推荐系统是根据用户的行为.兴趣等特征,将用户感兴趣的信息.产品等推荐给用户的系统,它的出现主要是为了解决信息过载和用户无明确需求的问题,根据划分标准的不同,又分很多种类别: 根据目标用户的不同,可划分为基于大众行为的推荐引擎和个性化推荐引擎 根据数据之间的相关性,可划分为基于人口统计学的推荐和基于内容的推荐 ...... 通常,我们在讨论推荐系统时主要是针对个性化推荐系统,因为它才是更加智能的信息发现过程.在个性化推荐系统中,协同过滤算法是目前应用最成功也是最普遍的算法,主要包括两大类,基于用户…

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 13]Spark综合案例:简易电影推荐系统…

网易大数据平台的Spark技术实践 作者 王健宗 网易的实时计算需求 对于大多数的大数据而言,实时性是其所应具备的重要属性,信息的到达和获取应满足实时性的要求,而信息的价值需在其到达那刻展现才能利益最大化,例如电商网站,网站推荐系统期望能实时根据顾客的点击行为分析其购买意愿,做到精准营销. 实时计算指针对只读(Read Only)数据进行即时数据的获取和计算,也可以成为在线计算,在线计算的实时级别分为三类:Real-Time(msec/sec级).Near Real-Time(min/hours…

利用用户行为数据 简介: 用户在网站上最简单存在形式就是日志. 原始日志(raw log)------>会话日志(session log)-->展示日志或点击日志 用户行一般分为两种: 1显性反馈:包括用户明确表示对物品喜好的行为(数据量小) 2隐形反馈:网页浏览等(数据量大) 用户行为的统一标准如下: 协同滤波与实验设计: 本文参考<推荐系统实践>这本书,但细节和书中略有不同,因为个人把书中代码组合到一起有些小问题,所以自己小修改了一番,可以运行,与大家分享. 实验数据集: 采用…

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 12]Spark MLLib 基础.应用与信用卡欺诈检测系统动手实践…

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 7]Spark 应用经验.调优与动手实践 目标: 1. 了解Spark 应用经验与调优的理论与方法,如果遇到Spark调优的事情,有理论思考框架. 2. 把调优的过程,进行动手实践,完成一些调优的优化过程,加深理解. 3. 做一个完整的调优的案例,再次加深自己对Spark调优的理解.…

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 9]SparkSQL程序设计基础与动手实践(上) 目标: 1. 理解Spark SQL最基础的原理 2. 可以使用Spark SQL完成一些简单的数据分析任务 3. 可以利用Spark SQL完成一个完整的案例…

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 10]Spark SQL 程序设计基础与动手实践(下) 目标: 1. 深入理解Spark SQL 程序设计的原理 2. 通过简单的命令来验证Spark SQL的运行原理 3. 通过一个完整的案例来验证Spark SQL的运行原理,自己实际动手来进行掌握 4. 顺利完成“篮球运动员评估系统”…

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 11]Spark Streaming 应用与动手实践 目标: 1. 掌握Spark Streaming的基本原理 2. 完成Spark Streaming最简单的演练和动手实验 3. 完成一个完整的Spark Streaming的实际案例(用户手机信息实时分析系统)…

 [原创 Hadoop&Spark 动手实践 6]Spark 编程实例与案例演示 Spark 编程实例和简易电影分析系统的编写 目标: 1. 掌握理论:了解Spark编程的理论基础 2. 搭建开发环境:自己可以搭建Spark程序开发的环境 3. 动手实践简单的示例:完成一些简单的动手实验,可以帮助Spark的深入理解 4. 完成一个完整的小项目:完成简易电影分析系统的编写 1. 掌握理论:了解Spark编程的理论基础…

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 7]Spark计算引擎剖析与动手实践 目标: 1. 理解Spark计算引擎的理论知识 2. 动手实践更深入的理解Spark计算引擎的细节 3. 通过编程案例加深理解…

挺实在 今天为大家分享下京东电商推荐系统实践方面的经验,主要包括: 简介 排序模块 实时更新 召回和首轮排序 实验平台 简介 说到推荐系统,最经典的就是协同过滤,上图是一个协同过滤的例子.协同过滤主要分为俩种:user-based 基于用户的协同过滤和 item-based 基于商品的协调过滤. 但是,现在绝大多数推荐系统都不会直接使用协同过滤来做推荐.目前主要用的是 learningtorank 框架. 这里,是推荐系统的框架,整个推荐系统可以分为两部分,在线部分和离线部分. 在线部分主要负责…

