概述本文主要从一次完整的Map-Reduce作业提交运行入手分析这个过程中涉及到的Hadoop源码架构，此外本文基于的Hadoop版本是2.6.4总体流程 上图给出了Hadoop在运行一次Map-Reduce作业过程中涉及到的组件交互，其中涉及到的6个进程间交互接口的作用如下：接口作用ApplicationClientProtocolclient向ResourceManager提交/丢弃作业MRC
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2024-02-19 07:53:50
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最近这两年推荐系统特别火，本文搜集整理了一些比较好的开源推荐系统，即有轻量级的适用于做研究的SVDFeature、LibM
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2023-07-07 10:57:29
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# 如何实现一个简单的图书推荐系统
在这个项目中，我们将实现一个简单的图书推荐系统，帮助用户根据他们的阅读历史或兴趣推荐他们可能喜欢的书籍。以下是实现这个系统的详细步骤和相关代码。
## 流程概述
下面是我们实现图书推荐系统的步骤概述表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------
# Python图书推荐系统的实现与解析
在数字时代，图书推荐系统越来越受到关注。推荐系统的目标是帮助用户根据他们的兴趣和习惯找到合适的书籍。本文将探讨如何利用Python实现一个简单的图书推荐系统，并提供完整的代码示例。
## 推荐系统的基本概念
推荐系统通常基于用户的行为和偏好数据来生成个性化的推荐。常见的推荐技术包括内容推荐和协同过滤。内容推荐算法依赖于书籍的内容特征，而协同过滤是基于
原创
2024-10-10 07:05:48
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一、整体结构图二、代码分解2.1 infos.py一部电影的详细信息适合用 字典 结构来存储，我们可以给字典里添加多个键值对来保存电影的名称、座位表和宣传时用的字符画，比如电影《泰坦尼克号》的详细信息就可以按下面的形式保存到字典 titanic 中：infos = [
{
'name': '泰坦尼克号',
'symbol': '''
+====================
一、项目介绍本系统是以Django作为基础框架，采用MTV模式，数据库使用MongoDB、MySQL和Redis，以从豆瓣平台爬取的电影数据作为基础数据源，主要基于用户的基本信息和使用操作记录等行为信息来开发用户标签，并使用Hadoop、Spark大数据组件进行分析和处理的推荐系统。管理系统使用的是Django自带的管理系统，并使用simpleui进行了美化。二、系统架构图三、系统模块图四、目录结
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2023-12-28 15:34:19
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用Python构建你自己的推荐系统 现如今，网站用推荐系统为你提供个性化的体验，告诉你买啥，吃啥甚至你应该和谁交朋友。尽管每个人口味不同，但大体都适用这个套路。人们倾向于喜欢那些与自己喜欢的其他东西相似的东西，也倾向于与自己身边的人有相似的口味。推荐系统就尝试捕捉这一规律来帮助预测你也可能喜欢的其他东西。 为帮用户高效挑选商品，电子商务、社交媒体、视频和在线新闻平台已积极部署了他们自己的推荐系
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2024-08-16 11:45:55
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目录一、整体目录（示范）：文档含项目技术介绍、E-R图、数据字典、项目功能介绍与截图等二、运行截图三、代码部分（示范）：四、数据库表(示范)：数据库表有注释，可以导出数据字典及更新数据库时间，欢迎交流学习五、主要技术介绍：六、项目调试学习（点击查看）七、项目交流一、整体目录（示范）：文档含项目技术介绍、E-R图、数据字典、项目功能介绍与截图等二、运行截图三、代码部分（示范）：注册较验代码：// 注
环境是 64bit Ubuntu 14.04 系统, jdk 1.7 以及 Eclipse Mars (4.5) 这里介绍两种调试 Hadoop 源代码的方法: 利用 Eclipse 远程调试工具和打印调试日志. 这两种方法均可以调试伪分布式工作模式和完全分布式工作模式下的 Hadoop. 最后介绍我自己的方法, 可以打印你想查看的信息( 针对单个文件内部 ). (1) 利用 Eclip
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2024-01-08 18:32:44
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http://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/
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2022-07-19 11:28:35
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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
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2024-01-29 01:59:35
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基于物品的协同过滤算法（Item-Based Collaborative Filtering）是目前业界应用最多的算法，亚马逊、Netflix、Hulu、YouTube都采用该算法作为其基础推荐算法。 基于用户的协同过滤算法有一些缺点：随着网站的用户数目越来越大，计算用户兴趣相似度矩阵将越来越困难，其运算时间复杂度和空间复杂度的增长和用户数的增长近似平方关心。并且，基于用户的协同过滤算法很难对推
