超群.com的博客

ColaPHP 0.6beta发布

超群.com — Sat, 27 Feb 2010 17:39:33 +0000

ColaPHP月度发布计划版本，代号：Easy，和0.5beta相比变化不大，主要修改如下：

增加Yaml处理，底层调用symfony yaml包处理
增加自定义异常类，后续准备将框架中的异常细分（好处是将来可以对异常做真对性处理）
少量代码重构以及bug fix

下载ColaPHP 0.6beta，阅读ColaPHP文档，访问ColaPHP项目。

下一个版本0.7beta开发代号：Recode，主要对代码做进一步重构优化。

[视频]MongoDb In Action

超群.com — Tue, 23 Feb 2010 11:09:26 +0000

上次OpenParty上分享MongoDb In Action的视频，Slides在这里，貌似偶有点结巴:)

基于关联规则的推荐系统

超群.com — Sun, 21 Feb 2010 06:28:17 +0000

首先，要了解关联规则的几个概念，定义N为总事务数，N(A)、N(B)分别为项集A、项集B出现的次数，N(AB)为项集A、项集B同时出现的次数，A、B为不相交项集A∩B=Ø，规则A→B表示由A推到B：

支持度（Support）：

支持度是一种重要度量，支持度低的规则很可能是偶然现象，对推荐意义不大，另外支持度是数据剪枝的一个重要依据。

置信度（Confidence）：

置信度，字面上的解释就是这个规则到底有多可信，对于给定的规则A→B，置信度越高，B出现在包含A的事务中的概率越高。

提升度（Lift）：

Support(A→B)其实就是AB的联合概率P(AB)，Support(A) 、 Support(B)分别为A、B的概率估计P(A)、P(B)，如果A、B相互独立，则P(AB) = P(A) × P(B)，所以只有 Lift > 1 才表示A、B正相关，且越大越好。

为什么要引入提升度的概念呢？还是拿歌曲来做例子，比如歌曲A、歌曲C为小众歌曲，歌曲B为口水歌，共有10万个用户，有200个人听过歌曲A，这200个人里面有60个听过口水歌B，有40个人听过歌曲C，同时听过歌曲C的人数是300，听过口水歌B的人为50000，那么Confidence(A→B) = 0.3，Confidence(A→C) = 0.2，从置信度来看貌似A和B更相关，但是10W人里面有5W听过歌曲B，说明有一半的用户都喜欢歌曲B，但听过歌曲A的人里面只有30%的人喜欢歌曲B，很明显歌曲A和歌曲B负相关，计算Lift(A→B) = 0.6，小于1，负相关，Lift(A→C) = 100，远大于1，正相关。

当然，还有一些其他的度量因子，可自行参阅其他文档。

可以进入正题了，我们要实验的是一个文学类的网站数据，数据格式如下：

用户ID 图书ID

表示此用户阅读过该图书，我们首先要解决的问题是：喜欢图书A的用户还喜欢其他哪些图书？（图书之间的相关性）

推荐流程：

数据清理：对用户和图书分别计数，过滤掉一些超不活跃的用户和超冷门的图书
计算两两图书之间的支持度、置信度、提升度，根据最低支持度、最低置信度、最低提升度剪枝，把低于最小值的规则扔掉
对图书A进行推荐：找出图书A的所有规则，按照置信度降序排序，Top-N即为和图书A最相关的前N本图书

非常简单，关键的就是数据清理以及规则剪枝设置，这需要对业务熟悉一些，提升度的话，如果不确认，大于1即可。

结果示例：

不再多举例子了，目测感觉大多比较靠谱。

Simpler could be better.

ColaPHP 0.5beta发布

超群.com — Sun, 24 Jan 2010 05:31:54 +0000

ColaPHP的第一个beta版本,代号：Practice，已经实践的优化，可以适量应用在实际项目中，相比较0.4alpha，比较大的修改如下：

增加字符串加密助手，支持XOR、mcrypt加密，支持混淆
增加分页类
重构了HTTP请求类，可定制性更强
重构了Validate类，增加批量校验
其他代码重构以及bug fix

下载ColaPHP 0.5beta，阅读ColaPHP文档，访问ColaPHP项目。

下一个版本0.6beta开发代号：Easy，将在易用性方面进一步优化。

MongoDb In Action

超群.com — Sat, 23 Jan 2010 05:15:38 +0000

This slide will tell you how to use MongoDb as MySQL in your application.

