社内なんだか社外なんだか。同僚ブログに突っ込み。 RSS って何に使えばいいのかな？ 「特価情報とかクーポン情報が着いたセールス情報を受け取りたいな。」 「楽天のメルマガ読めば？」 「駄目だよ、メールアドレスは友達以外に教えちゃいけないんだ！犯罪に巻き込まれたらどうするんだい？」 「大げさだな。じゃあ、RSS を購読すればいいじゃないか。あれなら何かに登録する必要はないよ。」 「RSS ってなんだい？それに購読？僕は離島に済んでいるけど、ちゃんと届くのかい？」 「宅配便で届ける訳じゃないよ、インターネットで受け取るんだ。」 (RSS 講義中。コーヒーブレイクを数回。) 「分からないよ。なんで専用のソフトをインストールしなきゃいけないのさ。ユーザー登録？だから嫌だって。」 ： （以下略） RSSって、「専用リーダー」で人が読むってところからいまくらいの認知まで普及したから。ついついそっちをメ
XML::RSS::LibXML uses XML::LibXML (libxml2) for parsing RSS instead of XML::RSS' XML::Parser (expat), while trying to keep interface compatibility with XML::RSS. CPAN に XML::RSS::LibXML というモジュールが新着で上がっていました。XML::RSS は内部で expat を使う XML::Parser を XML パーザーに使っています。が、これよりも libxml2 を使う XML::LibXML の方が速くて効率が良い、ということで XML::RSS のインタフェースはそのままにパーザーを XML::LibXML に置き換えたのがこのモジュールです。(ちなみに 100% XML::RSS 互換ではないとの注
はてなRSSではフィードの Auto-Discovery や parse にCPANモジュールのXML::Feedを使っています。XML::Feed は XML::Atom と XML::RSS を抽象化したユニバーサルな parser で、且つ Feed Auto-Discovery の機能も実装されている便利モジュールです。作者は Six Apart の Ben Trott 氏。 これまではてなではあまり積極的に XML 関連モジュールは使ってこなかった(正規表現でぶっこ抜き)のですが、はてなRSS に関しては巡回時にフィードを parse するだけなので、一時的なアクセス増に対する parse 回数の増加などはないだろうと判断して、XML::Feed を採用しています。 もとい、先日ベンチを取ったりしていた XML::RSS::LibXML は動作も安定していそうだし、速度的には X
先日、はてなは理系の会社？ - higepon blogのエントリに触発されて、RSSリーダ・サービスが更新チェックするフィードを選択する戦略を考えた。（更新をチェックするRSSフィードの賢い選択方法 - llameradaの日記） 一応の結果を得たものも、先日の計算で求めた式には不満があった。それはフィードの更新頻度が反映されていない点である。計算間違いかと思い、何度か計算をチェックしたが、計算自体は問題ないようであった。 そこで改めて考え直してみると、フィードの更新モデルが不適切であった。フィードが更新される間隔に指数分布を仮定していたが、この仮定は明らかにおかしい。指数分布ではフィードの更新間隔が０である確率が0ではない。指数分布ではなくベータ分布を仮定すべきであった。（指数分布もベータ分布の一種ではあるが。） そこで、フィードの更新間隔にベータ分布を仮定して、再計算しようとしたが、
はてなは理系の会社？ - higepon blogにRSSリーダ・サービスが、どのフィードをチェックするかについて議論している話が載っている。 単純に考えれば、購読者数が多く、最後にチェックした時刻が古いフィードをチェックすれば良いように思える。この感覚は正しい。しかし、役には立たない。なぜならば、購読者数と更新時刻の間での交換レートを決定する必要があるからだ。たとえ、更新時刻が古くとも、購読者数の少ないフィードは後回しにしてもよいし、購読者数が多いフィードは、積極的に更新チェックする必要がある。 そこで、久しぶりに統計学を利用して、フィードの更新チェック戦略を作ってみた。数式を使うと、ブログでは書きづらいので、こちらのpdfをダウンロードしてください。 計算した結果を簡単に紹介すると、フィードの購読者数を r, フィードを最後に更新した時刻を lとしたとき、次の値を最大にするフィードを選
ドットインストール代表のライフハックブログ
イベントや会議の開催日や場所などがメタデータとして公開されると、情報の検索や共有・連動が大きく進みます。iCalendarのような広く使われるカレンダー・フォーマットとRDF/RSSを結びつければ、公開イベント情報が様々な形で利用できるだけでなく、これらをそのままPIMツール取り込むことも可能です。この延長線上には、レストランや病院検索といったセマンティック・ウェブの紹介でお馴染みの応用も視野に入ってきます。 This page is an introduction to RDF version of iCalendar. Most parts are written in Japanese, but you'll find a short summary at the beginning of each section. イベント情報とカレンダー iCalendarの基本構造と語彙 iC
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