一度dumpし、ローカルのDBMに保存して使いまわしています。DBMはTokyo Cabinetを用います（図3参照）。Tokyo Cabinetを用いれば、データがメモリ上に乗る容量であればオンメモリで利用できるため高速に処理できますし、Disk I/Oも低減できます。 図3． コミュニティランキングでTokyo Cabinetを使用箇所の概要図 今回はTokyo Cabinetのhashデータベースを利用しています。hashデータベースを選択した理由は様々なkeyにランダムにアクセスする可能性が高いためです。文末に今回のサービスのランキングデータをTokyo Cabinetに書き込み、読み込みをしている処理のサンプルコード(Perl)を記述しておきます。大量のレコード数がある時には、DBMの設計時にチューニングを施したほうが高速に処理できます。しかし、たいていはサンプルのようにとてもシンプルなコードで高速にデータの読み書きが可能ですので、同じような処理をする場合はぜひご利用してみてはいかかがでしょうか。 まとめ 今回は、インディーズ機能でリリースした「コミュニティランキング」機能に関して紹介しました。本機能はmixiでのコミュニティの盛り上がりを可視化する施策として初めての機能となります。 mixiには検索ではなかなか発見できないようなおもしろい情報がたくさんあります。今後もmixiをより楽しく、便利に使えるようになる機能を開発できるよう努めていきたいと思います。 Tokyo Cabinetを使ったサンプルコード (Perl) - Tokyo Cabinetのインスタンスを作成するためのサブルーチン sub open_dbm { my $arg = shift; my $dbm_path = $arg->{path}; my $mode = $arg->{omode}; return if !$dbm_path || !$mode; my $hdb = TokyoCabinet::HDB->new(); if ($mode eq 'truncate') { # 新しくDBMを作るモード : ...

L'intérêt d'une étude ne réside pas toujours dans la prémisse principale. On trouve souvent dans les détails des découvertes plus utiles. Ainsi, on ne s’étonnera outre mesure d’une étude qui révèle que les réunions en personne portent moins à confusion que la vidéoconférence (Informs : Videoconferencing More Confusing for Decision Makers than Face-to-Face Meeting). Ce qui a capté mon attention, cependant, est cette autre révélation selon laquelle les participants ne traitent pas l’information de la ...

Yesterday, Andy Leonard and Jessica Moss announced that their Wednesday 3pm class on SSIS scripting will cover Twitter integration. In today’s SSIS Boot Camp by Brian Knight, I spoke with some DBAs about the Twitter idea. The initial reaction has been, “Why would you want to do that? Twitter is so unreliable.” True: us database administrators are conditioned to working with extremely reliable tools, logged transactions, mission-critical uptime, yadda yadda yadda. Twitter is none of ...

どこどこ食べ歩きコミュのオフとかオタクイベントコミュのオフに行く度にはてなで言う所の非モテっぽい人に恋愛フラグを立てようと迫られて困惑しています。あなた達の積極性は世間的に素晴らしいと思いますしありがたくもあるし私には本当に勿体無いと思うのですが、恋愛的な出会いを求めてたわけではなく完全に趣味を楽しみに来た所不意打ち的にそう言う事されるの...

It seems that Japan’s biggest SNS Mixi and the country’s third largest cell phone carrier SoftBank are getting closer and closer. Following the announcement of the general partnership in the mobile web space, all SoftBank handsets sold from now on will feature a pre-installed Mixi widget. Sharp’s awesome Aquos 931SH cell phone, which features an 3.8-inch XGA screen with unbelievable 1,024×480 pixels, will come with the widget first. The widget makes it possible to view ...

今回は小ネタのmikioです。key/valueのレコードを高速に格納・参照・削除する仕組みが連想配列とかマップとか呼ばれて親しまれていますが、Tokyo Cabinetのオンメモリマップの性能をC++の各種実装と比較してみました。 以下の実装を対象として、100万レコードの格納と検索にかかる時間を計測します。キーと値は各8バイトの文字列とします。 Tokyo Cabientのオンメモリマップ（TCMAP） STL（C++の標準テンプレートライブラリ）のmapとmulti mapとset GNU拡張テンプレートのハッシュマップ Googleのdense hashおよびsparse hash テストコードはこちらに挙げておきます。具体的な操作としては、マップオブジェクトを生成し、バケット配列の要素数をレコード数と同じにチューニングし、ループを回してレコード群を格納します。なお、STLのマップ系コンテナは、ハッシュ表でなく木（赤黒木とか）で実装されていますので、バケット数のチューニングはできません。 結果は以下のようになりました。測定は20回行い、結果の中央10件の平均を代表値としています。単位は秒です。 insert find Tokyo Cabinet 0.40563 0.25999 STL map 2.63157 1.51657 STL multi map 2.54474 1.46864 STL set 2.34127 1.43893 GNU hash map 0.75396 0.48303 Google dense hash 0.74089 0.41089 Google sparse hash 2.06608 0.47091 つまり何が言いたいかというと、TCMAPってば地味に高速だよと言いたいわけです。社内のデータマイニングチームではTCのDBMとしての機能はよく使われているのですが、TCのユーティリティAPIも結構捨てたもんじゃないよと、この場を借りて宣伝するものです。 念のため付け加えると、このテストの結果は実用的な比較ではありますが、各実装に対する操作の前提条件が微妙に異なるので、テストコードを見た上であくまで参考程度にとらえてください。TCMAPでは、格納したvoid*領域は内部でコピーされて呼び出し元のオブジェクトとは独立して保持されます。それに近い条件にするために、今回のテストではC++テンプレートの各実装でもstringオブジェクトをコピーして保持するようにしています。つまり、TCMAPでは内部的にmallocとmemcpyのオーバーヘッドがかかっていて、C++の各実装では内部的にstringのコピーコンストラクタのオーバーヘッドがかかっています。ハッシュ表の処理の他にこのようなオブジェクトのコピーにかかる処理が性能に無視できない影響を及ぼしていることは気に留めておいてくださいませ。 TCMAPの利点としては、C++だけでなくCからも使え、上記のように性能が高いことの他に、レコードを格納した順番を記憶しているということが挙げられます。特定のレコードの順番を先頭や末尾に付け替えることもできます。したがって、LRU（least recent use）のレコードを消去することができるので、Tokyo TyrantやTokyo Dystopiaのキャッシュ機構としても活躍しているのです。 ということで、happy hacking!

Sizde olabilir, kullanabilirsiniz, ama günümüz fenomenlerini kullanmayan milyonlarca insan var. Yoğun olarak dünyanın öbür tarafında bir adada yaşıyorlar ve hepsinin gözleri çekik… Evet Japonya’ya Facebook, MySpace ve iPhone fenomeni pek de uğramadı. Nasıl olur da bu 3 fenomen Japonya’da tutmadı? Kuru fasülye Mozambik’te neden tutmadı gibi bir soruya benzese de günümüzün çığır açan sosyal ağlarından Facebook, MySpace ve devrim yaratan iPhone, Japonya’da hiç de popüler değil. Bunun sebebi Japonya’nın internet dünyasında geriden gelmesi değil, nitekim ...

Short answer: nothing good. McCain has managed the bizarre feat of being both stupidly rash and coldly cynical at the same time.Greg Sargent at TPM has a pretty thorough rundown of just how completely disastrous the choice is starting to be for McCain, and that's what happens when you don't vet your VP before you pick her, but I think even more important than how terrible she turned out to be is what it says ...