课程介绍 课程内容 1.Mahout是什么 l  Mahout是一个算法库,集成了很多算法. l  Apache Mahout 是 Apache Software Foundation(ASF)旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序. l  Mahout项目目前已经有了多个公共发行版本.Mahout包含许多实现,包括聚类.分类.推荐过滤.频繁子项挖掘. l  通过使用 Apache Hadoop 库,Mahout 可以有效地…

Mahout协同过滤算法 Mahout使用了Taste来提高协同过滤算法的实现,它是一个基于Java实现的可扩展的,高效的推荐引擎.Taste既实现了最基本的基于用户的和基于内容的推荐算法,同时也提供了扩展接口,使用户可以方便的定义和实现自己的推荐算法.同时,Taste不仅仅只适用于Java应用程序,它可以作为内部服务器的一个组件以HTTP和Web Service的形式向外界提供推荐的逻辑.Taste的设计使它能满足企业对推荐引擎在性能.灵活性和可扩展性等方面的要求. Taste主要包括以下几个…

来自:http://blog.csdn.net/heyutao007/article/details/8612906 Mahout支持2种 M/R 的jobs实现itemBase的协同过滤 I.ItemSimilarityJob II.RecommenderJob 下面我们对RecommenderJob进行分析,版本是mahout-distribution-0.7 源码包位置:org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.RecommenderJob Recomm…

一直使用mahout的RowSimilarity来计算物品间的相似度,今晚仔细看了其实现,终于搞明白了他的计算逻辑. 上篇中介绍了整个itemBaseCF的mapreducer过程,主要有三个大的步骤吧,我把他称为prepare阶段,计算相似阶段和利用相似性计算推荐阶段. prepare阶段主要完成的是矩阵转换变换以及统计一些相似及推荐时用到的一些属性. 第二阶段是计算相似性:有几个数据较为重要,如下所示. norms.bin:是用来存放所有用户对一个商品的平方和,数据存储为itemA:doub…

本文来自:http://blog.fens.me/hadoop-mahout-maven-eclipse/ 前言 基于Hadoop的项目,不管是MapReduce开发,还是Mahout的开发都是在一个复杂的编程环境中开发.Java的环境问题,是困扰着每个程序员的噩梦.Java程序员,不仅要会写Java程序,还要会调linux,会配hadoop,启动hadoop,还要会自己运维.所以,新手想玩起 Hadoop真不是件简单的事. 不过,我们可以尽可能的简化环境问题,让程序员只关注于写程序.特别是像算…

本文来自网易云社区 作者:汪建伟 前言 前一段时间参与哨兵流式监控功能设计,调研了两个可以做流式计算的框架:storm和spark streaming,我负责storm的调研工作.断断续续花了一周的时间看了官网上的doc和网络上的一些资料.我把所学到的总结成一个文档,发出来给对storm感兴趣的同事做入门引导. storm背景 随着互联网的更进一步发展,从Portal信息浏览型到Search信息搜索型到SNS关系交互传递型,以及电子商务.互联网旅游生活产品等将生活中的流通环节在线化.对效率的要求…

0. 背景 最近我在做流式实时分布式计算系统的架构设计,而正好又要参加CSDN博文大赛的决赛.本来想就写Spark源码分析的文章吧.但是又想毕竟是决赛,要拿出一些自己的干货出来,仅仅是源码分析貌似分量不够.因此,我将最近一直在做的系统架构的思路整理出来,形成此文.为什么要参考Storm和Spark,因为没有参照效果可能不会太好,尤其是对于Storm和Spark由了解的同学来说,可能通过对比,更能体会到每个具体实现背后的意义. 本文对流式系统出现的背景,特点,数据HA,服务HA,节点间和计算逻辑间…

本文是作者在充分阅读和理解Yahoo!最新发布的技术论文<S4:Distributed Stream Computing Platform>的基础上,所做出的知识分享. S4是Yahoo!在2010年10月开源的一套通用.分布式.可扩展.部分容错.具备可插拔功能的平台.这套平台主要是为了方便开发者开发处理流式数据(continuous unbounded streams of data)的应用.项目官方网站为:http://s4.io/.同时,S4的开发者也发表了一篇技术论文<S4:Di…

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-mahout-mapreduce-itemcf/ 感谢! Posted: Oct 14, 2013 Tags: HadoopitemCFMahoutMapReducemr Comments: 52 Comments Mahout分步式程序开发 基于物品的协同过滤ItemCF Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Z…

http://blog.fens.me/hadoop-mahout-mapreduce-itemcf/ Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011…

