理解MapReduce关键两个步骤: 首先是构想出结构的数据结构,这种数据结构可以支撑你的业务分析使用:是要理解这种模式的处理元素. 第二步,分析原始数据的结构是怎样的: 第三步,基于原始数据结构以及目标数据结构,在分析map的实现逻辑,返回值什么,sort-shuffle之后的值什么,这个值也是reduce的入口参数,然后是reduce的逻辑是什么,以符合目标结构: map和reduce在处理数据上面的很大差别在于map之后会有一个汇总过程,按照key进行汇聚(发生在sort-shuffle阶…

PredictionIO+Universal Recommender虽然可以帮助中小企业快速的搭建部署基于用户行为协同过滤的个性化推荐引擎,单纯从引擎层面来看,开发成本近乎于零,但仍然需要一些前提条件.比如说,组织内部最好已经搭建了较稳定的Hadoop,Spark集群,至少要拥有一部分熟悉Spark平台的开发和运维人员,否则会需要技术团队花费很长时间来踩坑,试错. 本文列举了一些PredictionIO+Universal Recommender的使用过程中会遇到的Spark平台相关的异常信息,…

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12913.html 主要思路 使用协同过滤的思路,从当前指定的用户过去的行为和其他用户的过去行为的相似度进行相似度评分,然后使用这个相似度的评分,来构建其他用户过去的行为列表,去除当前指定用户与其他用户重复的内容,形成一份推荐列表,将其中的内容推荐给当前指定用户. 准备工作 numpy库的安装,安装过程可以自行问度娘.一个比较简单的安装就是直接通过pip安装. pip install numpy 或者下载numpy的wh…

  机器学习 101 Mahout 简介 建立一个推荐引擎 使用 Mahout 实现集群 使用 Mahout 实现内容分类 结束语 下载资源 相关主题   在信息时代,公司和个人的成功越来越依赖于迅速有效地将大量数据转化为可操作的信息.无论是每天处理数以千计的个人电子邮件消息,还是从海量博客文章中推测用户的意图,都需要使用一些工具来组织和增强数据. 这其中就蕴含着 机器学习领域以及本文章所介绍项目的前景:Apache Mahout(见 参考资料). 机器学习是人工智能的一个分支,它涉及通过一些技…

七,共同好友. 在所有用户对中找出“共同好友”. eg: a    b,c,d,g b    a,c,d,e map()->  <a,b>,<b,c,d,g> ;<a,c>,<b,c,d,g>;..... <a,b>,<a,c,d,e> reduce()->    <a,b>,<c,d>   也就是a,b的共同好友是c,d. 上述就是思想. 八,使用MR实现推荐引擎 1.购买过该商品的顾客还购买了哪…

转载自:http://blog.fens.me/mahout-recommend-engine/ 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年开始…

基于Azure构建PredictionIO和Spark的推荐引擎服务 1. 在Azure构建Ubuntu 16.04虚拟机 假设前提条件您已有 Azure 帐号,登陆 Azure https://portal.azure.com . 点击左上部的 +New 按钮,在搜索框中输入 Ubuntu ,或者点击 Virtual Machine 选择 Ubuntu Server 14.04 LTS,然后点击 Create 创建虚拟机. 创建完成虚拟机后,在虚拟机的设置中找到 Azure 为其分配的 IP…

来源:http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-mahout/index.html 推荐引擎简介 推荐引擎利用特殊的信息过滤(IF,Information Filtering)技术,将不同的内容(例如电影.音乐.书籍.新闻.图片.网页等)推荐给可能感兴趣的用户.通常情况下,推荐引擎的实现是通过将用户 的个人喜好与特定的参考特征进行比较,并试图预测用户对一些未评分项目的喜好程度.参考特征的选取可能是从项目本身的信息中提取的,或是基于用户所在的社…

基于Spark ALS构建商品推荐引擎   一般来讲,推荐引擎试图对用户与某类物品之间的联系建模,其想法是预测人们可能喜好的物品并通过探索物品之间的联系来辅助这个过程,让用户能更快速.更准确的获得所需要的信息,提升用户的体验.参与度以及物品对用户的吸引力. 在开始之前,先了解一下推荐模型的分类: 1.基于内容的过滤:利用物品的内容或是属性信息以及某些相似度定义,求出与该物品类似的物品 2.协同过滤:利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度 3.矩阵分解(包括显示矩阵分解.隐式…

优化推荐系统的JVM关键参数 -Xmx 设定Java允许使用的最大堆空间.例如-Xmx512m表示堆空间上限为512MB -server 现代JVM有两个重要标志:-client和-server,分别为客户端程序(运行时间短.占用资源少)和服务器端程序(长时间运行.资源密集型)选择合适的JVM配置. -d32和-d64 分别设定为32位和64位模式.在一台64位的机器上,两种都是有效的.尽管通常情况下最好是让JVM自己决定,但32位模式可以降低内在需求(例如引用变成4字节).当然,32位模式下不…