日々の破片

_ 集合知プログラミング

先日、オライリーの瀧澤さんにいただいて、電車の中で読んでいたのだが、これはおもしろい。おもしろい理由は簡単で、おれが全然知らないことがたくさん出ていて、かつ、読めば理屈がわかるからだ（というか、知らないはずは無い気もするのだが、知らないのだった）。

集合知プログラミング(Toby Segaran)

表紙には「スマートなWeb 2.0アプリケーションを構築するために」とか書いてあるので、SNSでも作る本かといえば、そうではなく、でもないかな、単純に言ってしまえば、傾向分析というか、傾向を数値化するための方法を実装ベースで紹介する本ということになる。説明がやたらとうまいので、身に付くかどうかはともかく、妙に理解した気分になる。

たとえば、人と、その人が観た映画の5点満点の星取り表がある。そこから、自分の嗜好に近い人が高い評価をつけてかつ自分が観ていない映画のお勧めリストを取る方法とかだ。

で、実際に試してみたくなるのだが、わざわざPythonの処理系を入れるほど（著者はPythonが好きらしく、なぜPythonでサンプルを書くのか理由を書いていたりするのだが、結局、この人がPythonに慣れているのだな、ということはわかった）、Rubyと違うようにも見えないし（リストコンプリヘンション――綴り調べないとわからない――はちょっと違うけど）、最初の20ページ分くらい(デリシャスの前の映画のところ)のをRubyに直したソースがあるので公開してみたりして。下のpreで囲ってあるのは、本文の対話型で実行したのと同じ個所をirbで実行した例。

P.8-9
recommendations.pyの代わりに定数Criticsにハッシュを設定したrecommendations.rb(Recommendationsモジュール)を利用する。

irb(main):001:0> require 'recommendations'
=> true
irb(main):002:0> include Recommendations
=> Object
irb(main):003:0> Critics['Lisa Rose']['Lady in the Water']
=> 2.5
irb(main):004:0> Critics['Toby']['Snakes on a plane']=4.5
=> 4.5
irb(main):005:0> Critics['Toby']
=> {"Snakes on a Plane"=>4.5, "Snakes on a plane"=>4.5, "Superman Returns"=>4.0,
 "You, Me and Dupree"=>1.0}

P.10
powの代わりに**を利用する。

irb(main):012:0> Math.sqrt((5-4)**2+(4-1)**2)
=> 3.16227766016838
irb(main):014:0> 1/(1+Math.sqrt((5-4)**2 + (4-1)**2))
=> 0.240253073352042

P.11
sim_distanceはRecommendationsのモジュールメソッドとして定義

irb(main):001:0> require 'recommendations'
=> true
irb(main):002:0> Recommendations.sim_distance(Recommendations::Critics, 'Lisa Ro
se', 'Gene Seymour')
=> 0.148148148148148
irb(main):003:0>

P.13-14
sim_pearsonはRecommendationsのモジュールメソッドとして定義

irb(main):001:0> require 'recommendations'
=> true
irb(main):002:0> Recommendations.sim_pearson(Recommendations::Critics, 'Lisa Ros
e', 'Gene Seymour')
=> 0.39605901719067

P15
topMatchesは、top_matchesという名前でRecommendationsのモジュールメソッドとして定義

irb(main):001:0> require 'recommendations'
=> true
irb(main):002:0> Recommendations.top_matches(Recommendations::Critics, 'Toby', 3
)
=> [[0.99124070716193, "Lisa Rose"], [0.924473451641905, "Mick LaSalle"], [0.893
405147441565, "Claudia Puig"]]

P.17
getRecommendationsは、get_recommendationsという名前でRecommendationsのモジュールメソッドとして定義

irb(main):001:0> require 'recommendations'
=> true
irb(main):002:0> Recommendations.get_recommendations(Recommendations::Critics, '
Toby')
=> [[3.3477895267131, "The Night Listener"], [2.83254991826416, "Lady in the Wat
er"], [2.53098070376556, "Just My Luck"]]
irb(main):003:0> Recommendations.get_recommendations(Recommendations::Critics, '
Toby', Recommendations.method(:sim_distance))
=> [[3.50024784014159, "The Night Listener"], [2.75612429399594, "Lady in the Wa
ter"], [2.46198848607437, "Just My Luck"]]

