Recommender 第15页

Recommender Systems基于内容的推荐

·2015-05-19 23:00

Recommender Systems协同过滤

　　第一部分是学习ID3时候积累的。一.以前写的基础知识　　1.信息：是用来消除不确定性的度量，信息量的大小，由所消除的不确定性的大小来计量（香农）。　　2.由于不确定性是由随机性引起的，所以用概率来描述和计量；熵entropy：源于热力学，是分子混乱程度的度量。　　3.X(离散型随机变量)的熵H(X) 为：H(X)= - ∑x ∈X p (x) log2 p (x)，其中，约定0log2

·2015-05-14 23:00

Recommender Systems引言

　　我想站在大神肩膀上...貌似是计算所的一个小伙伴...　　总结的很好，看得出来有一定的功底....　　不过对于自己看过了的东西，就不愿意再翻看第二遍了。恰好这本书和项亮那本很像，就直接看这本书了。顺便记记笔记，贴到这里，供更多人参考。一. 协同过滤的推荐　　基本思想：用户在过去有相同的偏好，e.g. 他们浏览或者买过相同的书，那么他们在未来也有相似的偏好。　　关键问题：　　（1）

·2015-05-13 23:00

Mahout基于余弦相似度的评估

importjava.io.File; importorg.apache.mahout.cf.taste.common.TasteException; importorg.apache.mahout.cf.taste.eval.RecommenderBuilder

u012965373·2015-05-12 09:00

基于欧式距离定义相似度推荐算法的评估

importjava.io.File; importorg.apache.mahout.cf.taste.common.TasteException; importorg.apache.mahout.cf.taste.eval.RecommenderBuilder

u012965373·2015-05-12 09:00

Mahout对于定制的GroupLens推荐进行评估

importjava.io.File; importorg.apache.mahout.cf.taste.common.TasteException; importorg.apache.mahout.cf.taste.eval.RecommenderBuilder

u012965373·2015-05-12 08:00

Cheatsheet: 2015 04.01 ~ 04.30

Other CentOS 7.1 Released: Installation Guide with Screenshots A Git Style Guide Recommender

·2015-05-10 21:00

RecommenderEvaluator实现对推荐程序的评分测试程序

/* *代码mahout实现训练数据和评分 *这里输出测试这个推荐程序的评分 *评分越低意味着估计值与实际实际偏好值得差别越小 *0.0为完美的估计 **/ packagebyuser; importjava.io.File; importorg.apache.mahout.cf.taste.common.TasteException; importorg.apache.mahout.cf.t

u012965373·2015-05-04 15:00

Introduction to Recommender Sys Part I (static)

Datatypes:ExplictImplictDifferencebetweenrecommenderandprediction:推荐系统建议你可能感兴趣的东西(topninterested)，而预测则预测用户对东西的喜好程度

EdwardLi·2015-04-24 22:00

JUAN425·2015-04-16 21:38

Recommender Systems 推荐系统(Week 9)

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44850971机器学习MachineLearning-AndrewNGcourses学习笔记RecommenderSystems

pipisorry·2015-04-03 09:00

Machine Learning by Andrew Ng --- Anomaly Detection and Recommender systems

Inanomalydetectionproblems,everyfeaturescorrespondingtooneformulaofGaussiandistribution.Tostartanomalydetection,thestepsyoushoulddoarethefellows:Usingalltheexamplesofeachfeaturetolearnthecorrespondmua

meanme·2015-03-26 10:00

Mahout案例实战--Dating Recommender 系统

软件版本：Hadoop：2.6.0；Mahout：1.0（自行编译，只使用了两个jar文件）；Spring：4.0.2；Struts：2.3；Hibernate：4.3；jQueryEasyUI：1.3.6；MySql：5.6；浏览器：chrome；MyEclipse：10.0；Hadoop平台配置：node1: NameNode/ResourceManger/DataNode/NodeManag

fansy1990·2015-03-11 00:00

Struts 注解配置例子及redirect,redirectAction,chain的区别

1 package edu.b.recommender.actions; 2 3 import org.apache.struts2.convention.annotation.Action; 4 import

xuhaihua1990·2015-03-04 16:00

Solr : realtime recommender

https://github.com/pferrel/solr-recommender

ylzhj02·2015-03-02 15:00

#研发解决方案介绍#Recsys-Evaluate（推荐评测）

郭恩洲的博客·2015-02-26 10:00

struts2的redirect和redirect action和chain的区别

Struts注解配置例子及redirect,redirectAction,chain的区别 1 package edu.b.recommender.actions; 2 3 import org.apache.struts2

hao707822882·2015-02-17 15:00

hadoop-mahout 核心算法总结

snwz·2015-02-07 10:00

开源软件学习之Crab

muricoca.github.io/crab/一、安装前一篇博文：http://blog.csdn.net/joyce0625/article/details/42340831二、使用我打算先走通一条线，先以user-basedrecommender

