数据生命周期 项目系统架构    用户可视化:主要负责实现和用户的交互以及业务数据的展示,主体采用AngularJS2进行实现,部署在Apache服务上.    综合业务服务:主要实现JavaEE层面整体的业务逻辑,通过Spring进行构建,对接业务需求.部署在Tomcat上. [数据存储部分] 业务数据库:项目采用广泛应用的文档数据库MongDB作为主数据库,主要负责平台业务逻辑数据的存储. 搜索服务器:项目爱用ElasticSearch作为模糊检索服务器,通过利用ES强大的匹配查询能力实现基…

第14章 利用SVD简化数据 SVD 概述 奇异值分解(SVD, Singular Value Decomposition): 提取信息的一种方法,可以把 SVD 看成是从噪声数据中抽取相关特征.从生物信息学到金融学,SVD 是提取信息的强大工具. SVD 场景 信息检索-隐形语义检索(Lstent Semantic Indexing, LSI)或 隐形语义分析(Latent Semantic Analysis, LSA) 隐性语义索引:矩阵 = 文档 + 词语 是最早的 SVD 应用之一,我们…

本文由云+社区发表 作者:腾讯技术工程 导语:最近几年来,深度学习在推荐系统领域中取得了不少成果,相比传统的推荐方法,深度学习有着自己独到的优势.我们团队在QQ看点的图文推荐中也尝试了一些深度学习方法,积累了一些经验.本文主要介绍了一种用于推荐系统召回模块的深度学习方法,其出处是Google在2016年发表于RecSys的一篇用于YouTube视频推荐的论文.我们在该论文的基础上做了一些修改,并做了线上AB测试,与传统的协同召回做对比,点击率等指标提升明显. 为了系统的完整性,在介绍主模型前,本…

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-mahout-recommend-job/ 感谢! 用Mahout构建职位推荐引擎 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, Bi…

一.推荐系统概述 为了解决信息过载和用户无明确需求的问题,找到用户感兴趣的物品,才有了个性化推荐系统.其实,解决信息过载的问题,代表性的解决方案是分类目录和搜索引擎,如hao123,电商首页的分类目录以及百度,360搜索等.不过分类目录和搜索引擎只能解决用户主动查找信息的需求,即用户知道自己想要什么,并不能解决用户没用明确需求很随便的问题.经典语录是:你想吃什么,随便!面对这种很随便又得罪不起的用户(女友和上帝),只能通过分析用户的历史行为给用户的兴趣建模,从而主动给用户推荐能够满足他们兴趣和需…

原文地址 本文内容 软件 步骤 控制相关性 总结 参考资料 本文介绍如何用带 Apache Mahout 的 MapR Sandbox for Hadoop 和 Elasticsearch 搭建推荐引擎,只需要很少的代码. This tutorial will give step-by-step instructions on how to: 使用的电影评分数据位于 http://grouplens.org/datasets/movielens/ 使用 Apache Mahout 的协同过滤(c…

概述: 此分享是关于淘宝推荐系统简介 1.推荐引擎就是:如何找到用户感兴趣的东西和以什么形式告诉用户:2.推荐引擎的作用:提高用户忠诚度,提高成交转化率和提高网站交叉销售能力:3.推荐系统核心:产品,系统和算法:4.推荐系统产品形式:邮件营销,群体信息披露,趋势引导,评论.资讯推荐和相关商品.店铺.达人推荐:5.推荐系统系统组成:数据,算法,消息系统,Search engine,NoSQL,分布式计算和效果评测:6.算法包括离线: 用户类目偏好.用户购买力分析.关联性分析和在线:排序.过滤.增量…

基于Mahout的电影推荐系统 1.Mahout 简介 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.经典算法包括聚类.分类.协同过滤.进化编程等等,并且,在 Mahout 的最近版本中还加入了对 Apache Hadoop 的支持,使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中. 2.Taste简介 Taste 是 Apache Mahou…

作者:Harry Zhu 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21574497 来源:知乎 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 相关内容: sparklyr包:实现Spark与R的接口,会用dplyr就能玩Spark 概述 大数据时代,做数据分析的人才辈出,Java.Scala.Go.Julia.Python.JavaScript都不断涌现出很多数据分析的新工具,然而对于数据分析来说,这些工具都不是分析的核心,分析的核心在于对市场业务…

前言 经过2节对MovieLens数据集的学习,想必读者对MovieLens数据集认识的不错了:同时也顺带回顾了些Spark编程技巧,Python数据分析技巧. 本节将是让人兴奋的一节,它将实现一个基于Spark的推荐系统引擎. PS1:关于推荐算法的理论知识,请读者先自行学习,本文仅介绍基于ALS矩阵分解算法的Spark推荐引擎实现. PS2:全文示例将采用Scala语言. 第一步:提取有效特征 1. 首先,启动spark-shell并分配足够内存: 2. 载入用户对影片的评级数据: // 载…