剖析mahout脚本mahout 位于$MAHOUT_HOME/bin目录下，是所有mahout调用的入口。主要会做各类环境变量的设置。MAHOUT_JAVA_HOME:指定java的执行路劲，会覆盖$JAVA_HOMEMAHOUT_HEAPSIZE :JAVA运行堆栈的内存大小HADOOP_CONF_DIR : hadoop 配置文件路径主要是*-site.xml这些文
做测试和做数据，会有完全不同的思考范畴和方式，你要努力转变，数据是一个朝阳行业 给你一个方向，看你敢不敢兴趣，个性化搜索，或者说个性化搜索这个东西怎么做。给你发的那些资料主要是之前搜索在做什么，现在我比较关心的是搜索将来要做什么，以一种怎样的体系化的方法去达到可预期的结果。你可以想想 有想法，咱们可以讨论讨论 这言下之意是让我去多关注下个性化搜索方面的内容，有
在做了之前的推荐计算和推荐数据的表示之后，让我们真正进入到推荐器本身的详细内容中，这才是干货。 在Mahout中两种众所周知的推荐算法：基于用户，以及基于商品的推荐器。本章深入讲解背后的理论，以及Mahout中的实现。这两个算法都是依赖于相似度的度量。有很多种定义相似度的方式，本章会具体介绍在Mahout中如何使用你的选择。其中的实现包括Pearson关联，log lik
推荐结果的质量大部分由数据的数量和质量决定。“进去的是垃圾，出来的一定也是垃圾”在这里再适用不过。拥有高质量的数据是一件好事，一般而言，拥有许多数据也是好的。 推荐算法自然是数据密集型的；算法的计算需要访问大量的信息。数据的质量和它的表示方法对运行时的性能有巨大的影响。明智得选择数据结构能提升几个数量级的性能，且在大规模时更是关系重大。
2.2 创建一个推荐器 2.3 构造一个推荐系统 推荐引擎室一个工具，一种回答问题的方法，“对一个用户而言，什么是最好的推荐呢？”在研究答案以前，最好是要先调查下问题。究竟什么才是真正的一个好的推荐引擎？当一个推荐引擎产出时我们怎么才能知道？本章之后的内容主要挖掘怎样构建一个推荐器，因为这在研究特定的推荐系统时会相
最近开发要用到HashMap。所以就抽空看了下HashMap的实现细节以及在开发过程中需要注意的一些小点，特别是并发访问中，HashMap一直是性能瓶颈的罪魁祸首，有许多需要开发者来留意的地方。 HashMap在jdk中是一个链表的闭地址散列结构。因此在高并发的情况下容易引发get与set同时出现的场景，这样就容易导致链表遍历死循环而引发并
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