huang9012的专栏

简介： 智能推荐大都基于海量数据的计算和处理，然而我们发现在海量数据上高效的运行协同过滤算法以及其他推荐策略这样高复杂的算法是有很大的挑战的，在面对解决这个问题的过程中，大家提出了很多减少计算量的方法，而聚类无疑是其中最优的选择之一。 聚类 (Clustering) 是一个数据挖掘的经典问题，它的目的是将数据分为多个簇 (Cluster)，在同一个簇中的对象之间有较高的相似度，而不同簇的对象差

目录(?)[+] 通过可伸缩、商业友好的机器学习来构建智能应用程序 Grant Ingersoll, 技术人员, Lucid Imagination 简介： 当研究院和企业能获取足够的专项研究预算之后，能从数据和用户输入中学习的智能应用程序将变得更加常见。人们对机器学习技巧（比如说集群、协作筛选和分类）的需求前所未有地增长，无论是查找一大群

简介： 随着 Web 技术的发展，使得内容的创建和分享变得越来越容易。每天都有大量的图片、博客、视频发布到网上。信息的极度爆炸使得人们找到他们需要的信息将变得越来越难。传统的搜索技术是一个相对简单的帮助人们找到信息的工具，也广泛的被人们所使用，但搜索引擎并不能完全满足用户对信息发现的需求，原因一是用户很难用恰当的关键词描述自己的需求，二是基于关键词的信息检索在很多情况下是不够的。而推荐引擎的出现，

简介： 本系列的第一篇为读者概要介绍了推荐引擎，下面几篇文章将深入介绍推荐引擎的相关算法，并帮助读者高效的实现这些算法。 在现今的推荐技术和算法中，最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法。它以其方法模型简单，数据依赖性低，数据方便采集 , 推荐效果较优等多个优点成为大众眼里的推荐算法“No.1”。本文将带你深入了解协同过滤的秘密，并给出基于 Apache Mahout 的协同过滤算

简介： Web 2.0 的一个核心思想就是“群体智慧”，即基于大众行为，为每个用户提供个性化的推荐。这使得如何让用户能更快速更准确的获得所需要的信息，成为了 Web 应用成败的关键。Apache Mahout 是 ASF（Apache Software Foundation）的一个较新的开源项目，提供机器学习领域的一些经典算法的高效实现。本文主要讲述如何基于 Apache Mahout 来构建社会