Mahout推荐之ItemBased 一.   算法原理 (一)    基本原理 如下图评分矩阵所示:行为user,列为item. 图(1) 该算法的原理: 1.  计算Item之间的相似度. 2.  对用户U做推荐 公式(一) Map tmp ; Map tmp1 ; for(item a  in userRatedItems){ rate  =userforItemRate(a) ListsimItem =getSimItem(a); For(Jin simItem){ Item b =j;

转载自:http://blog.fens.me/mahout-recommendation-api/ 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

原博文出自于: http://blog.fens.me/mahout-recommendation-api/ 感谢! Posted: Oct 21, 2013 Tags: itemCFknnMahoutrecommendationSlope OneTree ClusterUserCF Comments: 35 Comments Mahout推荐算法API详解 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, M

Mahout推荐算法API详解 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,中国进入大数据风起云涌的时代,以Hadoop为代表的家族软件,占

阅读导读: 1.mahout单机内存算法实现和分布式算法实现分别存在哪些问题? 2.算法评判标准有哪些? 3.什么会影响算法的评分? 1. Mahout推荐算法介绍 Mahout推荐算法,从数据处理能力上,能够划分为2类: 单机内存算法实现 基于Hadoop的分步式算法实现 1). 单机内存算法实现   单机内存算法实现:就是在单机下执行的算法,是由cf.taste项目实现的,像我们熟悉的UserCF,ItemCF都支持单机内存执行.而且參数能够灵活配置.单机算法的基本实例.请參考文章:用Mav

转载自(http://www.geek521.com/?p=1423) Mahout推荐算法分为以下几大类 GenericUserBasedRecommender 算法: 1.基于用户的相似度 2.相近的用户定义与数量 特点: 1.易于理解 2.用户数较少时计算速度快 GenericItemBasedRecommender 算法: 1.基于item的相似度 特点: 1.item较少时就算速度更快 2.当item的外部概念易于理解和获得是非常有用 SlopeOneRecommender(itemB

Mahout推荐算法之SlopOne 一.       算法原理 有别于基于用户的协同过滤和基于item的协同过滤,SlopeOne采用简单的线性模型估计用户对item的评分.如下图,估计UserB对ItemJ的偏好 图(1) 在真实情况下,该方法有如下几个问题: 1.  为什么要选择UserA计算? 2.  对大量稀疏的情况如何处理,而这种情况是最为普遍的. 图(2) Item1和item2的相似度:((5-3)+(3-4))/2=0.5 Item1和Item3的相似度:(5-2)/1=3 L

Mahout推荐的ItemBased 一.   算法原理 (一)    基本的 下面的例子,参见图评分矩阵:表现user,归类为item. 图(1) 该算法的原理: 1.  计算Item之间的相似度. 2.  对用户U做推荐 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQveXVleWVkZWFp/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=&q

实验简介 本次课程学习了Mahout 的 Bayes 分类算法. 一.实验环境说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名 shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到桌面上的程序: XfceTerminal: Linux 命令行终端,打开后会进入 Bash 环境,可以使用 Linux 命令: Firefox:浏览器,可以用在需要前端界面的课程里,只需要打开环境里写的 HTML/JS 页面即可: GVim:非常好用的编辑器,最简单的用

使用mahout fpgrowth 首先,这篇文章的内容大部分取自国外一篇博客Finding association rules with Mahout Frequent Pattern Mining,写这个出于几个原因,一 原文是英文的:二该博客貌似还被墙了,反正我是用了goagent才看到的:三 我简化了其实验内容,单纯的用数字表示item了. 首先是实验环境 jdk >= 1.6 maven hadoop (>1.0.0) mahout >= 0.7 环境搭建就不多说了,唯一注意的

基于mahout的itembased算法 事实上mahout分布式上仅仅是实现了部分算法.比方推荐算法中Item-based和slopone都有hadoop实现和单机版实现,User-based没有分布式实现. Mahout已实现的算法(单机版和分布式版) https://mahout.apache.org/users/basics/algorithms.html 大多数情况下,我们仅仅是调用mahout的算法,要么单机版,要么分布式版. 那么mahout的分布式算法怎么调用呢? 事实上maho

Mahout源码目录说明 mahout项目是由多个子项目组成的,各子项目分别位于源码的不同目录下,下面对mahout的组成进行介绍: 1.mahout-core:核心程序模块,位于/core目录下: 2.mahout-math:在核心程序中使用的一些数据通用计算模块,位于/math目录下: 3.mahout-utils:在核心程序中使用的一些通用的工具性模块,位于/utils目录下: 上述三个部分是程序的主题,存储所有mahout项目的源码. 另外,mahout提供了样例程序,分别在taste-

软件版本号: windows7: Tomcat7.JDK7.Spring4.0.2.Struts2.3.Hibernate4.3.myeclipse10.0.easyui:Linux(centos6.5):Hadoop2.4.Mahout1.0.JDK7: 使用Webproject调用Mahout的相关算法,提供监控.查看任务的执行状态. 自建Web项目.项目首页例如以下: 1. 准备 项目能够在http://download.csdn.net/detail/fansy1990/7600427(

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

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)? 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验.集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案,帮助你对整个人群得到统计意义上的结论,这些结论是我们在单个个体上无法得到的,它往往是某种趋势或者人群中共性的部分. Wikipedia 和 Google 是两个典型的利用集体智慧的 Web

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)? 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验.集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案,帮助你对整个人群得到统计意义上的结论,这些结论是我们在单个个体上无法得到的,它往往是某种趋势或者人群中共性的部分. Wikipedia 和 Google 是两个典型的利用集体智慧的 Web

原文地址 本文内容 软件 步骤 控制相关性 总结 参考资料 本文介绍如何用带 Apache Mahout 的 MapR Sandbox for Hadoop 和 Elasticsearch 搭建推荐引擎,只需要很少的代码. This tutorial will give step-by-step instructions on how to: 使用的电影评分数据位于 http://grouplens.org/datasets/movielens/ 使用 Apache Mahout 的协同过滤(c

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

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-mahout-roadmap/ 感谢! Mahout学习路线图 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, Crun

转自:http://blog.fens.me/hadoop-mahout-roadmap/ Mahout学习路线图 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.