互联网给用户带来了大量的信息，满足了用户在信息时代对信息的需求，也使得用户在面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息，对信息的使用效 率反而降低了，而通常解决这个问题最常规的办法是推荐系统，推荐系统能有效帮助用户快速发现感兴趣和高质量的信息，提升用户体验，增加用户使用产品时间， 并有.....
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2015-06-21 17:12:59
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现在进行推荐的第三步：
1:利用数据的格式如下：
2：编程语言采用的是Java，源代码如下：
package top10;
import java.util.*;
import java.io.*;
public class top {
public static void top(String []one,String []two,String []thre...
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2015-06-19 10:35:01
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一、什么是推荐算法互联网的出现和普及给用户带来了大量的信息，满足了用户在信息时代对信息的需求，但随着网络的迅速发展而带来的网上信息量的大幅增长，使得用户在面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息，对信息的使用效率反而降低了，这就是所谓的信息超载（informationoverload）问...
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2015-06-17 15:06:29
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为了保证用户体验和使用效果，推荐系统中的机器学习算法一般都是针对完整的数据集进行的。然而，随着推荐系统输入数据量的飞速增长，传统的集中式机器学习算法越来越难以满足应用需求。因此，分布式机器学习算法被提出用来大规模数据集的分析。作为全球排名第一的社交网站，Facebook就需要利用分布式推荐系统来帮助...
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2015-06-16 12:30:53
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基于SparkMLlib平台的协同过滤算法---电影推荐系统又好一阵子没有写文章了，阿弥陀佛...最近项目中要做理财推荐，所以，回过头来回顾一下协同过滤算法在推荐系统中的应用。说到推荐系统，大家可能立马会想到协同过滤算法。本文基于SparkMLlib平台实现一个向用户推荐电影的简单..
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2015-06-16 01:27:03
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本文是Spark调研笔记的最后一篇，以代码实例说明如何借助Spark平台高效地实现推荐系统CF算法中的物品相似度计算。
在推荐系统中，最经典的推荐算法无疑是协同过滤（Collaborative Filtering, CF），而item-cf又是CF算法中一个实现简单且效果不错的算法。
在item-cf算法中，最关键的步骤是计算物品之间的相似度。本文以代码实例来说明如何利用Spark平台快速计算...
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2015-06-10 15:47:17
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《Recommender System An Introduction》。第四章，基于知识推荐。概要，能够以相对较小的代价获取和维护这些知识。可是，在一些场景下，比方房屋、汽车、计算机等商品，协同系统会由于评分数据少而效果不好；或者时间跨度因素也非常重要的情况，用户偏好随着各种状况而变化等；这些场景...
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2015-06-08 18:48:41
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代码有问题，运行出错，寻找解决办法，是不是数据集的错误呢？#include#include#include#include#include#include#include#include#include using namespace std; const int ITERM_SIZE=1682;c...
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2015-06-01 20:16:37
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前言推荐系统并不是新鲜的事物，在很久之前就存在，但是推荐系统真正进入人们的视野，并且作为一个重要的模块存在于各个互联网公司，还是近几年的事情。随着互联网的深入发展，越来越多的信息在互联网上传播，产生了严重的信息过载。如果不采用一定的手段，用户很难从如此多的信息流中找到对自己有价值的信息。解决信息过载...
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2015-05-28 16:02:07
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本文测试的Spark版本是1.3.1在使用Spark的机器学习算法库之前，需要先了解Mllib中几个基础的概念和专门用于机器学习的数据类型特征向量Vector：Vector的概念是和数学中的向量是一样的，通俗的看其实就是一个装着Double数据的数组
Vector分为两种，分别是密集型和稀疏型
创建方式如下： val array:Array[Double] = ...
val vector...
