第1章 Hive入门目录第1章 Hive入门1.1 什么是Hive1.2 Hive的优缺点1.2.1 优点1.2.2 缺点1.3 Hive架构原理1.4 Hive和数据库比较1.4.1 查询语言1.4.2 数据存储位置1.4.3 数据更新1.4.4 索引1.4.5 执行1.4.6 执行延迟1.4.7 可扩展性1.4.8 数据规模1.1 什么是HiveHive：由Facebook开源用于解决海量结构
在当今数据驱动的世界中，推荐系统在网络应用、电子商务、社交媒体等领域扮演着至关重要的角色。而基于Hive的推荐系统则利用大数据处理能力，通过海量数据分析为用户提供个性化推荐。本文将详细记录设计并实现“基于Hive的推荐系统”的过程。
## 协议背景
在大数据技术发展的初期，推荐系统主要依赖于传统的算法和小规模的数据集。随着时间推移，系统逐渐转向利用分布式计算框架，如Hadoop和Hive，来处
# 基于Hive的电影推荐系统
随着互联网的发展，各种在线流媒体平台如雨后春笋般涌现，用户在海量的电影资源中往往感到无从选择。为了帮助用户从众多电影中找到他们可能喜欢的内容，电影推荐系统应运而生。在众多数据处理技术中，Apache Hive以其强大的数据查询和分析能力，成为构建电影推荐系统的重要工具。本文将探讨如何基于Hive搭建一个简单的电影推荐系统，并给出相关代码示例。
## 1. 什么是
原创
2024-09-10 05:47:04
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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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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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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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# 基于Hadoop的音乐推荐系统
在现代社会，音乐推荐系统为用户提供个性化的音乐体验，方便用户在海量音乐中找到他们喜爱的歌曲。本文将介绍如何实现一个基于Hadoop的音乐推荐系统，适合刚入行的小白开发者。
## 项目流程
以下是实现基于Hadoop的音乐推荐系统的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备音乐数据集 |
| 2 | 安
原标题：用python写一个简单的推荐系统作者：肥肥的兔子1前言我和室友们产生了剧荒，萌生出要做一个个人用的推荐系统，解决剧荒的问题的想法，经过一轮的死缠烂打，这个个人推荐系统终于成型了。今天来分享一下心得，对此感兴趣的朋友可以自己对着写一个。2传统推荐算法系统首先介绍一下传统的推荐系统方法，之所以叫它传统，是因为大部分学习资料上都是用这一个方法。我们来假设有这么一个矩阵(用python的列表表示
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2023-08-06 20:28:03
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电影推荐系统-整体总结（五）实时推荐一、Scala代码实现1.自定义数据类--Model.scalapackage streamingRecommender
/**
* @Author : ASUS and xinrong
* @Version : 2020/9/4
* 数据格式转换类
* ---------------电影表------------------------
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2024-07-04 13:41:46
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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
471阅读
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基于内容的推荐系统（content-based recommender system）1. movie rating predict比如要预测一位观影者对于还未观看过的电影的评分，并根据他的观影记录给予推荐相应的电影。 如上图所示，需要算表格中问号的评分，那么就需要一个算法来进行实现。给出x0=1,使得特征变量成为三元向量。其中的thera是通过某种算法得到，在后面的习题中是根据代入数字进行计算
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2024-03-13 11:02:52
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《Recommender System An Introduction》，第三章，基于内容的推荐。概要“推荐相似用户喜欢的物品”，基于内容推荐则可描写叙述成“推荐与用户过去喜欢的物品相似的物品”。因此，推荐系统的任务还是（基于用户记录）预測用户是否喜欢自己没有见过的物品。基于内容的推荐。必须依赖关于物品和用户偏好的额外信息。但它不须要巨大的用户群体或评分记录。也就是说，仅仅有一个用户也能够产生推荐
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2015-10-15 15:08:00
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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
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2023-11-06 13:02:13
219阅读
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
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2023-12-31 19:58:13
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赛题地址背景： 随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载（information overload）的时代。在这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战：作为信息消费者，如何从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常困难的事情；作为信息生产者，如何让自己生产的信息脱颖而出，受到广大用户的关注，也是一件非常困难的事情。推荐系统就是解决这一矛盾的重要工具。推荐
1：联系用户兴趣和物品的方式2：标签系统的典型代表3：用户如何打标签4：基于标签的
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2022-09-09 06:21:43
1373阅读
0、概述使用的都是CLI或者hive –e的方式仅允许使用HiveQL执行查询、更新等操作。然而Hive也提供客户端的实现，通过HiveServer或者HiveServer2，客户端可以在不启动CLI的情况下对Hive中的数据进行操作，两者都允许远程客户端使用多种编程语言如Java、Python向Hive提交请求，取回结果。HiveServer与HiveServer2的异同？HiveServer和
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2023-07-11 23:08:10
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基于JAVA+Bootstrap+MySQL的图书推荐系统设计与实现（毕业论文+程序源码）文章目录： 基于JAVA+Bootstrap+MySQL的图书推荐系统设计与实现（毕业论文+程序源码）1、项目简介2、资源详情3、关键词4、毕设简介5、资源下载6、更多JAVA毕业设计项目 1、项目简介推荐系统是目前互联网中最常见的一种智能产品形式。由于网络中信息量的快速增长以及图书出版行业出版量的攀升，人们
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2023-07-21 23:25:51
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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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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。基于ALS矩阵分解算法的Spark推荐引擎实现。 &nb
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2024-04-08 08:21:11
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