joyce0625·2015-01-03 21:28

斯坦福NG机器学习听课笔记-推荐系统（recommender system）

葫芦赛赛·2014-12-29 10:54

斯坦福NG机器学习听课笔记-推荐系统（recommender system）

huruzun·2014-12-29 10:00

《推荐系统》--最新进展：攻击、在线消费决策、普适环境、总结及经验

《RecommenderSystemAnIntroduction》，第九章，针对协同推荐系统的攻击《RecommenderSystemAnIntroduction》，第十章，在线消费决策《RecommenderSystemAnIntroduction

puma_dong·2014-12-24 15:00

mahout入门之对推荐结果进行评估

packagecom.besttone.mahout.demo.recommender; importjava.io.File; importjava.io.IOException; importorg.apache.mahout.cf.taste.common.TasteException

xiao_jun_0820·2014-12-23 23:00

《推荐系统》--混合推荐、解释及如何评估推荐系统

《RecommenderSystemAnIntroduction》，第五章，混合推荐方法。《RecommenderSystemAnIntroduction》，第六章，推荐系统的解释。

puma_dong·2014-12-19 16:00

puma_dong·2014-12-18 15:00

#研发解决方案介绍#Recsys-Evaluate（推荐评测）

郑昀基于刘金鑫文档最后更新于2014/12/1关键词：recsys、推荐评测、EvaluationofRecommenderSystem、piwik、flume、kafka、storm、redis、mysql

旁观者-郑昀·2014-12-17 14:00

#研发解决方案介绍#Recsys-Evaluate（推荐评测）

郑昀基于刘金鑫文档最后更新于2014/12/1关键词：recsys、推荐评测、EvaluationofRecommenderSystem、piwik、flume、kafka、storm、redis、mysql

zhengyun_ustc·2014-12-17 14:00

puma_dong·2014-12-17 14:00

puma_dong·2014-12-14 21:00

#研发解决方案介绍#Recsys-Evaluate（推荐评测）

郑昀基于刘金鑫文档最后更新于2014/12/1关键词：recsys、推荐评测、EvaluationofRecommenderSystem、piwik、flume、kafka、storm、redis、mysql

旁观者·2014-12-12 16:00

Mahout基于Hadoop平台建立的推荐器说明

SIMONE·2014-12-04 14:00

Mahout 协同过滤 itemBase RecommenderJob源码分析

heyutao007/article/details/8612906 Mahout支持2种 M/R 的jobs实现itemBase的协同过滤 I.ItemSimilarityJob II.RecommenderJob

·2014-11-04 17:00

Candy_Desire·2014-10-30 14:00

A Singular Value Decomposition Approach For Recommendation Systems (2)

Chapter2RecommenderSystems2.1De

yuzhongchun·2014-10-26 17:00

从源代码剖析Mahout推荐引擎

packages的说明：common:公共类包括，异常，数据刷新接口，权重常量eval:定义构造器接口，类似于工厂模式model:定义数据模型接口neighborhood:定义近邻算法的接口recommender

jiutianhe·2014-10-17 15:00

jiutianhe·2014-10-16 17:00

mongoDB 索引管理

{x:1})显示表data里面的所有索引>db.data.getIndexes()[ { "name":"_id_", "ns":"recommender

ruyees·2014-10-05 11:00

【Machine Learning】Mahout基于协同过滤(CF)的用户推荐

DianaCody·2014-09-05 12:00

mahout learning 代码示例

mahoutlearning代码示例http://www.cnblogs.com/jerome-rong/archive/2012/05/22/2512947.html一，Introductionpackagemia.recommender.ch02

nysyxxg·2014-07-13 15:00

机器学习

Tristan_S·2014-07-11 21:00

mahout 学习

---------------- 运行 hadoop jar mahout-examples-0.9-job.jar org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.RecommenderJob

Tristan_S·2014-07-09 21:00

ozhaohuafei·2014-07-05 19:00

hadoop2.2+mahout0.9实战

使用mahout的org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.RecommenderJob进行测试。

wbj0110·2014-06-16 11:00

hadoop2.2+mahout0.9实战

使用mahout的org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.RecommenderJob进行测试。

wbj0110·2014-06-16 11:00

hadoop2.2+mahout0.9实战

使用mahout的org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.RecommenderJob进行测试。

wbj0110·2014-06-16 11:00

[推荐系统]互联网推荐系统比较研究

推荐系统（recommendersystem）作为一种信息过滤

SunnyYoona·2014-06-11 22:00

Hello Mahout

.*; importorg.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.*; importorg.

traceorigin·2014-06-02 00:00

crab-源码-细节和示例

数据*测试用的数据都在scikits/crab/datasets下*数据以自定义容器Bunch的形式提供(对数据格式基本无限制)示例代码#找到的示例代码有个小错误 #from crab.recommenders.knn

深蓝苹果·2014-05-19 12:00

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