转载自:https://www.douban.com/note/204399134/ 推荐数据的处理是大规模的,在集群环境下一次要处理的数据可能是数GB,所以Mahout针对推荐数据进行了优化. Preference 在Mahout中,用户的喜好被抽象为一个Preference,包含了userId,itemId和偏好值(user对item的偏好).Preference是一个接口,它有一个通用的实现是GenericPreference. Preference 但因为用户的喜好数据是大规模的,我们通…

mahout API英文解释:https://builds.apache.org/job/Mahout-Quality/javadoc/ 推荐数据的处理是大规模的,在集群环境下一次要处理的数据可能是数GB,所以Mahout针对推荐数据进行了优化. Preference 在Mahout中,用户的喜好被抽象为一个Preference.包括了userId,itemId和偏好值(user对item的偏好).Preference是一个接口,它有一个通用的实现是GenericPreference. Pref…

User CF 和 Item CF 都依赖于相似度的计算,因为只有通过衡量用户之间或物品之间的相似度,才能找到用户的“邻居”,才能完成推荐.上文简单的介绍了相似性的计算,但不完全,下面就对常用的相似度计算方法进行详细的介绍: 1. 基于皮尔森相关性的相似度 —— Pearson correlation-based similarity 皮尔森相关系数反应了两个变量之间的线性相关程度,它的取值在[-1, 1]之间.当两个变量的线性关系增强时,相关系数趋于1或-1:当一个变量增大,另一个变量也增大时…

要做推荐,用户行为数据是基础. 用户行为数据有哪些字段呢? mahout的DataModel支持,用户ID,ItemID是必须的,偏好值(用户对当前Item的评分),时间戳 这四个字段 {@code userID,itemID[,preference[,timestamp]]} mahout数据源支持从文件.DB中读取. 从FileDataModle.java的注释来看,还是做了不少工作的. 1)原文件更新后一定的时间段,才会reload 2)支持增量更新(不用每次都重新copy所有数据) 3)…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_673b30dd0100j4p4.html LTE中的切换,根据无线承载(Radio Bearer)的QoS要求的不同,可以分为无缝切换(Seamless handover)和无损切换(lossless handover). 无缝切换,应用于对于时间延迟有严格要求,而对误包率(丢包率)具有相对容忍度的一些应用(比如,语音 VoIP).无缝切换在LTE中可以降低切换的复杂度和时间延迟,但同时可能引起某些数据包的丢失.无缝切换主要应用于控…

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-mahout-roadmap/ 感谢! Mahout学习路线图 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, Crun…

第一部分: 学习Mahout必需要知道的资料查找技能: 学会查官方帮助文档: 解压用于安装文件(mahout-distribution-0.6.tar.gz),找到例如以下位置.我将该文件解压到win7的G盘mahout目录下,路径例如以下所看到的: G:\mahout\mahout-distribution-0.6\docs 学会查源码的凝视文档: 方案一:用maven创建一个mahout的开发环境(我用的是win7,eclipse作为集成开发环境,之后在Maven Dependencies中…

Mahout学习路线图 前言 Mahout是Hadoop家族中与众不同的一个成员,是基于一个Hadoop的机器学习和数据挖掘的分布式计算框架.Mahout是一个跨学科产品,同时也是我认为Hadoop家族中,最有竞争力,最难掌握,最值得学习的一个项目之一. Mahout为数据分析人员,解决了大数据的门槛:为算法工程师,提供基础的算法库:为Hadoop开发人员,提供了数据建模的标准:为运维人员,打通了和Hadoop连接. Mahout就是训象人,在Hadoop上创造新的智慧! 目录 Mahout介绍…

转自:http://blog.fens.me/hadoop-mahout-roadmap/ Mahout学习路线图 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.…

Mahout  K-means聚类 一.Kmeans 聚类原理 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一.K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 假设要把样本集分为c个类别,算法描述如下: (1)适当选择c个类的初始中心: (2)在第k次迭代中,对任意一个样本,求其到c各中心的距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类: (3)利用均值等方法更新该类的…