Mahout in action 中文版-6.分布式推荐计算-6.1

最新推荐文章于 2025-09-07 20:08:22 发布
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文章标签： 移动开发
本文介绍了使用Mahout进行分布式推荐计算的方法，重点讲解了如何利用Mahout实现高效的大规模推荐系统。
《Mahout in action 中文版-6.分布式推荐计算-6.1》,作者：花考拉，原文链接：http://www.cnblogs.com/colorfulkoala/archive/2012/12/16/2820855.html 分享自：博客园Android客户端(http://android.walkingp.com/cnblogs/)
mahout in action中文版
wenyusuran的专栏
08-15 5235
mahout in action 中文翻译第1章初识mahout mahout in action 中文翻译 1. 初识Mahout 本章涵盖以下内容： Apache Mahout是什么？现实中推荐系统引擎、聚类、分类概述配置mahout 读者可能从本书的标题中依然知晓，本书是一本使用的工具书，讲解如何将mahout应用于业界。Mahout是Apache开源的机器学习库。它实现的算法
Mahout原理与代码实例讲解
AI架构师小马
06-18 653
Mahout原理与代码实例讲解 1. 背景介绍 1.1 大数据时代的机器学习需求 随着互联网、物联网等技术的快速发展,我们正处于一个大数据爆发的时代。海量的数据为机器学习的发展提供了前所未有的机遇。然而,传统的机器学习算法和框架在处
Mahout in action 中文版-6.分布式推荐计算
lhfredfly的专栏
01-02 1170
6 分布式推荐计算 本章概述： 分析维基百科上的一个大数据集 利用Hadoop和分布式计算产生推荐结果 伪分布式上存在的非分布式推荐 本书着眼于持续增长的数据集，从10条到100,000再到1千万再到1.7千万。不过这依然是中等大小的推荐系统所处理的数据。本章依然放手一搏，处理了来自维基百科语料库中的1.3亿条数据，这些数据主要是以文章对文章的连接形式存在的。在这些数
Mahout in action 中文版-6.分布式推荐计算-6.2
weixin_30376509的博客
12-16 118
6.2分布式处理一个基于项目的推荐算法 对于如此规模的数据，我们希望使用分布式处理的方法。首先，我们会对基于项目的算法的分布式变异版本进行描述。它在某种程度上和以前非分布式的版本很相似。当然它看起来是完全不同的，因为以前的算法未曾被翻译到分布式的世界。接下来我们要用Hadoop来跑一跑。 6.2.1构造一个协同矩阵 这个算法由一些简单的矩阵操作都成，它易于解释并且容易实现。如果你上次接触...
Mahout in action分析维基百科数据例子(一)
cbl709的专栏
04-03 1424
本文来源于我个人博客www.chenbiaolong.com概要本文主要根据mahout in action第六章分析维基百科链接数据的例子编写。大部分内容是直接翻译的mahout in action，不过不是逐字翻译，加入了一些个人理解。关于本文的前提背景可以参考其他博主翻译的文章： Mahout in action 中文版-6.分布式推荐计算-6.1 Mahout in action 中文版
Apache Mahout的Taste基于Hadoop实现协同过滤推荐引擎的代码分析
郭胜龙的技术博客
05-12 1006
Taste 是 Apache Mahout 提供的一个协同过滤算法的高效实现，它是一个基于Java实现的可扩展的高效的推荐引擎。 该推荐引擎是用这样简单的数据格式表达用户对物品的偏好。 以此为输入数据，计算后就可以得到为每个user推荐的items列表。 他提供了方便的单机版的编程接口，也提供了基于hadoop的分布式的实现。 单机版的编程接口主要适用于写demo和做算法的评估，若处理
Mahout in action翻译
super
02-03 2547
有的地方译的磕磕巴巴，需要的凑合着看吧。 Mahout in Action学习笔记 目录 Part1 Recommendations 3 2 Introducing recommenders 3 2.3 评价推荐算法 3 2.3.1 训练数据和得分 3 2.3.2 运行推荐系统评估工具（RecommenderEvaluator） 4 2.2.3 获取评价结果 5 2.
