Mahout In Action中ItemCFHadoop流程图

最新推荐文章于 2021-08-19 08:16:59 发布
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#Hadoop #Mahout #ItemCF

博客可能围绕Hadoop和Mahout展开，重点涉及ItemCF相关内容。Hadoop是大数据开发常用工具，Mahout可用于机器学习，ItemCF常用于推荐系统，这些技术在信息技术领域有重要应用。

见图

这里写图片描述

mahout in action中的源码
12-25
源码仓库中的`MiA-master`包含了《Mahout in Action》一书中的所有示例代码，这对于读者理解和实现书中介绍的算法非常有帮助。你可以跟随这些示例，逐步学习如何使用Mahout进行数据预处理、模型训练和评估。通过实际...
Mahout in Action完整版本(英文)
01-31
一些支持 Map-Reduce 的集群实现包括 k-Means、模糊 k-Means、Canopy、Dirichlet 和 Mean-Shift。 　Distributed Naive Bayes 和 Complementary Naive Bayes 分类实现。
Mahout学习路线图-张丹老师
weixin_30654419的博客
04-09 140
前言 Mahout是Hadoop家族中与众不同的一个成员，是基于一个Hadoop的机器学习和数据挖掘的分布式计算框架。Mahout是一个跨学科产品，同时也是我认为Hadoop家族中，最有竞争力，最难掌握，最值得学习的一个项目之一。 Mahout为数据分析人员，解决了大数据的门槛；为算法工程师，提供基础的算法库；为Hadoop开发人员，提供了数据建模的标准；为运维人员...
用图的存储结构实现ItemCF
shangwen_的专栏
08-31 1823
其实，网上有很多基于物品的xie
推荐系统算法--ItemCF--MF(ALS)--FF
凝眸伏笔的博客
02-15 6028
1.ItemCF： 协同过滤是什么？ 协同过滤 (Collaborative filtering)，指的是，通过收集群体用户的偏好信息，自动化预测（过滤）个体用户可能感兴趣的内容。协（collaborating）是群体行为，过滤（filtering）则是针对个人的行为。 ItemCF：Item Collaboration Filter，基于物品的协同过滤。 核心......
itemcf的hadoop实现优化(Python)
问道于盲
02-04 1798
原始数据如下： u1 a,d,b,c u2 a,a,c u3 b,d u4 a,d,c u5 a,b,c 计算公式使用：sim = U(i)∩U(j) / (U(i)∪U(j)) 其中： (U(i)∪U(j)) = U(i) + U(j) -  U(i)∩U(j)  原始的Hadoop实现需要5轮MR，优化后只需要两轮就可以完成。 之前的轮数过多，主要在于计算(U(i)∪U(j
【甘道夫】如何在cdh5.2上运行mahout的itemcf on hadoop
甘道夫的大数据进化论
10-23 3263
环境： hadoop-2.5.0-cdh5.2.0 mahout-0.9-cdh5.2.0 步骤： 基本思路是，将mahout下的所有jar包都引入hadoop的classpath即可，所以修改了$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh，添加如下代码将mahout的所有jar包引入hadoop的classpath： f
mahout in action
07-29
在压缩包中包含的文件“MahoutinAction2.pdf”很可能是《Mahout in Action》的部分或完整电子版，读者可以通过它获取关于Mahout的详细教程和案例研究。这本书可能涵盖以下关键知识点： 1. **机器学习基础**：介绍...
掌握最新Mahout源码：Mahout in Action源码解析
标题和描述中提到的知识点涉及到Apache Mahout项目以及相关的学习材料《Mahout in Action》。这两个资源对于学习和理解Mahout这一开源机器学习库有着重要的意义。首先，我们来详细说明Apache Mahout的相关知识点。 ...
基于ItemCF协同过滤、hadoop-mapreduce的商品推荐系统下载地址
08-22
