论文背景题目：Wide & Deep Learning for Recommender Systems 作者：Heng-Tze Cheng, Levent Koc, Jeremiah Harmsen, Tal Shaked, Tushar Chandra, Hrishi Aradhye, Glen Anderson, Greg Corrado, Wei Chai, Mustafa
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2023-10-27 14:11:53
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hadoop是一堆开源软件的集合，下面把这些开源软件做个简单介绍Apache Hadoop: 是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，是提供了一个分布式文件系统(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。Apache Hive: 是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的
Hadoop原来是Apache Lucene下的一个子项目，它最初是从Nutch项目中分离出来的专门负责分布式存储以及分布式运算的项目。简单地说来，Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop 是最受欢迎的在 Internet 上对搜索关键字进行内容分类的工具，但它也可以解决许
摘 要 基于大数据的推荐系统的实现主要基于hadoop的mapreduce程序，利用数学上的共线矩阵算法，来求出商品之间的亲密度，这个是要由用户购买的历史数据，经过分析求出来的。现在大数据时代已经到来，现在比较流行的就是hadoop和spark，hadoop是针对于离线数据的分析，而spark可以实时的对数据作出分析，还有一种技术是storm，它也可以做到实时对数据做出分析，但是它具有不稳定性，所
Mahout：Apache Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF）旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout项目目前已经有了多个公共发行版本。Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。通过使用 Apache Hadoop 库，Mahout 可以有效地扩
摘 要随着互联网与移动互联网迅速普及，网络上的电影娱乐信息数量相当庞大，人们对获取感兴趣的电影娱乐信息的需求越来越大,个性化的离线与实时的电影推荐系统 成为一个热门。然而电影信息的表示相当复杂，己有的相似度计算方法与推荐算法都各有优势，导致单一的相似度计算方法与推荐算法无法合适地应用于离线与实时的电影推荐系统 中。大量的电影数据的管理运营随着数据量的增长也变得越来越复杂，因此，如何综合
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2023-10-25 22:22:06
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引用Kim Mens and Angela Lozano. Source Code-Based Recommendation Systems. Recommendation Systems in Software Engineering, 2014, 93-130.摘要尽管今天的软件系统由各种各样的软件工件组成，但是源代码可以说仍然是最早更新的软件工件，因此也是最可靠的数据源。它提供了丰
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2023-07-30 13:55:43
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1 背景介绍1.1 行业背景在2014年以后，大数据领域内掀起了一股强劲的Apache Spark学习和应用的浪潮。 Apache Spark以内存计算为核心，以其通用，快速和完整的生态圈等特点，正在逐步取代速度较慢的hadoop，越来越多的应用在了企业中。 ADHOC SQL查询，流计算，数据挖掘 ，图计算，R语言，一个又一个功能强大的组件使得越来越多的spark爱好者和企业界意识到 ，只要掌握
这个分类 我主要想分享基于hadoop构建智能推荐系统的过程思路、程序设计和系统架构方面的一些技巧心得，至于hadoop、sqoop、hbase的安装和使用我就很少讲了，网上已经有不少这方面的文章了 mysql让咱们直奔主题吧。 算法1、 咱们要搭建一个智能推荐系统最重要的是什么呢？不是算法、也不是系统的自己，最关键是准确分析用户的行为数据，最终得出一个用户偏好表。有了这个用户偏好 表，咱们能够作
基于Flink实现的商品实时推荐系统。flink统计商品热度，放入redis缓存，分析日志信息，将画像标签和实时记录放入Hbase。在用户发起推荐请求后，根据用户画像重排序热度榜，并结合协同过滤和标签两个推荐模块为新生成的榜单的每一个产品添加关联产品，最后返回新的用户列表。 系统架构图 模块说明a.在日志数据模块(flink-2-hbase)中,又主要分为6个Flink任务:用户-产品