mahout源码研究--参考资料
时刻保持危机感&对知识的渴望
02-26 2129
（一）UML知识： 在研究mahout源码时，需要用到UML来梳理清楚源码类之间的关系。 （二）参考资料目录 apache Mahout CookBook目录 1.Mahout并没有如此的难     1.1Java和hadoop安装     1.2安装一个Maven和NetBeans开发环境     1.3.编写一个基本的推荐引擎 2.什么时
MapReduce vs Tez vs Spark：分布式计算框架深度对比
csdn_tom_168的博客
07-16 692
MapReduce、Tez和Spark是三种主流分布式计算框架，各有特点。MapReduce采用严格的Map-Shuffle-Reduce模型，适合大规模批处理但延迟较高；Tez通过动态DAG优化执行流程，在Hive查询中表现优异；Spark基于内存计算和RDD模型，在迭代计算和实时处理方面性能突出。性能测试显示Spark执行速度最快（45分钟 vs Tez 75分钟 vs MapReduce 120分钟处理100TB数据），资源利用率最高（70-85%）。选择依据：MapReduce适合兼容旧系统和成本敏
Apache Mahout 推荐系统数据集及实战教程
weixin_36311421的博客
08-07 632
Apache Mahout是一个用于构建可扩展的机器学习算法的库，它以简化机器学习应用的开发过程为目标。该项目起源于2008年，其名称来自于夏威夷语中“追求者”或“爱好者”的意思，寓意追求智能与智能算法的开发者。在构建推荐系统时，高质量的数据集是不可或缺的。数据集通常来源于真实世界的用户行为数据，这些数据可以是用户在网站上点击、购买、评分或搜索等交互行为的记录。数据的来源多样，包括社交媒体平台、电子商务网站、在线电影数据库等。
HCatalog Table原理与代码实例讲解
AI天才研究院
05-28 720
HCatalog Table原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 1.1 大数据处理的痛点 在大数据时代，企业需要处理海量的结构化和非结构化数据。传统的数据处理方式效率低下，难以应对
Java驱动的推荐系统：揭秘大规模数据处理的工业级实践
墨夶的博客
07-14 313
该系统采用分层架构实现实时推荐服务，使用Kafka收集用户行为数据，Flink进行实时特征处理，Spark进行离线模型训练。数据采集层通过Kafka生产者将用户行为事件（点击、浏览、购买）以JSON格式发送至消息队列；实时处理层利用Flink窗口计算用户兴趣特征并写入Redis；算法层采用基于用户的协同过滤（Mahout实现），通过皮尔逊相关系数和最近邻算法生成推荐结果。系统整合了HBase存储历史数据、Redis缓存热点结果，支持实时与离线相结合的混合推荐模式。
【RK3576】【Android14】如何在Android kernel-6.1 的版本中添加一个ko驱动并编译出来?
诸葛一帆丶的博客
09-04 286
《RK3576 Android14驱动开发实战指南》介绍了将模块添加到内核源码树的标准方法。首先在内核源码的drivers/misc/目录下创建模块目录，编写包含init/exit函数的简单模块代码。然后配置Makefile和Kconfig文件，修改上层Makefile添加模块路径，并在Kconfig中添加新的配置选项。最后通过menuconfig启用该模块配置，完成模块的集成编译。该方法适用于RK3576平台Android14系统的驱动开发，提供了标准的内核模块开发流程。
Java 和 Python 的执行方式有很大不同——Android学习
ban102055的博客
09-04 2601
特性PythonJava执行方式(解释执行)->(先编译后执行)是否需要编译否是环境需要 Python 解释器需要JDK(包含javac和java在Android Studio中不适用全自动，点击“Run”即可给你的建议：为了学习 Android 开发：直接使用。不要担心命令行，IDE 会帮你处理一切。专注于编写代码和理解 Android 的概念（如 Activity、生命周期）。为了单纯学习 Java 语法。
Android网络之WIFI技术网络模型概述
最新发布
STCNXPARM的博客
09-07 523
1、IEEE802家族IEEE802家族是由一些列局域网(Local area network，简称LAN)技术规范所组成的，802.11是其中之一。IEEE802规范的重心放在OSI模型的最下面两层，因为它们同时涵盖了物理层(physical，简称PHY)与数据链路层（data link）组件。2、为啥IEEE802重点是定义数据链路层和物理层？与OSI模型的关联？
Android8 binder源码学习分析笔记（二）
g_i_a_o_giao的博客
09-05 1744
本文分析了Android框架中Activity启动流程涉及的Binder通信机制。通过跟踪startActivity()调用链，重点解析了客户端进程通过IApplicationThread（Binder对象）与AMS（ActivityManagerService）的跨进程通信过程：1) 客户端通过ActivityManager.getService()获取AMS的Binder代理；2) 调用AMS的startActivity方法时传入本进程的IApplicationThread对象；3) AMS通过该Bin
Android Activity的启动流程
w2064004678的博客
09-05 961
进程间协作：启动流程是应用进程与系统进程紧密协作的结果，通过 Binder IPC 进行通信系统进程是大脑：系统进程（特别是 ATMS 和 ActivityStarter）负责所有安全和调度决策（权限、栈管理、启动模式等）应用进程是执行者：应用进程在收到系统指令后，才真正执行创建 Activity 和生命周期回调的操作，且这些操作都在主线程完成：像一个“监控钩子”，贯穿整个流程，应用进程的每一步操作几乎都经由它和是 Binder stub，负责接收指令；是主线程管理器，负责执行指令。
Android 权限管理机制
w2064004678的博客
09-04 799
层级角色关键技术应用层申请框架层管理、授权、执行Native层执行, 与 PMS 通信内核层最终执行(DAC),SELinux(MAC)
Mahout In Action中文版详解：机器学习与推荐系统实战指南
《Mahout In Action》中文版不仅是一本实用的工具书，还是一部引导读者理解如何在实际项目中操作和优化分布式机器学习的指南。通过阅读这本书，无论是初学者还是经验丰富的专业人士都能从中找到有价值的洞见和实践...
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