業務経歴： Sierでのソフトウェア開発・大手メディアでのサービス運用を経て2012年サイバーエージェント入社。 アメーバ事業本部コミュニティサービスの開発責任者を経て、現在はアドテクスタジオで広告配信技術に注力。 好きな分野はグラフ探索とチューリングマシン。 ソーシャルサービスでは、ユーザ間のつながりやユーザ同士の類似性がとても重要です。 つながりの近いユーザや自分と似ているユーザを「もしかして友だち？」とサジェストすることでユーザ間のつながりを伸展させることができます。 そこで、ユーザの「つながり」具合が似ているユーザを「友だちかもしれないユーザ」としてサジェストを行うことを考えました。 しかし「つながり」のデータというのはユーザ数のベキ乗であるため、容量が大きくなりやすい性質があります。 即ち、「つながり」類似度の算出には時間がかかる、ということです。 この「つながり」類似度算出
ウェーブレット行列の構築方法について。 前に書いた記事とは違って、「ウェーブレット行列大好き！」って人*1以外が読んでもあんまり益がない記事だということをあらかじめ書いておく。 内容としては、相変わらず中学生以上の知識が必要ということはないけれど。 上の記事で書いたように、ウェーブレット行列は 2進数の基数ソートと同じような感じで構築できる。 で、基数ソートをするには、元の配列と同じだけの領域が必要になる。 だが、ウェーブレット行列のように各段階でのビット列だけが必要であるなら、その領域は必要ない。 ウェーブレット行列でも、ウェーブレット木のノードのようなものを持っておくことで、配列長のオーダーでなく、文字の種類のオーダー（一般的に配列長よりずっと小さい）だけの記憶領域で構築できる。 ぼくのウェーブレット行列ライブラリである wavelet-matrix-cpp や、 id:echizen
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