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
作者:熊猫烧香 链接:www.pythonheidong.com/blog/article/27/ 来源:python黑洞网 对<Python核心编程>的褒奖 “ The long-awaited second edition of Wesley Chun’s Core PythonProgramming proves to be well worth the wait—its deep and broad coverageand useful exercises will help read
首先观看数据: l 数据的基本特征用 describe 描述每个基本特征 l 画图画出每个特征的基本统计图 应用import matplotlib.pylab as pl 画图显示 l 关于特征值特别大的数据集 :可能对结果产生权重的等级影响 所以尽量将数据进行归一化 特征值归一化的原因: 1:看数据范围看看是否可以归一化 Aum 归一化 虽然等级已经有过归一化这个方向: l :看看数据是否完整() 想到对后续目标的完整度处理 由于一般的模型对于空值来讲不符合模型的,
This chapter covers What recommenders are, within Mahout A first look at a recommender in action Evaluating the accuracy and quality of recommender engines Evaluating a recommender on a real data set: GroupLens 1.mahout in Action2.2第一个例子 Runn