基于ItemCF协同过滤、hadoop-mapreduce的商品推荐系统下载地址。 基于ItemCF的协同过滤 物品推荐系统 Collaborative filtering goods recommendation system based on ItemCF Step1.run(config, paths); // 格式化 去重 Format reset Step2.run(config, paths); // 计算得分矩阵 Score matrix Step3.run(config, paths); // 计算同现矩阵 Computing co-occurrence matrix Step4.run(config, paths); // 同现矩阵和得分矩阵相乘 Multiply the co-occurrence matrix and the score matrix Step5.run(config, paths); // 把相乘之后的矩阵相加获得结果矩阵 Add the matrix after multiplication to obtain the result matrix Step6.run(config, paths); // 排序推荐 Sort recommendation 需要更多资源请关注。 Github: https://github.com/huangyueranbbc
【甘道夫】基于Mahout0.9+CDH5.2运行分布式ItemCF推荐算法
甘道夫的大数据进化论
10-24 2848
环境： hadoop-2.5.0-cdh5.2.0 mahout-0.9-cdh5.2.0 引言 虽然Mahout已经宣布不再继续基于Mapreduce开发，迁移到Spark，但是实际面临的情况是公司集群没有足够的内存支持Spark这只把内存当饭吃的猛兽，再加上项目进度的压力以及开发人员的技能现状，所以不得不继续使用Mahout一段时间。 今天记录
推荐算法的Python实现——ItemCF（基于物品的协同过滤）
白水的博客
08-19 5266
1. 数据集 本博客用Movielens-1m数据集的ratings.dat作为推荐数据来训练UserCF推荐模型。第一列是用户id(user_id)、第二列是物品id(item_id)、第三列是用户对物品的评分(score)、第四列是时间戳(timestamp)。 在Movielens-1m的元素数据集中，ratings.dat是用::作为分隔符的。在本次的python实现中，提前将分隔符::替换为了,，文件名ratings.dat改为了ratings.csv。 如果嫌麻烦不想该，改代码也可以，主要替换
mahout itemCF 简单使用
既认准这条路，又何必在意要走多久
12-01 2516
mahout 自带算法 itemCF 使用说明
Mahout fp-growth
weixin_30685029的博客
05-22 323
FP-growth Apriori算法的一个主要瓶颈在于，为了获得较长的频繁模式，需要生成大量的候选短频繁模式。FP-Growth算法是针对这个瓶颈提出来的全新的一种算法模式。目前，在数据挖掘领域，Apriori和FP-Growth算法的引用次数均位列三甲。参看论文《Mining Frequence Pat...
机器学习：Mahout协同过滤算法
yang_shibiao的博客
08-21 5654
1、推荐系统 1.1、什么是推荐系统 为了解决信息过载和用户无明确需求的问题，找到用户感兴趣的物品，才有了个性化推荐系统。 1.2、推荐系统业务流程 推荐系统广泛存在于各类网站中，作为一个应用为用户提供个性化的推荐。它需要一些用户的历史数据，一般由三个部分组成：基础数据、推荐算法系统、前台展示。 基础数据包括很多维度，包括用户的访问、浏览、下单、收藏，用户的历史订单信息，评...
hadoop-mr案例-itemcf
zoe_ranxiaosu的博客
03-06 485
电子商务网站是个性化推荐系统重要地应用的领域之一 -亚马逊就是个性化推荐系统的积极应用者和推广者，亚马逊的推荐系统深入到网站的各类商品，为亚马逊带来了至少30%的销售额。 不光是电商类，推荐系统无处不在。 QQ好友推荐；新浪微博的你可能感兴趣的人；优酷，土豆的电影推荐；豆瓣的图书推荐；大众点评的餐饮推荐；世纪佳缘的相亲推荐；天际网的职业推荐等等。 思考： ----购买成功后:购买了该商品的...
mahout 推荐系统
LOVE Gui!
05-05 2351
参考 ：https://www.cnblogs.com/leboop/p/9453756.html
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