mahout

探索推荐引擎内部的秘密，第 2 部分: 深入推荐引擎相关算法 - 协同过滤

本文将带你深入了解协同过滤的秘密，并给出基于 Apache Mahout 的协同过滤算法的高效实现
·2015-11-01 11:16

基于 Apache Mahout 构建社会化推荐引擎

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。
·2015-11-01 11:16

Mahout源码MeanShiftCanopyDriver分析之一初识

nbsp;下载赋值到一个文本文件中，然后上传到HDFS文件系统上面，使用下面的命令： bin/hadoop fs -put synthetic_control.data testdata；上传完毕后直接在mahout
·2015-11-01 11:20

Apache Mahout 简介

Apache Mahout 项目旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout 的创始者 Grant Ingersoll 介绍了机器学习的基本概念，并演示
·2015-11-01 10:18

Mahout in action 中文版-6.分布式推荐计算-6.2

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
·2015-11-01 08:41

Mahout in action 中文版-6.分布式推荐计算-6.1

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。在这些数据集中，文
·2015-11-01 08:41

mahout 0.7关于随机选择数据的一个bug

这个bug就出现在中心点的随机选取上，mahout的实现不是真的随机。 【位置】：     
·2015-10-31 16:33

Mahout Naive Bayes中文新闻分类示例

一、简介 关于Mahout的介绍，请看这里：http://mahout.apache.org/ 关于Naive Bayes的资料，请戳这里： Mahout实现了Naive Bayes分类算法
·2015-10-31 13:19

2015年计划

年其实才真正算的上是我的大数据元年，我需要在这一年中为自己的职业发展打好地基，所以需要做到但不限于： 1、熟练使用mr,yarn,spark(spark sql,spark streaming,ml....),hive,mahout
·2015-10-31 12:29

Hadoop学习笔记（1）

Facebook NewYorkTimes) Hadoop 2008: HBase Zookeeper  Mahout 2009:
·2015-10-31 11:05

基于 Apache Mahout 构建社会化推荐引擎

     Apache Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现
·2015-10-31 10:51

Mahout：1->配置，RecommenderIntro，资源参考

配置： maven：下载，配置，用于在Mahout目录mvn install 编译mahout eclipse：导入jars，编译测试例子 hadoop：分布式 Mahout：下载，配置  
·2015-10-31 09:33

MapReduce模式、算法和用例

不幸的是，除了《应用MapReduce进行数据密集的文本处理》和《Mahout in Action》几本有名书籍之外，很少有关设计MapReduce实现的出版物。
·2015-10-31 09:10

mahout算法源码分析之Itembased Collaborative Filtering（二）RowSimilarityJob

Mahout版本：0.7，hadoop版本：1.0.4，jdk：1.7.0_25 64bit。
·2015-10-31 09:43

基于 Apache Mahout 构建社会化推荐引擎【链接】

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。
·2015-10-31 08:18

Hadoop初体验——搭建hadoop简单实现文本数据全局排序

，单机跑算法的时间让我无法容忍，理论上如果合理的将大数据量分布式并行计算框架（例如hadoop）应用到这些算法上能有效提高算法执行速度(当然，要求算法本身可以全部或部分进行并行化处理)，下一步想要学习Mahout
·2015-10-30 16:03

初探:探索推荐引擎内部的秘密

同时在理 论讲解的基础上，还会结合 Apache Mahout 介绍如何在大规模数据上实现各种推荐策略，进行策略优化，构建高效的推荐引擎的方法。
·2015-10-30 15:32

mahout算法源码分析之Itembased Collaborative Filtering（四）共生矩阵乘法

Mahout版本：0.7，hadoop版本：1.0.4，jdk：1.7.0_25 64bit。
·2015-10-30 14:44

Mahout基于内存的DataMode 推荐引擎Demo2

转自：http://woshiwzy.iteye.com/blog/899211   //注释的部分是基于文件也可以理解为基于日志文件的， //DataModel 可以有很多种，实现abstractDataMode的子类，原则上都可以作为数据源，个人觉得，不管是那种DataMode各自有优缺点 //应该视情况而定， package com.test.ma
·2015-10-30 14:35

