Elasticsearch（三）实现一个推荐系统
大体思路 分解user-item矩阵，将user和item embedding到低维稠密的（维度默认为20）空间，然后利用ES的dense vector字段来计算user和item的相关性分数，或item和item之间的相似度分数。 步骤 准备数据 训练模型 模型导入es 生成推荐 ...
原文：spark2.4+elasticsearch６.1.1搭建一个推荐系统
目录 整体框架 安装相关的组件 elasticsearch安装 spark安装 下载es hadoop中间件 安装计算向量相似度的elasticsearch插件 运行 结果展示 参考博客 本博文详细记录了IBM在网上公布使用spark，elasticsearch搭建一个推荐系统的DEMO。demo中使用的elasticsearch版本号为 . ,数据集是在推荐中经常使用movies data。D ...
2019-03-06 18:37 0 872 推荐指数：
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第三篇：一个Spark推荐系统引擎的实现
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 ...
Spark推荐系统实践
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 ...
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