百度百科: Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库,它将结构化数据存储在网络上而不是表中.它是一个嵌入式的.基于磁盘的.具备完全的事务特性的Java持久化引擎,但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中.Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎,该引擎具有成熟数据库的所有特性.程序员工作在一个面向对象的.灵活的网络结构下而不是严格.静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性.企业级的数据库的所有好处. Neo4j因其嵌入式.高性能.轻量级等优势,越来越受到关注

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

基于lucene实现自己的推荐引擎 推荐常用算法之-基于内容的推荐 推荐算法

原博文出自于: http://blog.fens.me/mahout-recommend-engine/ 感谢! 从源代码剖析Mahout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, Bigto

Under the Hood: Building the App Center recommendation engine   As more apps on Facebook Platform have launched over the years, the types of apps available have become more diverse, making it crucial that people see the most relevant and highest qual

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 地址,

基于 Apache Mahout 构建社会化推荐引擎 http://www.ibm.com/developerworks/cn/views/java/libraryview.jsp 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

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,

We shape our tools and afterwards our tools shape us. ------Marshall McLuhan 麦克卢汉说:"我们塑造了工具,反过来工具也在塑造我们." 我本人不反感AI,也相信人工智能会开创一个伟大的时代,但是我们要思考一些东西,至少知道那是什么.本人旨在让你了解当前人工智能应用最普遍的智能推荐引擎(Intelligent Recommendation Engine),其背后的设计理念,以及一些更深度的思考.关于理念,它不像技

本文将使用 SparkML 来构建推荐引擎. 推荐引擎算法大致分为 基于内容的过滤.协同过滤.矩阵分解,本文将使用基于属于矩阵分解的 最小二乘法 算法来构建推荐引擎. 对于推荐引擎模块这里将分为两篇文章,第一篇文章主要是以实现推荐功能为主,第二篇文章主要是对模型进行评估 文章将按照以下章节来进行书写: 需求分析.获取数据.提取特征.训练模型.使用模型(推荐) 一.需求分析假设我们是 MovieStream 团队,专门为用户提供在线电影和电视节目的内容服务. 现在我们有个需求::给用户推荐电影!

关键字:SVD.奇异值分解.降维.基于协同过滤的推荐引擎作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actionhttps://github.com/pbharrin/machinelearninginaction ****************************

Spark机器学习 准备环境 jblashttps://gcc.gnu.org/wiki/GFortranBinaries#MacOS org.jblas:jblas:1.2.4-SNAPSHOT git clone https://github.com/mikiobraun/jblas.git cd jblas mvn install 运行环境 cd /Users/erichan/Garden/spark-1.5.1-bin-cdh4 bin/spark-shell --name my_mli

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

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

  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

Neo4j图形数据库备份 backup.sh文件 nowtime=`date +"%Y-%m-%d_%H_%M"` #原文件路径 sourcepath='/home/neo4j/neo4j-enterprise-3.3.5/data/databases/' #源文件名称 sourcefile='graph1.db' #源备份全路径 sourcefull="$sourcepath""$sourcefile"'/.' #备份文件路径 backuppa