ASAHIネット(http://asahi-net.jp )のjouwa/salonからホットコーナー(http://www.asahi-net.or.jp/~ki4s-nkmr/ )に転載したものから。
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　お買い上げありがとうございます。
　３つあるんだけど、ひょっとして、同じ人の大人買いかもしれない。関連し
た分野だから。
　まずは、これ。興味がある人、多いでしょう。
http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4844331493/showshotcorne-22/
Amazon Elastic MapReduceテクニカルガイド
―クラウド型Hadoopで実現する大規模分散処理―
[単行本（ソフトカバー）]
李　昌桓 (著)

　インプレスのページに行くと、立ち読みができますね。
http://www.impressjapan.jp/books/3149
Amazon Elastic MapReduceテクニカルガイド
-クラウド型Hadoopで実現する大規模分散処理-

　次は、いわゆるNoSQLのデータベース。ビッグデータの解析でよく使われる
ようになってきましたね。
http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/0596155891/showshotcorne-22/
CouchDB: The Definitive Guide [ペーパーバック]
J. Chris Anderson (著), Jan Lehnardt (著), Noah Slater (著)
は、以前、紹介したもの。
　雰囲気でいうけど、キー・バリュー・ストアというハッシュ型は、社会関係
などネットワークの表現や分析には、どうかな。後述のAllegro Graphのよう
にRDF的トリプレット表現を直接扱える方が、効率的で高速だろうと思う。

　次は、目次をみると、すごいですね。
　ソーシャルネットワーク分析、スモールワールド、複雑ネットワーク、ゲー
ム理論、その他もろもろ。
http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/0521195330/showshotcorne-22/
Networks, Crowds, and Markets:
Reasoning About a Highly Connected World [ハードカバー]
David Easley (著), Jon Kleinberg (著)

　商品説明にある、ケビン・ベーコン(Kevin Bacon)問題は、Lispセミナーの
ときに、Allegro Common Lisp(ACL)のAllegro Graphを使ったグラフ解析でや
ったよ。映画の共演者の関係を調べて、ある役者からケビン・ベーコンという
役者に何人でたどり着くかという問題。
http://ja.wikipedia.org/wiki/ケヴィン・ベーコン
に詳しい説明がありますね。
　それと、あのセミナーでは、テロリストを探し出す分析もやったよ。

　以下の関連を作るために調べたら、ここでは、2006年から、この方面を紹介
していますね。
　もう６年も経ってるんだもん。世の中、個人情報、ソーシャル情報、行動履
歴その他もろもろを集めまくって、ビッグデータを解析島倉千代子になってる
のも、当然だね。

関連：
http://iiyu.asablo.jp/blog/2006/07/16/446991
Common Lisp セミナー、セマンティックWeb, RDF, Prolog
http://iiyu.asablo.jp/blog/2006/09/24/536516
LLRingのフォロー
http://iiyu.asablo.jp/blog/2008/11/14/3916834
Lispイベント、セマンティックウェブ、ソーシャル分析、グラフ理論、ネット
ワーク科学
http://iiyu.asablo.jp/blog/2011/01/12/5634309
セマンティック・ウェブ本、Practical Semantic Web and Linked Data
Applicationsなど
http://iiyu.asablo.jp/blog/2012/02/17/6338286
第１回クラウド勉強会、クラウドコンピューティングの未来形、サーバレス・
プログラミング、EXAGEN, Dripcast, Hadoop, Spark, Bagel, Lisp, Prolog,
Java, Scala, AS/400, SLS(単一レベル記憶)
http://iiyu.asablo.jp/blog/2012/04/02/6397651
プログラミングコンテストチャレンジブック[第2版]
http://iiyu.asablo.jp/blog/2011/12/30/6269353
Hadoop 第2版、Hadoop MapReduce デザインパターン
http://iiyu.asablo.jp/blog/2011/09/21/6108837
ビッグデータを征すクラウドの技術、Hadoop 第2版、Hadoop MapReduceデザイ
ンパターン
http://iiyu.asablo.jp/blog/2011/07/13/5952368
NoSQL系DBの本、MongoDB, CouchDB, Cassandra, Tokyo Cabinet, Kyoto
Cabinet
http://iiyu.asablo.jp/blog/2011/12/28/6266585
オライリー・ジャパンの新刊攻勢。ツボに来るなあ、これ。
の
ソーシャルデータ、集合知、NoSQLのあたりも。

　あ、そこに出ている
http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4873115329/showshotcorne-22/
言語実装パターン ―コンパイラ技術によるテキスト処理から言語実装まで
[大型本]
Terence Parr (著), 中田 育男（監訳） (翻訳), 伊藤 真浩 (翻訳)
のことを、このチャンスに。
　買って読みました。
　いいですよ。こういう本は、コンパイラやインタープリタというプログラミ
ング処理系を作る人、興味がある人しか関係ないと思ってるでしょ。
　本書を読むと、とんでもない。
　データ処理をしたい人、全員が関係ある。
　データの変換だろう何だろうが、入力の形式が文法規則で書ければ、全部、
パターン化した方法で、その処理ソフトを自動生成できる。たとえば、入力テ
キストを別のファイル形式に変換するソフトも自動生成できる。
　言われてみればそうなんだけど、なかなかそれをやる人は少ない。どうして
も手で書こうとする。でも、それでは開発が遅く、バグが多くなると。
　著者が作ったANTLR(これ、有名)のようなコンパイラ・コンパイラ技術を知
っていれば、仕事が楽になるよと。