本文来自于:http://blog.fens.me/hadoop-mahout-mapreduce-itemcf/ 前言 Mahout是Hadoop家族一员,从血缘就继承了Hadoop程序的特点,支持HDFS访问和MapReduce分步式算法.随着Mahout 的发展,从0.7版本开始,Mahout做了重大的升级.移除了部分算法的单机内存计算,只支持基于Hadoop的MapReduce平行计算. 从这点上,我们能看出Mahout走向大数据,坚持并行化的决心!相信在Hadoop的大框架下,Maho…

一.Mahout推荐算法简介 Mahout算法框架自带的推荐器有下面这些: l  GenericUserBasedRecommender:基于用户的推荐器,用户数量少时速度快: l  GenericItemBasedRecommender:基于商品推荐器,商品数量少时速度快,尤其当外部提供了商品相似度数据后效率更好: l  SlopeOneRecommender:基于slope-one算法的推荐器,在线推荐或更新较快,需要事先大量预处理运算,物品数量少时较好: l  SVDRecommender…

协同过滤 —— Collaborative Filtering 协同过滤简单来说就是根据目标用户的行为特征,为他发现一个兴趣相投.拥有共同经验的群体,然后根据群体的喜好来为目标用户过滤可能感兴趣的内容. 协同过滤推荐 —— Collaborative Filtering Recommend 协同过滤推荐是基于一组喜好相同的用户进行推荐.它是基于这样的一种假设:为一用户找到他真正感兴趣的内容的最好方法是首先找到与此用户有相似喜好的其他用户,然后将他们所喜好的内容推荐给用户.这与现实生活中的“口碑传…

 Apr 08, 2014  Categories in tutorial tagged with Mahout hadoop 协同过滤  Joe Jiang 前言:之前配置Mahout时测试过一个简单的推荐例子,当时是在Eclipse上运行的,由于集成插件的缘故,所以一切进行的都比较顺利,唯一不足的是那是单机运行的,没有急于分布式系统处理.所以基于测试分布式处理环境的目的,下午找了一个实例来运行,推荐系统原型是一个电影评分的系统. 一.问题描述 对于协同过滤(Collaborative Fil…

Mahout中对协同过滤算法进行了封装,看一个简单的基于用户的协同过滤算法. 基于用户:通过用户对物品的偏好程度来计算出用户的在喜好上的近邻,从而根据近邻的喜好推测出用户的喜好并推荐. 图片来源 程序中用到的数据都存在MySQL数据库中,计算结果也存在MySQL中的对应用户表中. package com.mahout.helloworlddemo; import java.sql.Connection; import java.sql.DatabaseMetaData; import java.…

协同过滤源码路径: ~/project/javaproject/mahout-0.9/core/src $tree main/java/org/apache/mahout/cf/taste/ -L 2 main/java/org/apache/mahout/cf/taste/ ├── common │   ├── NoSuchItemException.java │   ├── NoSuchUserException.java │   ├── Refreshable.java │   ├── T…

FilterFlowLayout 含有过滤功能的流式布局, 參考FlowLayout 能够去除宽度不在范围(比例或真实值)内的子view 能够设置最大行数 能够加入组件间水平间距 能够加入行间距 系统要求 Android 4.0以上 高速使用 <me.codeboy.android.lib.FilterFlowLayout xmlns:cb="http://schemas.android.com/apk/res-auto" android:id="@+id/filter…

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)? 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验.集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案,帮助你对整个人群得到统计意义上的结论,这些结论是我们在单个个体上无法得到的,它往往是某种趋势或者人群中共性的部分. Wikipedia 和 Google 是两个典型的利用集体智慧的 Web…

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)? 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验.集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案,帮助你对整个人群得到统计意义上的结论,这些结论是我们在单个个体上无法得到的,它往往是某种趋势或者人群中共性的部分. Wikipedia 和 Google 是两个典型的利用集体智慧的 Web…

因为协同过滤内容比较多,就新开一篇文章啦~~ 聚类和线性回归的实战,可以看:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159187.html 协同过滤实战,仍然参考:http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747778.html 其中有一些基础和算法类的,会有其他一些文章来做参考. 1.3 协同过滤实例 1.3.1 算法说明 协同过滤(Collaborative Filtering,简称CF,WIKI上的定义是:简单来说是利用某…

简介: Storm是一个免费开源.分布式.高容错的实时计算系统.它与其他大数据解决方案的不同之处在于它的处理方式.Hadoop 在本质上是一个批处理系统,数据被引入 Hadoop 文件系统 (HDFS) 并分发到各个节点进行处理.当处理完成时,结果数据返回到 HDFS 供始发者使用.Hadoop的高吞吐,海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据.但是,Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大,响应缓慢,运维复杂.Storm就是为了弥补Hadoop的实时性为目标而被创造出来.Sto…

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)? 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验.集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案,帮助你对整个人群得到统计意义上的结论,这些结论是我们在单个个体上无法得到的,它往往是某种趋势或者人群中共性的部分. Wikipedia 和 Google 是两个典型的利用集体智慧的 Web…

