迷途的菜鸟

关联规则挖掘最经典的例子就是购物篮分析。也就是根据顾客购买行为模式，分析出商品与商品之间的联系。比如买了炸鸡，和可能接下来去买啤酒。这对于商品的布局，库存安排以及商业推销都有很大帮助。而我项目中也用到了关联规则算法，第一个是挖掘店铺和店铺之间的关系，第二个是挖掘店铺内商品与商品之间的关系。（这点我觉得分析意义不大，因为店铺内其实数据不大，种类也不是很多，挖掘的意义不大，但是领导有安排，咱就得做...

项目最近需要给用户推荐潜在的店铺，当时也在考虑是用协同过滤推荐还是用ALS训练模型，但是考虑到数据量是以一年为周期每天更新跑的，模型就算训练出来也没多大用处。耗时，调参，没有必要。所以还是决定使用协同过滤推荐。而我采用的是同现相似度矩阵来计算的。相关的原理介绍我这里就不再重复了，大家可以搜搜，有很多源码，只是对于矩阵不熟悉的人想告诉大家每个步骤计算得到的是什么内容，看着rdd一步一步往下走但是...