一、大数据的落地点1.数据出售数据商城：以卖数据为公司的核心业务2. 数据分析百度统计友盟GAIBM analysis3.搜索引擎4. 推荐系统mahout百分比5.精准营销（1）广告投入：网站所有者集成广告联盟的js->访问者访问页面->js发送用户数据->广告联盟发送一个可以报价的广告位信息给所有的广告公司（报价是否、价格多少）->广告公司接受到这个报价信息，根据携带的
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2023-10-02 20:44:46
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目录一、Hadoop介绍二、Hadoop 架构1、 Hadoop 1.x 架构2、Hadoop 2.x 3.x 架构三、HDFS介绍1、HDFS架构2、HDFS 特点四、 Hadoop 之 MapReduce 初体验1、使用上述的测试包, 计算圆周率2、使用上述的测试包, 进行词频统计一、Hadoop介绍1. Hadoop之父：道格 卡丁 （Doug Cutting）2. 吉祥物： 大象3. Ha
mahout是一个推荐系统的apache下的框架，而hadoop是一个分布式的框架。基于《mahout in action》一书中的第六章介绍了关于分布式的hadoop实现，首先先介绍关于mahout下的基于共现矩阵的物品相似度的算法实现。 概要 这篇文章主要论述我在实现上一篇文章所述功能时的具体操作过程。因为Hadoop现在有两套新旧API接口，因此在实现过程中需要十分注意你import进来的c
这个分类 我主要想分享基于hadoop构建智能推荐系统的过程思路、程序设计和系统架构方面的一些技巧心得，至于hadoop、sqoop、hbase的安装和使用我就不多讲了，网上已经有很多这方面的文章了让我们直奔主题吧。、 我们要搭建一个智能推荐系统最重要的是什么呢？不是算法、也不是系统的本身，最关键是准确分析用户的行为数据，最终得出一个用户偏好表。有了这个用户偏好 表，我们可以做的事太多了，比如
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2023-07-11 21:28:50
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MapReduce之基于内容的电影推荐（二）因为这个MapReduce方案比复杂，所以我把它拆分成三块，这样阅读和管理起来比也方便接上一篇博文MapReduce之基于内容的电影推荐（一），接下来利用MapReduce计算两个电影的相似度，通过计算他们的关联度来计算两个电影的相似度 这篇博文主要介绍通过MapReduce获取计算关联度所需要的相关参数MapReduce计算两个电影关联度1、对于每一对
电影评分案例之高效TopN例如:我们要求每部电影的最高评分的前n条记录,按照之前的做法在map端是以电影名为key,MovieBean为value,输出到reduce端,然后分组,将每组数组放入到List集合中按分数高低进行排序,取前n条. 此时我么可以考虑在map端时将MovieBean作为key,输出到缓存区中,让缓存区自动按电影名分区并排序,然后分组,在reduce端我们只需要取出前n条记录
大数据这个词也许几年前你听着还会觉得陌生，但我相信你现在听到hadoop这个词的时候你应该都会觉得“熟悉”！越来越发现身边从事hadoop开发或者是正在学习hadoop的人变多了。作为一个hadoop入门级的新手，你会觉得哪些地方很难呢？运行环境的搭建恐怕就已经足够让新手头疼。如果每一个发行版hadoop都可以做到像大快DKHadoop那样把各种环境搭建集成到一起，一次安装搞定所有，那对于新手
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2023-07-20 17:41:14
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引言推荐系统尤其是深度推荐系统已经在工业界得到了广泛应用，尤其是在电商场景下（如淘宝和京东的商品推荐）。一个好的工业级推荐系统可以推动业务增长带来大量的经济效益。那么，工业级推荐系统的最佳实践是怎样的呢？Facebook 的推荐团队在本文给出了他们的答案。本文详细介绍了 Facebook 最新的推荐系统实践包括特征处理、算法建模、代码实现和平台介绍。如此详细清楚的论文，可以说是工业界
原创
2022-04-30 21:06:39
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Mapreduce之基于内容的电影推荐（一）背景你是不是很想知道腾讯或爱奇艺是如何为用户创建推荐电影？或者淘宝京东如何为用户推荐图书？肯定有某种魔法算法生成的这些推荐系统，那么有那些推荐系统呢？这里介绍基于内容的推荐系统，基于内容的推荐系统会检查项目（如电影）的属性来为用户作出推荐，例如一个用户如果看了很多动作片，那么系统就会为他推荐这一类电影原理在基于内容的推荐系统中，我们得到的内容信息(如邻域
前言：这两个月来一直在处理接手实验室师兄的一个图书推荐项目，期间从读懂其用python构建的简易推荐系统到在spark上写pyspark、scala程序来实现一个基于大数据平台的分布式推荐系统，对于我这样一个无人指点的小白着实是费了一番功夫，现在做记录如下。一、在spark分布式平台运到的坑1、 如何在spark ui上监听到spark的历史运行记录利用spark UI 调试和监控运行的spark
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2023-10-18 23:32:34
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