要約
今回は、pythonを活用している日本企業をご紹介します。
pythonは、様々な業界で活躍しており、日本でも多くの企業が利用しています。
その中でも、特に注目されている企業を1つピックアップし、その事例を紹介していきます。
是非最後までご覧ください！
詳細内容
今回ご紹介する日本企業は、株式会社リクルートライフスタイルです。
リクルートライフスタイルは、多岐にわたる事業を展開しており、グルメサイトの「食べログ」や不動産サイトの「SUUMO」など、多くの有名サイトを運営しています。
そんなリクルートライフスタイルでは、pythonを活用した自社サービスの開発に力を入れています。
例えば、リクルートライフスタイルが提供するレストラン予約サイト「ホットペッパーグルメ」では、pythonを活用しています。
ホットペッパーグルメでは、ユーザーが希望する条件に合致するお店を検索するために、文字列の一致度合いを計算するためにLevenshtein distanceというアルゴリズムを採用しています。
Levenshtein distanceは、2つの文字列の類似度を算出するアルゴリズムであり、pythonで実装が簡単にできます。
以下は、Levenshtein distanceを用いた文字列のマッチングを行うpythonコードの一例です。
“`
def levenshtein_distance(s1, s2):
if len(s1) < len(s2):
return Levenshtein_distance(s2, s1)
if len(s2) == 0:
return len(s1) previous_row = range(len(s2) + 1)
for i, c1 in enumerate(s1):
current_row = [i + 1]
for j, c2 in enumerate(s2):
insertions = previous_row[j + 1] + 1
deletions = current_row[j] + 1
substitutions = previous_row[j] + (c1 != c2)
current_row.append(min(insertions, deletions, substitutions))
previous_row = current_row return previous_row[-1]def find_matching_word(keywords, source):
match_word = ""
min_distance = 9999
for keyword in keywords:
distance = levenshtein_distance(keyword, source)
if distance < min_distance:
match_word = keyword
min_distance = distance
return match_word```
このコードでは、Levenshtein distanceを求める関数levenshtein_distanceと、指定された複数のキーワード(keywords)からsourceに一番マッチするキーワードを探す関数find_matching_wordが定義されています。
関数find_matching_wordでは、全てのキーワードについてLevenshtein distanceを算出し、その中から一番類似度の高いキーワードを見つけています。
このように、pythonを活用することで、リクルートライフスタイルはホットペッパーグルメの検索エンジンを高速化し、ユーザーの利便性向上に寄与しています。
また、同様にpythonを活用して、リクルートライフスタイルはその他のサービスでも開発効率の向上や品質の向上に繋がっています。
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