P.19
transformPrefsは、transform_prefsという名前でRecommendationsのモジュールメソッドとして定義

irb(main):001:0> require 'recommendations'
=> true
irb(main):002:0> movies = Recommendations.transform_prefs(Recommendations::Criti
cs)
=> {"Snakes on a Plane"=>{"Michael Phillips"=>3.0, "Jack Mattews"=>4.0, "Claudia
     (snip)
Seymour"=>3.5, "Lisa Rose"=>2.5, "Toby"=>1.0}}
irb(main):003:0> Recommendations.top_matches(movies, 'Superman Returns')
=> [[0.657951694959769, "You, Me and Dupree"], [0.487950036474269, "Lady in the
Water"], [0.111803398874989, "Snakes on a Plane"], [-0.179847194799054, "The Nig
ht Listener"], [-0.422890031611031, "Just My Luck"]]
irb(main):004:0> Recommendations.get_recommendations(movies, 'Just My Luck')
=> [[4.0, "Michael Phillips"], [3.0, "Jack Mattews"]]

追記：はてぶのおかげで、翻訳が出る前にma2さんがいろいろ試したエントリーが上がってきて、参考になった。というか、既に先人が通ったところだったり（まあ、この場合はEnumerableをいろいろ使うという目的があるので、通っていようがいまいがどうでも良いのだけど）。『Programming Collective Intelligence』。で、それよりこっちが素晴らしい。『"Collective Intelligence"のサンプルを，はてなに対応させてみた』。参考になります（現時点では試してないので、今もはてなで使えるかは別問題だけど）。

_ ハッシュのこんなところにはまった

上の作っているとき、こんなところにはまったのであった。

hash = {}
hash.default = {}
['a', 'b', 'c'].each do |i|
  ['0', '1', '2'].each do |j|
    hash[j][i] = 0
  end
end

これ、こうなるのだな。

irb(main):001:0> hash = {}
=> {}
irb(main):002:0> hash.default = {}
=> {}
irb(main):003:0> ['a', 'b', 'c'].each do |i|
irb(main):004:1*   ['0', '1', '2'].each do |j|
irb(main):005:2*     hash[j][i] = 0
irb(main):006:2>   end
irb(main):007:1> end
=> ["a", "b", "c"]
irb(main):008:0> hash
=> {}

でも、hash[j][i]の直後にp hash[j]するとちゃんと入っているので、hash[j]はできているように見えるんだけど。なぜ、こうなるのかわからない。
たぶん、存在しないキーを指定されると、default値を返すのであって、キーに対応するエントリーを作るわけではない、ということなのだろう。

追記：というか、Hashの落とし穴に、default属性については出ていないけど、「Hash.new(val) 」のvalについて、単に返しているだけだと書いてあった。

_ 思い出したが、別のはまったところ

10数秒くらいだが、ここもはまった。

    scores = prefs.keys.inject([]) do |r, other|
      if person == other
        r
      else
        r << [similarity.call(prefs, person, other), other]
      end
    end

これ、最初、

    scores = prefs.keys.inject([]) do |r, other|
        r << [similarity.call(prefs, person, other), other] if person != other
    end

と書いていたのであった。elseの場合はnilになって、それがrに入るからさあ大変。しかし、その前の同じような処理では常に条件が真になる例しか動かさないから、戸惑ったのだった。というわけで、必ず1度は偽になるループならばれるから良いのだが、たまたま真になるパターンしか試さなかったりするとまずいね。

追記：というか、倒置しなきゃならないわけじゃないんだから、(person != other) ? r << [similarity.call(prefs, person, other), other] : rと書けばよいのか。?:式の値は最終評価値なんだから、このほうが良いな。

_ 軍事技術転用

メアリ?スチュアートの時代には頻度分析が利用されていたという事実を考えると、こういうのって、出自は軍事技術なのかも。

暗号解読（上） (新潮文庫)(サイモン シン)