Mahout
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achuo
IT码农，技术菜鸟，十年经验，技术渣渣
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Mahout的相似性度量（相似度算法）
User CF 和 Item CF 都依赖于相似度的计算，因为只有通过衡量用户之间或物品之间的相似度，才能找到用户的“邻居”，才能完成推荐。上文简单的介绍了相似性的计算，但不完全，下面就对常用的相似度计算方法进行详细的介绍： 1. 基于皮尔森相关性的相似度 —— Pearson correlation-based similarity皮尔森相关系数反应了两个变量之间的线性相转载 2016-04-25 16:54:13 · 2366 阅读 · 0 评论 -
Mahout推荐算法API详解
前言用Mahout来构建推荐系统，是一件既简单又困难的事情。简单是因为Mahout完整地封装了“协同过滤”算法，并实现了并行化，提供非常简单的API接口；困难是因为我们不了解算法细节，很难去根据业务的场景进行算法配置和调优。本文将深入算法API去解释Mahout推荐算法底层的一些事。目录Mahout推荐算法介绍算法评判标准：召回率与准确率Recommender.ja转载 2016-04-21 16:14:23 · 577 阅读 · 0 评论 -
用Maven构建Mahout项目
作为IT界的开发人员，我们也要跟上节奏，抓住机遇，跟着Hadoop一起雄起！关于作者：张丹(Conan), 程序员Java,R,PHP,Javascriptweibo：@Conan_Zblog: http://blog.fens.meemail: bsspirit@gmail.com转载请注明出处：http://blog.fens.me/hadoop-m转载 2016-04-22 17:05:18 · 436 阅读 · 0 评论 -
Mahout构建图书推荐系统
转载请注明出处：http://blog.fens.me/hadoop-mahout-recommend-book/前言本文是Mahout实现推荐系统的又一案例，用Mahout构建图书推荐系统。与之前的两篇文章，思路上面类似，侧重点在于图书的属性如何利用。本文的数据在自于Amazon网站，由爬虫抓取获得。目录项目背景需求分析数据说明算法模型转载 2016-04-22 17:54:00 · 651 阅读 · 0 评论 -
Mahout中的一些相似度算法实现解读
Mahout中实现的推荐算法是协同过滤，而无论是UserCF还是ItemCF都依赖于user相似度或item相似度。本文是对mahout中的一些相似度算法的解读。Mahout相似度相关类关系如下：有点乱(^.^) 从上图可看出，Mahout主要针对用户相似度和物品相似度的计算，并且除了HybridSimilarity之外全都能够用于计算user和item两者的相似转载 2016-04-25 17:28:53 · 2278 阅读 · 0 评论 -
Hadoop Web项目--Mahout0.10 MR算法集锦
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。目录(?)[+]1. 涉及技术及下载项目开发使用到的软件有：Myeclipse2014，JDK1.8，Hadoop2.6，MySQL5.6，EasyUI1.3.6，jQuery2.0，Spring4.1.3，Hibernate4.3.1，Struts2.3.1，Maven3.2.1，Mahout0.转载 2016-06-14 17:51:07 · 1152 阅读 · 0 评论