基本思想 基于用户的协同过滤算法是通过用户的历史行为数据发现用户对商品或内容的喜欢(如商品购买,收藏,内容评论或分享),并对这些喜好进行度量和打分.根据不同用户对相同商品或内容的态度和偏好程度计算用户之间的关系.在有相同喜好的用户间进行商品推荐.简单的说就是如果A,B两个用户都购买了x.y.z三本图书,并且给出了5星的好评.那么A和B就属于同一类用户.可以将A看过的图书w也推荐给用户B.   基于用户协同过滤算法的原理图 所以,协同过滤算法主要分为两个步骤: 1.寻找相似的用户集合: 2.寻找集…

阿里专家强琦:流式计算的系统设计和实现 更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 阿里云数据事业部强琦为大家带来题为“流式计算的系统设计与实现”的演讲,本文主要从增量计算和流式计算开始谈起,然后讲解了与批量计算的区别,重点对典型系统技术概要进行了分析,包括Storm.Kinesis.MillWheel,接着介绍了核心技术.消息机制以及StreamSQL等,一起来了解下吧. 增量计算和流式计算 流式计算 流计算对于时效性要求比较严格,实时计算就是对计算…

知乎:如何学习推荐系统? 知乎:协同过滤和基于内容的推荐有什么区别? 案例:推荐系统实战?  数据准备:实现推荐栏位:重构接口:后续优化. 简书:实现实时推荐系统的三种方式?基于聚类和协同过滤:基于Spark:基于Storm:基于Kiji框架. 精品博客,事无巨细:推荐系统:协同过滤collaborative filtering   基于内容的推荐content-based,协同过滤collaborative filtering,隐语义模型(LFM, latent factor model)推荐…

摘要 Faust是用python开发的一个分布式流式处理框架.在一个机器学习应用中,机器学习算法可能被用于数据流实时处理的各个环节,而不是仅仅在推理阶段,算法也不仅仅局限于常见的分类回归算法,而是会根据业务需要执行一个十分差异化的任务, 例如:在我们的时序异常检测应用中, 前处理阶段的变点检测算法.这就要求流处理框架除了具备进行常规的转换聚合操作之外,可以支持更加强大的任意自定义逻辑和更加复杂的自定义状态,能够更好地与原生的python算法代码紧密结合在一起.在主流的flink, spark s…

伴随着信息科技日新月异的发展,信息呈现出爆发式的膨胀,人们获取信息的途径也更加多样.更加便捷,同时对于信息的时效性要求也越来越高.举个搜索场景中的例子,当一个卖家发布了一条宝贝信息时,他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来.点击.购买啦,相反,如果这个宝贝要等到第二天或者更久才可以被搜出来,估计这个大哥就要骂娘了.再举一个推荐的例子,如果用户昨天在淘宝上买了一双袜子,今天想买一副泳镜去游泳,但是却发现系统在不遗余力地给他推荐袜子.鞋子,根本对他今天寻找泳镜的行为视而不见,估计这哥们心里就…

相当长一段时间以来,大数据社区已经普遍认识到了批量数据处理的不足.很多应用都对实时查询和流式处理产生了迫切需求.最近几年,在这个理念的推动下,催生出了一系列解决方案,Twitter Storm,Yahoo S4,Cloudera Impala,Apache Spark和Apache Tez纷纷加入大数据和NoSQL阵营.本文尝试探讨流式处理系统用到的技术,分析它们与大规模批量处理和OLTP/OLAP数据库的关系,并探索一个统一的查询引擎如何才能同时支持流式.批量和OLAP处理. 在Grid Dy…

第一部分是学习ID3时候积累的. 一.以前写的基础知识 1.信息:是用来消除不确定性的度量,信息量的大小,由所消除的不确定性的大小来计量(香农). 2.由于不确定性是由随机性引起的,所以用概率来描述和计量:熵entropy:源于热力学,是分子混乱程度的度量. 3.X(离散型随机变量)的熵H(X) 为:H(X)= - ∑x ∈X p (x) log2 p (x),其中,约定0log2 0 = 0,通常单位为bits;一个随机变量的熵越大,它的不确定性就越大,正确估计其值的可能性就越小.越不确定的随…

下面这是论文笔记,其实主要是摘抄,这片博士论文很有逻辑性,层层深入,所以笔者保留的比较多. 看到第二章,我发现其实这片文章对我来说更多是科普,科普吧…… 一.论文来源 Personalized Web Recommendation via Collaborative Filtering(很奇怪via为什么小写,先记住吧) (Candidate)博士研究生:孙慧峰 (Advisor)导师:陈俊亮(院士) (Academic Degree Applied for)学位级别:工学博士学科(Doctor…