利用mahout实现推荐引擎demo1

做这个实验只要在eclipse里创建一个java工程，然后写一个java文件，在src下创建一个mahout_data.txt数据文
·2015-10-30 14:35

“基于 Apache Mahout 构建社会化推荐引擎”一文例子运行纪实(引用)

这篇文章原作者不知何故，在几个关键点上一笔带过，想要让例子运行起来，得费自己好大功夫才能搞定，去年我搞好了一次，没记博客，结果服务器不知怎么原来东西没了，这次我是花了2天时间搞定的，记下来一是为自己备忘，也希望能帮助那些还在苦闷的同行者。 1：Taste 的安装与简单的 Demo 实现 这一部分还是写的比较好的，基本按照文档操作就能看到结果 2：使用 Taste 构建推荐引擎实例 – 电影推
·2015-10-30 14:01

Mahout源码目录说明

Mahout源码目录说明 mahout项目是由多个子项目组成的，各子项目分别位于源码的不同目录下，下面对mahout的组成进行介绍： 1、mahout-core：核心程序模块，位于/core目录下
·2015-10-30 13:46

网络摘录

领域技能：熟悉目前互联网较为流行且成熟的各种技术，如JAVA(SSH),NOSQL(mongodb,redis,hbase),数据挖掘(Hadoop,Mahout),搜索(lucene,solor)，
·2015-10-30 13:59

Mathout 安装部署

安装Mahout，并运行测试样例，抓图测试实验过程 证明已部署成功 Mahout 下载地址:http://apache.dataguru.cn/mahout/0.9/mahout-distribution
·2015-10-30 12:45

【甘道夫】通过Mahout构建推荐系统--通过IDRescorer扩展评分规则

通过Mahout构建推荐系统时，假设我们须要添�某些过滤规则（比方：item的创建时间在一年以内），则须要用到 IDRescorer 接口，该接口源代码例如以下： package 
·2015-10-30 12:55

在windows xp下利用Eclipse构建Mahout

Mahout构建的先决条件 1） JDK，使用1.6版本。需要说明一下，因为要基于Eclipse构建，所以在设置path的值之前要先定义JAVA_HOME变量。
·2015-10-30 11:18

Mahout中相似度计算方法介绍

nbsp; 在现实中广泛使用的推荐系统一般都是基于协同过滤算法的，这类算法通常都需要计算用户与用户或者项目与项目之间的相似度，对于数据量以及数据类型不同的数据源，需要不同的相似度计算方法来提高推荐性能，在mahout
·2015-10-30 11:18

Mahout下个性化推荐引擎Taste介绍

Taste是 Apache Mahout 提供的一个个性化推荐引擎的高效实现，该引擎基于java实现，可扩展性强，同时在mahout中对一些推荐算法进行了MapReduce编程模式转化，从而可以利用hadoop
·2015-10-30 11:17

挖掘FP-Tree

本文要说的是分数据，想法来自mahout的fp-tree并行实现。
·2015-10-30 11:09

认识Mahout下的云计算机器学习

Apache Mahout 是 ApacheSoftware Foundation (ASF) 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序
·2015-10-30 10:17

非常好的协同过滤入门文章

同时在理论讲解的基础上，还会结合 Apache Mahout 介绍如何在大规模数据上实现各种推荐策略，进行策略优化，构建高效的推荐引擎的方法。
·2015-10-30 10:14

Mahout 安装

Mahout是Hadoop的一种高级应用。运行Mahout需要提前安装好Hadoop。 1.下载二进制解压安装包。
·2015-10-30 10:04

TOP 10 开源的推荐系统简介

阿里云携手开源中国众包平台发布百万悬赏项目»  最近这两年推荐系统特别火，本文搜集整理了一些比较好的开源推荐系统，即有轻量级的适用于做研究的SVDFeature、LibMF、LibFM等，也有重量级的适用于工业系统的Mahout
zkl99999·2015-10-28 23:00

mahout源码KMeansDriver分析之四

比如编写下面的测试程序：   package mahout.fansy.test.
·2015-10-28 09:41

mahout的安装及实验

Apache Mahout 简介http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-mahout/   一.安装mahout需要的软件： 1，jdk
·2015-10-28 08:38

