Spark機器學習之推薦引擎
一. 最小二乘法建立模型 關於最小二乘法矩陣分解，我們可以參閱： 一、矩陣分解模型。 用戶對物品的打分行為可以表示成一個評分矩陣A(m*n)，表示m個用戶對n各物品的打 ...
原文：Spark學習筆記——構建基於Spark的推薦引擎
推薦模型 推薦模型的種類分為： .基於內容的過濾：基於內容的過濾利用物品的內容或是屬性信息以及某些相似度定義,來求出與該物品類似的物品。 .協同過濾：協同過濾是一種借助眾包智慧的途徑。它利用大量已有的用戶偏好來估計用戶對其未接觸過的物品的喜好程度。其內在思想是相似度的定義。 在基於用戶的方法的中,如果兩個用戶表現出相似的偏好 即對相同物品的偏好大體相同 ,那就認為他們的興趣類似。 同樣也可以借助基 ...
2017-04-29 21:39 12 460 推薦指數：
相關推薦
“基於 Apache Mahout 構建社會化推薦引擎”-電影推薦引擎建立
一，參考文章： （1）基於 Apache Mahout 構建社會化推薦引擎：http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-mahout/ （2）“基於 Apache Mahout 構建社會化推薦引擎”一文例子運行紀實 ：http ...
個性化推薦系統（二）---構建推薦引擎
當下推薦系統包含的層級特別的多，整個線上推薦系統包含：最上層線上推薦服務、中層各個推薦數據召回集（數據主題、分類池子）、底層各種推薦模型。 推薦系統介入線上各種業務，推薦系統當下已經介入內容方面：文章、問答、評論等各個業務系統，商品sku：純商品、消息push、素材，混合多個 ...
SparkML之推薦引擎（二)---推薦模型評估
本文內容和代碼是接着上篇文章來寫的，推薦先看一下哈~ 我們上一篇文章是寫了電影推薦的實現，但是推薦內容是否合理呢，這就需要我們對模型進行評估 針對推薦模型，這里根據 均方差 和 K值平均准確率 來對模型進行評估，MLlib也對這幾種評估方法都有提供內置的函數 在真實情況下，是要不斷地對推薦模型 ...
kylin的構建引擎從mr換成spark
說明： 由於線上業務kylin的cube越來越多，數據量隨着時間也在增長，構建時間會托的越來越長（同時跑的任務越多，mr時間越長，所以對同時跑的mr數量，我們進行了限制）。 這影響了數據的可用時間。目前需求是有看到近1個小時內的數據，而不再是早期的T-1 ...
spark 學習筆記 show()
函數重載 第一個參數：返回的行數 第二個參數：bool或者int類型，flase代表字段內容全部展示，true代表只展示20個字符，或者可以自動指定 第三個參數：是否垂直打印，默認 ...
Spark SQL學習筆記
Spark SQL學習筆記 窗口函數 窗口函數的定義引用一個大佬的定義： a window function calculates a return value for every input row of a table based on a group of rows。窗口函數與與其他函數 ...
Spark學習筆記之-Spark遠程調試
Spark遠程調試 本例子介紹簡單介紹spark一種遠程調試方法，使用的IDE是IntelliJ IDEA。 1、了解jvm一些參數屬性 -Xdebug -Xrunjdwp ...