HAWQ + MADlib 玩转数据挖掘之（四）——低秩矩阵分解实现推荐算法

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HAWQ + MADlib 玩转数据挖掘之（四）——低秩矩阵分解实现推荐算法

一.潜在因子(Latent Factor)推荐算法本算法整理自知乎上的回答@nick lee.应用领域:"网易云音乐歌单个性化推荐"."豆瓣电台音乐推荐"等. 这种算法是在NetFlix(没错,就是用大数据捧火<纸牌屋>的那家公司)的推荐算法竞赛中获奖的算法,最早被应用于电影推荐中,在实际应用中比现在排名第一的 @邰原朗所介绍的算法误差(RMSE)会小不少,效率更高.下面仅利用基础的矩阵知识来介绍下这种算法. 该算法的思想是…

HAWQ + MADlib 玩转数据挖掘之（七）——关联规则方法之Apriori算法

一.关联规则简介关联规则挖掘的目标是发现数据项集之间的关联关系,是数据挖据中一个重要的课题.关联规则最初是针对购物篮分析(Market Basket Analysis)问题提出的.假设超市经理想更多地了解顾客的购物习惯,特别是想知道,哪些商品顾客可能会在一次购物时同时购买?为回答该问题,可以对商店的顾客购买记录进行购物篮分析.该过程通过发现顾客放入"购物篮"中的不同商品之间的关联,分析顾客的购物习惯.这种关联的发现可以帮助零售商了解哪些商品频繁地被顾客同时购买,从而帮助他们开发更好的…

HAWQ + MADlib 玩转数据挖掘之（二）——矩阵

矩阵是Madlib中数据的基本格式,通常是二维的.在Madlib中,数组的概念与向量类似,数组通常是一维的,是矩阵的一种特殊形式. 一.矩阵表示 MADlib为矩阵提供了两种表示形式:稠密和稀疏. 1. 稠密矩阵被表示为一维数组的分布式集合,例如3x10的矩阵如下表: row_id | row_vec --------+------------------------- 1 | {9,6,5,8,5,6,6,3,10,8} 2 | {8,2,2,6,6,10,2,1,9,9} 3 | {3,9…

HAWQ + MADlib 玩转数据挖掘之（五）——奇异值分解实现推荐算法

一.奇异值分解简介奇异值分解简称SVD(singular value decomposition),可以理解为:将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的三个子矩阵的相乘来表示,这三个小矩阵描述了大矩阵重要的特性.SVD的用处有很多,比如:LSA(隐性语义分析).推荐系统.数据降维.信号处理与统计等. 任何矩阵都可以使用SVD进行分解,对于一个MxN(M>=N)的矩阵M,存在以下的SVD分解: ∑是一个对角矩阵,其中的元素值就是奇异值,并且按照从大到小的顺序排列. 在很多情…

吴恩达机器学习笔记59-向量化：低秩矩阵分解与均值归一化（Vectorization: Low Rank Matrix Factorization & Mean Normalization）

一.向量化:低秩矩阵分解之前我们介绍了协同过滤算法,本节介绍该算法的向量化实现,以及说说有关该算法可以做的其他事情. 举例:1.当给出一件产品时,你能否找到与之相关的其它产品.2.一位用户最近看上一件产品,有没有其它相关的产品,你可以推荐给他. 我们将要做的是:实现一种选择的方法,写出协同过滤算法的预测情况. 我们有关于五部电影的数据集,我将要做的是,将这些用户的电影评分,进行分组并存到一个矩阵中. 我们有五部电影,以及四位用户,那么这个矩阵…

HAWQ + MADlib 玩转数据挖掘之（一）——安装

一.MADlib简介 MADlib是Pivotal公司与伯克利大学合作的一个开源机器学习库,提供了精确的数据并行实现.统计和机器学习方法对结构化和非结构化数据进行分析,主要目的是扩展数据库的分析能力,可以非常方便的加载到数据库中, 扩展数据库的分析功能,2015年7月MADlib成为Apache软件基金会的孵化项目,其最新版本为MADlib1.11,可以用在Greenplum.PostgreSQL和HAWQ等数据库系统中.官网地址:http://madlib.incubator.apache.o…