闵氏距离(Minkowski Distance) 当r=1时，曼哈顿距离(Manhatten) 当r=2时，欧氏距离(Euclidean) r=无穷大，上确界距离(Supermum Distance) 皮尔逊相关系数(Pearson CORRELATION Coeffcient)，取值[-1,1]， ...
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2016-05-18 21:42:54
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架构：数据收集：spark stareming从Azure Queue收集数据，通过自定义的spark stareming receiver，源源不断的消费流式数据。
数据处理: spark stareming分析用户行为日志数据，通过实时的聚集，统计报表现有的应用的运营信息，，也可以通过离线的训练模型，对实现数据进行预测和标注。
结果输出：hdfs
数据收集用到了这个东西，miner是个j...
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2016-05-18 18:47:30
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探索推荐引擎内部的秘密，第 1 部分: 推荐引擎初探 探索推荐引擎内部的秘密，第 2 部分: 深入推荐引擎相关算法 - 协同过滤 探索推荐引擎内部的秘密，第 3 部分: 深入推荐引擎相关算法 - 聚类 ...
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2016-05-13 10:20:29
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如果说过去的十年是搜索技术大行其道的十年，那么个性化推荐技术将成为未来十年中最重要的革新之一。目前几乎所有大型的电子商务系统，如Amazon、 CDNOW、Netflix等，都不同程度地使用了各种形式的推荐系统。而近来以“发现”为核心的网站正开始在互联网上崭露头角，比如侧重于音乐推荐的八 宝盒，侧重 ...
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2016-05-13 09:18:59
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Amazon.com Recommendations Item-to-Item Collaborative Filtering个人感受：这篇论文首先介绍了历史上的三种算法：传统协同过滤、聚类、基于搜索的算法。第一种方法在计算效率、少量数据上表现欠佳；第二种方法准确率欠佳；第三种方法比较“简单”，因此提出了大量计算在线下的物品-物品的相似记录进行推荐。揣测一下作者的思路，计算量大是因为数据量大，但是...
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2016-05-13 02:44:59
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Amazon.com Recommendations Item-to-Item Collaborative Filtering
个人感受：
这篇论文首先介绍了历史上的三种算法：传统协同过滤、聚类、基于搜索的算法。第一种方法在计算效率、少量数据上表现欠佳；第二种方法准确率欠佳；第三种方法比较“简单”，因此提出了大量计算在线下的物品-物品的相似记录进行推荐。
揣测一下作者的思路，计算量大是因为数...
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2016-05-13 02:37:37
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近期在做一个图书推荐系统的项目，其中在登录模块涉及到了中文字符，这一直是个很烦人的问题，因为编码格式太多，且不同编码格式下相同的字符的长度也不一样，所以在字符编码，特别是中文编码这一块很让人头疼，但幸好这一次，解决了问题，下面我就简单的谈一谈我对他的理解
在廖学峰的博客上他对编码做了一个简答的介绍，但主要是试验部分，我主要是结合我自己做的项目对其进行解读
1：字符编码的来源和简单分类...
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2016-05-13 00:27:29
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浅谈下协同过滤，其中相似性的计算，k邻域算法，slopone算法，以及显式和隐式、userCF和itemCF的区别与局限性...
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2016-05-12 21:22:20
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在推荐系统领域，人们往往只关注“用户-项目”之间的关联关系，而较少考虑它们所处的上下文环境（如时间、位置、周围人员、情绪、活动状态、网络条件等等）。但是在许多应用场景下，仅仅依靠"用户-项目"二元关系并不能生成有效推荐。例如，有的用户更喜欢在"早上"而不是"中午"被推荐合适的新闻信息；有的用户在不同的心情可能会希望被推荐不同类型的音乐。
上下文感知推荐系统领域的几个主题
推荐系统中的上下文建模技术;...
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2016-05-12 18:25:24
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用户的行为数据介绍：
用户的行为主要分为两种-显性反馈行为 和 隐性反馈行为 ，显性反馈行为主要包括 评分 和喜欢/不喜欢 ，youtube最早是使用是使用五分评价系统的，但是只有用户很不满意和特别满意的情况下才会评分，因此又把它变成了二级评分系统。 隐式反馈行为就是页面的浏览行为。
用户的行为分析：
用户的数据分布大都满足一种长尾分布，就是 每个单词出现的频率和他在热门排...
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2016-05-12 16:11:58
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