[Mahout] 完整部署过程

概述        Mahout底层依赖Hadoop，部署Mahout过程中最困难的就是Hadoop的部署    
·2015-10-28 07:35

hadoop Mahout中相似度计算方法介绍

来自：http://blog.csdn.net/samxx8/article/details/7691868 相似距离(距离越小值越大) 优点 缺点 取值范围 PearsonCorrelation 类似于计算两个矩阵的协方差 不受用户评分偏高 或者偏低习惯影响的影响 1. 如果两个item相似个数小于2时 无法计算相似距离. [可以
·2015-10-28 07:01

hadoop mahout 算法和API说明

org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.RecommenderJob.main(args) --input 偏好数据路径，文本文件。
·2015-10-28 07:00

Apache Mahout中的机器学习算法集

Apache Mahout 是 ApacheSoftware Foundation (ASF) 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序
·2015-10-27 15:29

Mahout in action 中文翻译

【译】mahout in action 2.2 运行首个推荐引擎 博客分类：  Mahout in action Apache算法生活IDE Mahout包含一个推荐引擎的几种类型
·2015-10-27 15:28

mahout：推荐系统入门学习（二）

转自：http://blog.chinaunix.net/uid-26711636-id-3086382.html   1）评价推荐系统优劣的方法    mahout
·2015-10-27 15:28

mahout：推荐系统入门学习（一）

转自：http://blog.chinaunix.net/uid-26711636-id-3085923.html   最近因为公司项目的需要，进入了mahout的相关学习，在hadoop
·2015-10-27 15:27

Hadoop:你所不知道的一些相关项目

Hadoop上的机器学习Mahout http://lucene.apache.org/mahout/ 1. Cascading: 类似管道状的工作流包装库，和 Pig 项目类似 htt
·2015-10-27 14:45

《mahout实战》

《mahout实战》 基本信息 原书名：Mahout in action 作者： (美)Sean Owen    Robin Anil   
·2015-10-27 13:38

利用Mahout实现在Hadoop上运行K-Means算法

利用Mahout实现在Hadoop上运行K-Means算法    一、介绍Mahout     Mahout是Apache下的开源机器学习软件包，目前实现的机器学习算法主要包含有协同过滤
·2015-10-27 11:12

[置顶] Hadoop生态专辑 —— 总体架构目录

Hadoop生态介绍CDH（Cloudera）版本的Hadoop介绍Mahout简介Hadoop版本编译Hadoop版本编译前的准备编译64位Hadoop2.2.0Hadoop-2.3.0-cdh5.0.0
u011414200·2015-10-26 10:00

Mahout学习之聚类算法Kmeans

一：kMeans算法介绍    聚类分析是一种静态数据分析方法，常被用于机器学习，模式识别，数据挖掘等领域。通常认为，聚类是一种无监督式的机器学习方法，它的过程是这样的：在未知样本类别的情况下，通过计算样本彼此间的距离（欧式距离,马式距离，汉明距离，余弦距离等）来估计样本所属类别。从结构性来划分，聚类方法分为自上而下和自下而上两种方法，前者的算法是先把所有样本视为一类，然后不断从这个大类中分离出小
Gamer_gyt·2015-10-23 22:00

Mahout分类算法学习之实现Naive Bayes分类示例

1.简介(1)贝叶斯分类器的分类原理发源于古典概率理论，是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。朴素贝叶斯分类器(NaiveBayesClassifier)做了一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立，即给定元组的类标号，假定属性值有条件地相互独立，即在属性间不存在依赖关系。朴素贝叶斯分类模型所需估计的参
Gamer_gyt·2015-10-23 20:00

Mahout安装与配置

Mahout是Hadoop的一种高级应用。运行Mahout需要提前安装好Hadoop。Hadoop的安装网上很多，并不复杂，这里不再讲述，接下来阐述怎么安装Mahout。1：下载二进制解压安装。
·2015-10-23 08:00

Apache Mahout中的机器学习算法集

Apache Mahout 是 ApacheSoftware Foundation (ASF) 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序
·2015-10-23 08:43
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