基于邻域的算法(2) 上一篇我们讲了基于用户的协同过滤算法,基本流程就是寻找与目标用户兴趣相似的用户,按照他们对物品喜好的对目标用户进行推荐,其中哪些相似用户的评分要带上目标用户与相似用户的相似度作为权重来计算.但是,基于用户的协同过滤算法存在一些弊端,如计算用户兴趣相似度矩阵将越来越困难,其运算时间复杂度和空间复杂度的增长和用户数的增长近似于平方关系,另外也很难对推荐结果进行解释.那么,这一篇我们继续来了解一下基于物品的协同过滤算法. 基于物品的协同过滤算法(ItemCF) 基于物品的协同过滤…

前言 推荐系统实践那本书基本上就更新到上一篇了,之后的内容会把各个算法拿来当专题进行讲解.在这一篇,我们将会介绍矩阵分解这一方法.一般来说,协同过滤算法(基于用户.基于物品)会有一个比较严重的问题,那就是头部效应.热门的物品容易跟大量的物品产生相似性,而尾部的物品由于特征向量系数很少产生与其他物品的相似性,也就很少被推荐. 矩阵分解算法 为了解决这个问题,矩阵分解算法在协同过滤算法中共现矩阵的基础上加入了隐向量的概念,也是为了增强模型处理稀疏矩阵的能力.物品和用户的隐向量是通过分解协同过滤的共现…

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…

你:kafka是什么? 我:嗯,这个嘛..看官网. Apache Kafka® is a distributed streaming platform Kafka is generally used for two broad classes of applications: Building real-time streaming data pipelines that reliably get data between systems or applications,Building rea…

Spark 基础入门,集群搭建以及Spark Shell 主要借助Spark基础的PPT,再加上实际的动手操作来加强概念的理解和实践. Spark 安装部署 理论已经了解的差不多了,接下来是实际动手实验: 练习1 利用Spark Shell(本机模式) 完成WordCount spark-shell 进行Spark-shell本机模式 第一步:通过文件方式导入数据 scala> val rdd1 = sc.textFile("file:///tmp/wordcount.txt")…

开始聊MapReduce,MapReduce是Hadoop的计算框架,我学Hadoop是从Hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

http://www.infoq.com/cn/news/2014/04/netease-spark-practice?utm_source=infoq&utm_medium=popular_links_homepage 网易的实时计算需求 对于大多数的大数据而言,实时性是其所应具备的重要属性,信息的到达和获取应满足实时性的要求,而信息的价值需在其到达那刻展现才能利益最大化,例如电商网站,网站推荐系统期望能实时根据顾客的点击行为分析其购买意愿,做到精准营销. 实时计算指针对只读(Read Onl…

发表于:<程序员>杂志2016年2月刊.链接:http://geek.csdn.net/news/detail/54500 作者:徐鑫,董西成 在流式计算领域,Spark Streaming和Storm时下应用最广泛的两个计算引擎.其中,Spark Streaming是Spark生态系统中的重要组成部分,在实现上复用Spark计算引擎.如图1所示,Spark Streaming支持的数据源有很多,如Kafka.Flume.TCP等.Spark Streaming的内部数据表示形式为DStrea…

用户行为数据的二分图表示 用户的购买行为很容易可以用二分图(二部图)来表示.并且利用图的算法进行推荐.基于邻域的模型也可以成为基于图的模型,因为基于邻域的模型都是基于图的模型的简单情况.我们可以用二元组\((u,i)\)来表示用户\(u\)对物品\(i\)有过购买行为,这样的话数据集可以用一个二分图来表示.我这里尝试画一个二分图(有点丑,不要介意哈): graph LR A(A) -->a[a] A(A) -->b[b] A(A) -->d[d] B(B) -->b[b] B(B)…

1.概述 Kafka系统的灵活多变,让它拥有丰富的拓展性,可以与第三方套件很方便的对接.例如,实时计算引擎Spark.接下来通过一个完整案例,运用Kafka和Spark来合理完成. 2.内容 2.1 初始Spark 在大数据应用场景中,面对实时计算.处理流数据.降低计算耗时等问题时,Apache Spark提供的计算引擎能很好的满足这些需求.Spark是一种基于内存的分布式计算引擎,其核心为弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets简称,RDD),它支持多种数…

简介 Apache Hadoop 2.0 包含 YARN,它将资源管理和处理组件分开.基于 YARN 的架构不受 MapReduce 约束.本文将介绍 YARN,以及它相对于 Hadoop 中以前的分布式处理层的一些优势.本文将了解如何使用 YARN 的可伸缩性.效率和灵活性增强您的集群.   回页首 Apache Hadoop 简介 Apache Hadoop 是一个开源软件框架,可安装在一个商用机器集群中,使机器可彼此通信并协同工作,以高度分布式的方式共同存储和处理大量数据.最初,Hadoo…

