MapReduce实现基于物品的协同过滤： 实现过程中需要执行多个mapreduce任务。 初始数据： job1: 生成用户对物品喜爱度矩阵 数据：初始数据 map: key=userid value=item:grade reduce: key=userid value=item:grade,it ...
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2016-07-08 19:41:24
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方法一ZenCart第一优惠券 例如，你的销售人员在展销会上发出优惠券，每个销售人员都有一个不同的优惠券代码 客户第一次使用该优惠券时，zencart会自动设置推荐代码 客户不会看到这个 方法一 ZenCart第一优惠券例如，你的销售人员在展销会上发出优惠券，每个销售人员都有一个不同的优惠券代码客户 ...
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2016-07-08 13:23:06
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libMF是林智仁老师开发的一个用于推荐系统的矩阵分解库，下载地址：libMF 测试用的数据集是MovieLen，一个给电影评分的数据集，下载在此：ML 最近在阅读libMF的源代码，并且准备开发其Matlab接口，在此做做笔记。 我的开发环境是在Win8-64bit + Visual Studio ...
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2016-07-08 11:33:48
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Hive是构建在hdfs上的一个数据仓库，本质上就是数据库，用来存储数据
数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不变化的数据集合，用于支持企业或组织的决策分析处理。
1. 面向主题：数据仓库的主题是按照一定得主题进行组织的，即用户所关注的重点对象，比如商品推荐系统。
2. 集成的：将分散的数据(文本文件，oracle数据，mysql数据。。。)进行加工处理才...
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2016-07-07 11:05:57
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对数据集movie ml-100k 有用户，电影，评分，时间戳四个数据字段， 以用户-电影组成的评分矩阵R，可以用SVD方法转化成两个因子矩阵P,Q ，用两个因子的乘积R'来作为原先矩阵的近似，R由于用户看的电影数目及一个电影所能吸引用户的数量，决定了R是稀疏的，然而R'是R的近似，相对于R是稠密的 ...
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2016-07-07 01:01:12
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阅读目录 1. 广告的价值 2. 传统广告和互联网广告的区别 3. 推荐系统和互联网广告的区别 4. 互联网广告系统研究核心 5. 广告的售卖模式 6. 计算广告中基本概念 7. 参考资料 因为工作需要，最近一直在关注计算广告学的内容。作为一个新手，学习计算广告学还是建议先看一下刘鹏老师在师徒网的教 ...
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2016-07-05 13:59:56
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在概率论和统计学中，相关（Correlation，或称相关系数或关联系数），显示两个随机变量之间线性关系的强度和方向。在统计学中，相关的意义是用来衡量两个变量相对于其相互独立的距离。
在推荐系统中，我们常用皮尔逊相关系数来衡量两个用户兴趣的相似度，它是判断两组数据与某一直线拟合程度的一种度量。它在用户对物品的评分数据差别大时（如有些用户评分普遍较高，有些用户评分普遍偏低）时的效果更好。也即它...
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2016-07-03 11:55:37
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上一篇博文详细介绍了如何使用Spark Python进行数据处理和特征提取，本系列从本文开始，将陆续介绍用Spark Python对机器学习模型进行详细的探讨。
推荐引擎或许是最为大众所知的一种机器学习模型。人们或许并不知道它确切是什么,但在使用Amazon、Netflix、YouTube、Twitter、LinkedIn和Facebook这些流行站点的时候,可能已经接触过了。推荐是这些网站...
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2016-06-28 20:38:43
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大数据已经成为一种发展趋势，得到越来越多的公司参与。最近从事大数据系统设计开发和推荐引擎方面的工作，分几篇文章两个系列把自己的心得记录一下， 和大家分享一下大数据方面的经验。 整个平台包括监控系统、日志分析系统、推荐系统。按数据业务步骤划分，分为数据采集、清洗、存储、分析和服务。整个数据流程如下图： ...
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2016-06-26 21:01:35
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下面是些泛泛的基础知识，但是真正搞机器学习的话，还是非常有用。像推荐系统、DSP等目前项目上机器学习的应用的关键，我认为数据处理非常非常重要，因为很多情况下，机器学习的算法是有前提条件的，对数据是有要求的。 机器学习强调三个关键词：算法、经验、性能，其处理过程如下图所示。 上图表明机器学习是数据通过 ...
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编程语言 时间：
2016-06-26 21:00:04
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