Поля течения - невероятно мощный и гибкий инструмент-алгоритм для создания необычных линий. Это один из основных инструментов, который я несколько лет использовал в моих генеративных произведениях, и я осознаю, что обращаюсь к нему снова и снова. Вполне возможно, что я использовал его столько раз при написании кода, сколько не использовал никто другой.

Также поля течения - то, на что программисты натыкаются в первую очередь, когда только начинают заниматься генеративным искусством, но немногие уделяют время детальному изучению принципов их работы и тому, как их можно использовать. В этой статье я освечу основы полей течения, предложу разные варианты их использования и дам советы как сделать из них что-то красивое.

Книга «Программируем коллективный разум» в основном посвящена алгоритмам классификации и кластеризации, хотя есть главы, посвященные другим темам вроде создания собственного поисковика, генетическим алгоритмам и генетическому программированию. Почти все описанные алгоритмы применяются в духе Web 2.0, используя анализ поведения пользователей на разных сайтах, которые предоставляют свой API. Но что особенно приятно удивило, так это то, что все примеры написаны на языке Python.

Вот какие алгоритмы описываются в книге:

• Коллаборативная фильтрация. Или, говоря человечески языком, алгоритмы, которые могут рекомендовать вам какие-то покупки, сайты или музыку в зависимости от оценок, которые вы поставили другим подобным вещам. По таким алгоритмам работает навязывание покупок в интернет-магазинах или подбор музыки на last.fm. В конце главы приводится пример, который будет рекомендовать вам ссылки из сервиса del.icio.us.
• Алгоритмы группировки (кластеризации). Создаваемый пример анализирует RSS-каналы блогов и пытается их автоматически разделить на группы в виде дерева в зависимости от частоты слов, которые попадаются в блоге. Заодно Сегаран рассказывает как можно сделать так, чтобы названия блогов расположились на плоскости кучками в зависимости от их близости в плане рассматриваемых тем.
• Отдельная глава посвящена построению поисковиков – созданию паука и, самое главное, рассматриваются алгоритмы ранжирования ссылок, в том числе и с учетом ссылок страниц друг на друга, создавая, таким образом, аналог Google PageRank. Еще интересно, что в этой же главе есть пример, где для выдачи наиболее релевантных ссылок используется нейронная сеть, которая обучается по мере того как пользователь щелкает на понравившиеся ему ссылки.

Сервисы и инструменты

square = ->(x) { x * x }
square.(4) # => 16

person = ["Dave",:male]
print_person = ->((name,gender)) {
  puts "#{name} is a #{gender}"
}
print_person.(person)

Представляю вашему вниманию перевод статьи под названием "User Experience and the design of news at BBC World Service" от Tammy Gur. Перевели в компании UXDepot специально для пользователей Хабрахабра с одобрением компании BBC и издания Johny Holland Magazine.