まず2点間の距離は、三平方の定理を使うと

a^2 + b^2 = c^2（cが斜辺）

ということのようです。ただし地球は丸いので直線での公式とは違うため、長い距離になるとずれるようですが、その辺りは誤差として無視することとします。

そしてWikipediaから平均で緯度1度あたり111km、経度1度あたり91kmということなので、距離は

距離(km) = √((緯度1 - 緯度2) / 0.0111)^2 + ( (経度1 - 経度2) / 0.0091)^2

で求められるということになります。

mysqlのSQLで書くと下記のようになります。

SELECT SQRT(POWER((緯度1 - 緯度2) / 0.0111, 2) + POWER((経度1 - 経度2) / 0.0091, 2)) AS distance

渋谷駅(35.658482,139.701441)と新宿駅(35.690224,139.700089)の距離を求めると、

2.8kmくらいになりました。これでデータと現在地の距離を求めて近い順に出すとかがSQLでできてしまいます。例えば下記のような雰囲気で。

Cicindelaは何を提供するか

Cicindelaが提供するものは主に下記のものだ。

1. WebAPIとなるWebプログラム（Handlers）
2. データ解析プログラム（Recommender）
3. データを加工するフィルタ（Filters）
4. 制御、設定部分（Config）
5. その他データ作成用の補助スクリプト等

これらすべてが、perlのプログラムで作成されていて、Apache+mod_perl+mysqlな環境で動作する。

内部構造は柔軟な構造になっているらしく、自作のフィルタ（Filter）やレコメンダー（Recommender）を設定（Config）で自由に組み合わせて利用できるようだ。

機能的には、「データの蓄積」「データの操作」「データの取得」の3種類で、すべてWebAPI経由で操作可能だ。

WebAPI - cicindela2 - web API 経由でデータを入出力するには / how to input or output data via web API - Google Code

アイテムを選択した情報だけでなく、アイテムの評価情報や、タグ情報を付加したり、カテゴリによるフィルタリングも可能なようだ。

インストールとセッティング

さてさっそくインストールだが、基本的に

Install - cicindela2 - セットアップ方法 / How to setup - Google Code

こちらに従えばそれほど難しくないが、簡単にメモがてら記しておく。

# チェックアウト
cd /usr/local
svn checkout http://cicindela2.googlecode.com/svn/trunk/ cicindela
# perlモジュールインストール
perl -MCPAN -e "install DBI; install DBD::mysql; install Ima::DBI; install Time::Piece; install Log::Log4perl; install Module::Pluggable; install Class::Singleton;"

Apacheの設定ファイル「$CICINDELA_HOME/etc/httpd/modperl.conf」を参考にhttpd.confなどを設定。

mysqlの設定ファイルmy.cnfはDemoをやる際に、メモリが足りなくなる可能性があるので、「$CICINDELA_HOME/etc/mysql/my.cnf」を参考に設定しよう。

Apache＋mod_perl＋mysqlのインストールは割愛。

daemontoolsでデータの再集計などをやってくれるようだが、今回は割愛。

デモはこちらを参考

Demos - cicindela2 - デモ用データセットを用いたクイックスタート / quick start with demo datasets - Google Code

このデモは「データの蓄積」部分はデータのインポートを利用している。

# サンプル用のデータを取得(リポジトリのswitch)
cd /usr/local/cicindela
svn switch http://cicindela2.googlecode.com/svn/branches/demo_data/misc misc
# データベース作成
cd misc
perl create_init_sql.pl --db_name=cicindela_clip_db | mysql -uroot
# インポート用にperlのモジュールインストール
perl -MCPAN -e "install Text::CSV_XS;"
# データインポート
cd clip_data
gunzip -c ldclip_demo_dataset.csv.gz | perl importer.pl  --work_dir=`pwd` | mysql -uroot cicindela_clip_db

そして、設定ファイル「$CICINDELA_HOME/lib/Cicindela/Config/_common.pm」の

## sample settings for ldclip_dataset

以下の設定がコメントアウトになっているので、19行目から69行目あたりまでのコメントを外していく。

なおこのファイルで宣言されている、

'clip_simple' => {
datasource =>  [ 'dbi:mysql:cicindela_clip_db;host=localhost', 'root', '' ],
filters => [
[ 'PicksExtractor', { interval => '20 year' } ],
'InverseUserFrequency',
'ItemSimilarities',
],
recommender => 'ItemSimilarities',
calculation_track => 1,
refresh_interval => 1,
},

このようなかたまりが、設定の一つ一つになっている。

上記の場合、「clip_simple」というフィルタやレコメンダーなどの設定がされている。（APIで「set=clip_simple」として呼び出される）

datasouceはmysqlに接続する設定なので、各行書き換えておく。

あとは集計バッチを実行する。

bin/batch.pl --track=1
bin/batch.pl --track=1

初回は2回叩く。

これでApacheが動いているならば、Webブラウザで

http://hostname/cicindela/recommend?op=for_item&set=clip_simple&item_id=39102

このようにリクエストすると、改行区切りのデータが帰ってくるだろう。

49425
44936
42886
37580
37710
40699
39574
41925
40012
44423

感想

実際にデータを自分で入れていないので、精度などはまだわからないが、このような難しいロジックを擁するツールがオープンソースで公開されている意義はとても大きい。

また、MITライセンスというとても緩いライセンスなので、再利用等が可能だ。これから積極的に利用していきたいと思う。

個人的には、WebAPIにまで手を出さず、レコメンドエンジン＋ストレージくらいのシンプルなところで留めておいてもよかったのでは？と思ったりしますが、今後の動きに期待したい。

mod_perlは、レンタルサーバじゃほとんど利用できないと思うので、敷居が高いかと・・・