這學期課業稍重，文章趨少，時間也被切碎，很多想寫的小玩具都擱著，一拖就是半年過去了，嗚呼哀哉，人生苦短。
現在是清晨五點多，莫名其妙自然醒，書都不在身邊，難得偷閒，整理一下最近的網摘。
樓上真像是現實生活中的觀用少女。
這學期有門課交作業不限程式語言，又要跑演算法出圖表，就順便學了Flex。不會flash卻可以寫出flash-based website的感覺真爽。
Piwik是Web Analytics（如Google Analytics）的另一個Open Source的選擇，基於PHP。這裡有DEMO。
誰說只有PHP有Open Source！Open Source Rails蒐集了許多Ruby on Rails的Open Source Applications，而你也可提交自己開發的Rails app上去。
看，馬上就來了一個Rails的Open Source。眼看著滿地都是Social Network，自己也來搭建一個吧，這就是一個給你拼湊Social Network平台的開放原始碼軟體。還沒用過。
監控Rails效能的工具。也是還沒用過，畢竟都半年多沒寫Rails了。
100個以Ruby on Rails搭建的網站。裡頭有不少是生活中常用的網站，頗意外。
台灣書籤網站HEMiDEMi三點零公開測試！
twitter這個以Ruby on Rails建構的網站宣稱可能要因為Scaling的問題而揚棄這個Framework。雖然不是個好消息，但在因此而對Rails卻步之前，先煩惱自家的網站如何變得跟twitter一樣大吧。
本篇paper提出一種基於social network概念的data mining framework for targeted advertising system。這種方法的原理是利用social network中的概念─如果兩個不認識的人間有另一個共同彼此認識的人，那麼他們之間的連結程度比任意兩個不認識的人之間還要強的許多。以此為基礎，找出客戶關係網路中的cohesive subgroups。接著將產品作分類，然後計算每個產品類別在對應的subgroup中交易的次數作為整個subgroup對該產品類別的愛好程度。透過這種方式，找出在某個固定的客戶數量下最有可能購買某項產品的客戶群。對於新客戶來說，廣告推薦是根據新客戶屬於哪一個subgroup而定；對於新產品而言，則是根據新產品屬於哪一個分類。
網路上逛到的某個研究所實驗室的共同blog，彙整了他們歷來討論的每篇論文，方向以網路和Data mining為主，其中的教授還有用twitter呢。
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