Okładka

Inteligencja zbiorowa zrobiła zawrotną karierę wśród programistów aplikacji internetowych. Spotykamy się z jej działaniem na każdym kroku  – sam jestem jej fanem. Codzienną porcję ciekawostek dostarcza mi Digg, dobrej muzyki Last.fm,  do tego Wikipedia,  YouTube, Amazon… Wiele razy zastanawiałem się nad sposobem działania tych fenomenalnych serwisów. Ta ciekawość zachęciła mnie do zapoznania się z „Collective Intelligence In Action”. Ku mojemu zdziwieniu książka nie tylko rozwiała moje wątpliwości odnośnie teoretycznych podstaw tych systemów, ale również szczegółowo przedstawiła sposób implementacji tego typu rozwiązań.

Autor – Satnam Alag, w perfekcyjny sposób przygotował materiał.  Każdy rozdział posiada stosowne wprowadzenie, podsumowanie oraz referencje pozwalające szybko poszerzyć wiedzę. Wszystkie matematyczne pojęcia i definicje są demonstrowane na przykładach w postaci kodu źródłowego i/lub diagramów UML. Dzięki temu nawet osoby bez podstaw teoretycznych powinny zrozumieć przedstawione zagadnienia. Rozdziały i przykłady tworzą spójną całość. Åšledząc kolejne fragmenty książki poznajemy zagadnienia potrzebne do stworzenia własnego systemu rekomendującego.  Co bardzo ważne, autor kodu koncentruje się nie tylko na jego działaniu, ale również na jego efektywności i skalowalności. Często sięga po wzorce projektowe.

Satnam Alag w swojej pracy przedstawia i wykorzystuje wiele sprawdzonych i godnych uwagi projektów open source. Takie hity jak Nuch, Lucene czy Weka doskonale nadają się do wydobywania wiedzy z danych. Projekty te poznajemy zarówno z perspektywy użytkownika jak i z punktu widzenia programisty (API).

Książkę „Collective Intelligence In Action” gorąco polecam twórcom aplikacji sieciowych chcącym dowiedzieć się jak zbudować system rekomendujący, inteligentne przeszukiwanie własnych zasobów, nawigowanie przez tagowanie, czy automatyczne przeglądanie sieci. Pozycję warto przeczytać nawet gdy nie planowało się tworzenia funkcjonalności opartej o inteligencję zbiorową. Być może praca ta stanie się inspiracją do ulepszenia serwisu. Zaimplementowanie podstawowych mechanizmów znanych z popularnych serwisów Web 2.0 jest naprawdę łatwe i nie wymaga dużej wiedzy teoretycznej. Ta książka jest tego dowodem.

Tytuł ten odradzam profesjonalistom z zakresu eksploracji danych, analizy tekstu lub pokrewnych.  Nie polecam jej także osobom zainteresowanym teoretycznymi podstawami  systemów rekomendujących.  Autor koncentruje się na stworzeniu systemu, nie na założeniach, czy dowodach matematycznych. Wszystkie przedstawione przykłady napisane są w języku Java, co może być problemem dla osób nie znających tej technologii.

Książka została wydane przez Manning Publications Co., szczegółowe informacje na jej temat znajdują się na stronie wydawnictwa www.manning.com/alag.

Share

Komentarze zablokowane.

Google+