[備忘録]TeraTermでSSH接続の自動ログインショートカットソーシャルブックマークに追加：

忘れそうなのでメモ。

"C:\Program Files\teraterm\ttermpro.exe" サーバ:22 /ssh /2  /auth=publickey /user=ユーザ /passwd=パスワード /keyfile=フルパス

[MySQL]SQLで住所から都道府県を抽出する。ソーシャルブックマークに追加：

SQLで都道府県を抽出する機会があったので、
メモっておきます。

SUBSTRING(address,1,
 CASE
    WHEN locate('県',address)<>0 THEN locate('県',address)
    WHEN locate('府',address)<>0 THEN locate('府',address)
    WHEN locate('都',address)<>0 THEN locate('都',address)
    WHEN locate('道',address)<>0 THEN locate('道',address)
    ELSE '海外'
END)

※addressが住所のカラム

府と都を逆にすると、京都府が引っかかっちゃうので、
お気をつけて。

何故楽天市場だけを取り上げているのか？ソーシャルブックマークに追加：

楽天市場から個人情報がスパム業者に流出か、実名の記載された迷惑メールが楽天でしか使っていないメールアドレスに届き始める - GIGAZINE

楽天、利用者のメールアドレスを含む個人情報を「1件10円」でダウンロード販売していることが判明 - GIGAZINE

あちこちで話題になっている↑の記事。

何故楽天だけを叩いているのだろうか？

カード番号をダウンロードできるモール、ショッピングカート
なんていっぱいあるでしょ。

有名なショッピングモールだって、
注文情報ダウンロードすれば普通に
メールアドレス含まれているし。

それに実際購入するのはその店からで、
楽天から買うわけでもなく、連絡だって、
発送だって、その店がやるわけだから、
メールアドレスがダウンロードできてもいいんじゃないかな。

ダウンロードでお金をとるのはどうかと思うけど。

そもそも漏れて困るならネットで買い物とか、
登録をしないことが一番。

この世の中、メールアドレスは漏れてもいいや、
って心持の方がいいかな。
そんなにインターネットに依存しなくても。

そもそもカード番号やメールアドレスは駄目、
住所はダウンロード出来てもいいのかな？？

[mysql]レプリケーションがエラーで止まってた。(SQLスレッド停止からの復旧方法)ソーシャルブックマークに追加：

show slave status;
で原因を究明。

Last_errno、Last_errorを参考にレコードを修正。

SET GLOBAL SQL_SLAVE_SKIP_COUNTER=1;

で、直前のSQLをスキップ。

START SLAVE SQL_THREAD;

でSQLスレッドを再開。

show slave status;

で確認。

巷のレコメンデーションエンジンに物申す！ソーシャルブックマークに追加：

最近よくレコメンデーションエンジンを目にすることが多くなった。
自分自身が物販サイトで働いているからなおさらだろうか、
「導入しませんか？」
なんてのもしばしばある。
でもどのレコメンデーションエンジンもしっくり来ない。
それは何故かというと
「行動履歴」
これがしっくり来ない。
内容や仕組み、算出方法を聞くとナルホドとは思うけど、
お客様の行動はUIやページ構成に左右される面が多く、
本当に購買に繋がる商品をレコメンドしているわけではない。
レコメンドエンジンが表示したレコメンドがユーザ行動を作る為、
購買データと比較すると一致しているように見えるが、
それもレコメンドエンジンが作り出したものであって、
本当の購買意欲を刺激する組み合わせではない。
やはり、どんな算出方法ととっても
行動履歴
↓
行動履歴＋購買履歴
↓
購買履歴
の順に購買意欲を刺激するレコメンドの精度は下がるように思える。

結局、
「購買履歴」
のみから算出することが、一番望ましく、
行動することより、決済まで完了した注文の中で、
同時に購入した商品を集計してレコメンドする方が、単純で
購買へ繋がる確率もずっと高くなる。

それと、安価で導入するにはCSVファイルで別サーバへ
商品を登録させるケースがあるが、これでは日々変動する
在庫を紐付いていない為、レコメンドエンジンが表示する
商品をクリックしてページへ行っても在庫が無いなんてことも
発生する。
だったらCSVをこまめに登録すればいいがそんな時間は無い。

レコメンドエンジン、
行動履歴を小難しい方法で分析して、
出したところで単純な同時購入商品の集計には勝てるとは
思えないよ。。

だからレコメンドエンジンを導入するのであれば、

「同時購入商品を集計して在庫がある商品しか
レコメンドしない」

そんな仕様の物を別途作成する方が、
ずっと購買率の高いレコメンドではないかな。
と、現場の人間は思ってしまう。

もちろん、物販で無ければ、
行動履歴を元にしたレコメンドエンジンは
すばらしいと思います。