目录: 第一部分:操作系统准备工作: 1. 安装部署CentOS7.3 1611 2. CentOS7软件安装(net-tools, wget, vim等) 3. 更新CentOS7的Yum源,更新软件速度更快 4. CentOS 用户配置,Sudo授权 第二部分:Java环境准备 1. JDK1.8 安装与配置 第三部分:Hadoop配置,启动与验证 1. 解压Hadoop2.7.3更新全局变量 2. 更新Hadoop配置文件 3. 启动Hadoop 4. 验证Hadoop =========…

新版的Neo4j图形算法库(algo)中增加了个性化Pagerank的支持,我一直想找个有意思的应用来验证一下此算法效果.最近我看Peter Lofgren的一篇论文<高效个性化Pagerank算法>(Efficient Algorithms for Personalized PageRank)(https://arxiv.org/pdf/1512.04633.pdf),在论文中,有一个比较有趣的示例: 我们想在论文引用网络中进行个性化搜索的尝试,但是要怎样设置个性化PageRank的参数,才…

推荐数据集MovieLens及评测 数据集简介 MoiveLens是GroupLens Research收集并发布的关于电影评分的数据集,规模也比较大,为了让我们的实验快速有效的进行,我们选取了发布于2003年2月的 MovieLens 1M,这个数据集包含6000个用户对4000个电影的一百万个评分.这个数据集经常用来做推荐系统,机器学习算法的测试数据集.尤其在推荐系统领域,很多著名论文都是基于这个数据集的.数据集下载地址. 数据集格式 评分数据 在rating.dat文件当中,里面主要保存了…

基于邻域的算法(1) 基于邻域的算法主要分为两类,一类是基于用户的协同过滤算法,另一类是基于物品的协同过滤算法.我们首先介绍基于用户的协同过滤算法. 基于用户的协同过滤算法(UserCF) 基于用户的协同过滤算法是最古老的算法了,它标志着推荐系统的诞生.当一个用户甲需要个性化推荐时,首先找到那些跟他兴趣相似的用户,然后把那些用户喜欢的,甲没有听说过的物品推荐给用户甲,那么这种方式就叫做基于用户的协同过滤算法. 那么,这个算法包含两个步骤: 找到和目标用户兴趣相似的用户集合. 找到这个集合中的用户…

什么是冷启动问题 如何在没有大量用户数据的情况下设计个性化推荐系统并且让用户对推荐结果满意从而愿意使用推荐系统,就是冷启动问题.冷启动问题主要分为三类: 用户冷启动 物品冷启动 系统冷启动 下面我们将分别介绍这三种冷启动情况. 用户冷启动 用户冷启动主要解决如何给新用户做个性化推荐的问题.当新用户到来时,我们没有他的行为数据,所以也无法根据他的历史行为预测其兴趣,从而无法借此给他做个性化推荐.那么,我们可以利用用户的注册信息来解决冷启动问题.用户信息通常分为三种: 人口统计学信息 主要是用户的年…

前一篇文章我们介绍了LR->FM->FFM的整个演化过程,我们也知道,效果最好的FFM,它的计算复杂度已经达到了令人发指的\(n^2k\).其实就是这样,希望提高特征交叉的维度来弥补稀疏特征,不可避免的带来组合爆炸和计算复杂度过高的问题.这一篇,我们介绍一下Facebook提出的GBDT+LR的组合来解决特征组合和筛选的问题. 结构 整体的思路就是用GBDT构建特征工程,使用LR预估CTR这两步.由于这两步是独立的,所以不存在将LR的梯度回传到GBDT这类复杂问题.关于GBDT,就需要另外开一…

从这一篇开始,我们开始学习深度学习推荐模型,与传统的机器学习相比,深度学习模型的表达能力更强,并且更能够挖掘出数据中潜藏的模式.另外.深度学习模型结构也非常灵活,能够根据业务场景和数据结构进行调整.还是原来的样子,我会按照原理以及代码实现,再就是一些优缺点进行逐一介绍. AutoRec AutoRec可以说是最小的深度学习推荐系统了,它是一种单隐层神经网络推荐模型,将自编码器与协同过滤相结合.那么什么是自编码器呢?自编码器可以看做是一种压缩维度的工具,无论是图像.音频.还是文本,都能够通过自编码…