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2023-12-21 11:22:17
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目录一、项目功能描述二、功能展示页面1.登录注册 2.管理员2.1 图书管理2.2 用户管理 2.3 个人信息2.4 修改密码3.用户端3.1 图书馆3.2 借阅3.3 个人信息3.4 推荐总结项目地址：luochen1513/exercises-project (github.com)https://github.com/luochen1513/exercises-proje
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2023-12-21 11:53:02
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简单在线图书推荐网 使用Python语言+Django框架+Mysql数据库 基于用户、物品的协同过滤推荐算法 开发在线图书推荐系统 图书网站推荐系统 个性化推荐算法开发 人工智能、机器学习、分布式大数据开发 SimpleBookRecommendWebPython一、项目简介1、开发工具和使用技术Python3.8，Django3，mysql8，navicat数据库管理工具，html页面，jav
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2023-10-12 09:07:40
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AsyncTask 异步任务，可以很方便的在应用中执行下载等可能阻塞UI Thread的任务，现在分析一下它的源码。首先列出AsyncTask的一些核心方法和域：public abstract class AsyncTask<Params, Progress, Result> {
private static final int CORE_POOL_SIZE = 5;
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2023-10-07 23:23:10
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关键字: 分布式云计算
Google的核心竞争技术是它的计算平台。Google的大牛们用了下面5篇文章，介绍了它们的计算设施。 GoogleCluster：http://research.google.com/archive/googlecluster.html Chubby：http://labs.google.com/papers/chubby.html GFS：http://labs.go
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2021-08-18 10:06:57
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本节介绍两种调试Hadoop源代码的方法：利用Eclipse远程调试工具和打印调试日志。这两种方法均可以调试伪分布式工作模式和完全分布式工作模式下的Hadoop。本节主要介绍伪分布式工作模式下的Hadoop调试方法。（1）利用Eclipse进行远程调试下面以调试ResourceManager为例，介绍利用Eclipse远程调试的基本方法，这可分两步进行。步骤1 调试模式下启动Hadoop。在Had
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2015-03-29 11:37:46
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2021SC@SDUSC1.Hadoop配置信息处理1.1 Windows 操作系统的配置文件Windows 系统广泛使用一种特殊化的 ASCII 文件（以“ini”为文件扩展名）作为它的主要配置文件标准。INI文件被称为初始化文件（Initialization File）或概要文件（profile）。应用程序可以拥有自己的配置文件，存储应用的设置信息，也可以访问 Windows 的基本
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2024-10-15 08:29:31
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电影推荐，设计为用户提供电影推荐，MovieLens数据集---用户描述、电影描述、评分记录三部分。用户的静态信息描述了该用户的人口统计学信息，如表征该用户的性别和年龄等。电影的静态信息则描述了该电影的内容，如表征该电影是喜剧、恐怖剧、爱情剧等；用户的评分记录则是用户的行为信息，表示用户看完电影之后对该电影的量化指标，它是连接用户与电影的媒介。在大型电影推荐网站中，推荐系统的设计往往是多种推荐引擎
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2024-08-14 19:33:08
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可以看KDD会议，最新推荐系统论文。推荐系统概述传统推荐模型Old school Model协同过滤模型通过对用户之间的关系，用户对物品的评价反馈一起对信息进行筛选过滤，从而找到目标用户感兴趣的信息。用户—商品的评分矩阵（该矩阵很可能是稀疏的）用户\物品xxxxxx行向量表示每个用户的喜好，列向量表明每个物品的属性基于评分矩阵（行列）计算相似度，以下是计算相似度的一些方法：余弦相似度皮尔逊相关系数
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2023-10-27 15:26:50
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