Python处理MP3的歌词和图片

超群.com — Thu, 21 Jan 2010 14:51:31 +0000

一些MP3播放器（包括iphone、ipod、itouch、blackberry等）可以在播放mp3的时候显示专辑图片、歌词等信息而不需要额外的图片文件和歌词文件，仅仅一个mp3文件就搞定，比较有意思。除了用专门的软件（比如itunes）来制作这样的mp3，我们还可以用程序来批量生成。

查阅mp3头信息ID3V2的技术文档，发现可以往ID3信息里面加入歌词和图片信息（可以在页面上查找Lyrics、Attached picture就能发现相应的内容）。有了官方格式上的支持，我们要做的就是把歌词和图片加入到MP3文件中去。

测试一些开源的软件包，发现一个比较可靠的：eyeD3，由python语言编写，直接上代码：

#coding=utf-8
import eyeD3
import re
 
# mp3文件
mp3_file = '/path/to/foobar.mp3'
# lrc歌词文件
lrc_file = '/path/to/foobar.lrc'
# 专辑图片
pic_file = '/path/to/foobar.jpg'
 
# 实例化eyeD3
tag = eyeD3.Tag()
 
# 绑定到mp3文件
tag.link(mp3_file)
 
# 去掉原文件中可能存在的图片
tag.removeImage()
 
# 去掉原文件中可能存在的歌词
tag.removeLyrics()
 
# 设定编码,非常重要，否则不支持中文
tag.encoding = '\x01'
 
# 添加图片
tag.addImage(3, pic_file, u'')
 
# 添加歌词，注意要utf-8编码，去掉lrc中时间信息
tag.addLyrics(re.sub('(\[.*?\][\n]*)+', '', unicode(open(lrc_file, 'r')).read(), 'utf8')))
 
# 更新到文件
tag.update()

代码非常简单，需要注意的是设定编码，不然歌词就乱码了。有了eyeD3之后，可以写个爬虫，从网上抓下歌词和图片直接灌进MP3文件里面，剩下的就是享受了。

还在路上

超群.com — Thu, 31 Dec 2009 03:54:10 +0000

又是一年算账的时候，去年的今天写了2009年的一些计划：网络(socket)/桌面(gui)编程；一个精巧的PHP框架；数据挖掘；多一些好朋友。socket/gui编程算是稍稍入门吧；PHP框架(ColaPHP)已经发了4个alpha版本，目前从实际项目中看表现还可以，可能下一个版本就进入beta阶段，beta意味着ColaPHP逐步趋于稳定；数据挖掘前半年做的比较多，进展不算太大；好朋友多了一些，此事甚为欣慰。

2009年技术上主要是代码方面的成长，重构的事情做的比较多，已不太相信过于花哨的玩意。脾气方面，”骄躁”二字少了些。回过头来看2009，不觉太多收获，亦不觉浮度。

2010年想要做的一些事情：学一门新语言；ColaPHP发一个GA版本；数据挖掘，做一个开源的推荐系统；更多的好朋友。

希望春天能在2010年到来。

ColaPHP-0.4-alpha发布

超群.com — Wed, 23 Dec 2009 13:46:59 +0000

ColaPHP月度发布计划，基本上每月发一个release，相比较0.3alpha，比较大的修改如下：

增加了动态路由模式，可不用定义URL规则
增加对MySQL Master-Slave支持，可以由单数据库无缝迁移到主从模式
去除框架中Smarty模板的绑定，可以在Controller中自行调用Smarty模板
Helper中增加了性能测试模块Benchmark.php
增加对MongoDB的简单绑定Mongo.php
性能进一步提升
大量的代码重构以及bug fix

访问ColaPHP官方网站，下载0.4alpha，不过建议随时跟进我们的svn://colaphp.googlecode.com/svn/trunk/，ColaPHP一直在活跃开发。

ColaPHP 0.4alpha已完成预期目标，所有的函数都控制在20行以内。下一个版本0.5alpha版本开发代号：Practice，ColaPHP已经在一些实际项目中使用，0.5alpha将得到更多的实践优化

招募PHP极客加入ColaPHP，联系fuchaoqun#gmail.com。

[视频] Music Recommender Systems

超群.com — Sun, 29 Nov 2009 12:44:55 +0000

上次去beta沙龙的视频，希望没有浪费大家的时间，感谢beta沙龙的组织工作。

Music Recommender Systems

超群.com — Tue, 17 Nov 2009 04:18:29 +0000

周末beta沙龙和大家分享的音乐智能推荐PPT，有些内容和上次的PPT差不多，这次主要和大家分享一个完整的数据挖掘流程，同样的，还是工程方面比较多，学术方面这里有很多大牛。