深入推荐引擎相关算法

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，而不同簇的对象差别较大。聚类被广泛的应用于数据处理和统计分析领域。Apache Mahout 是 ASF(Apache Software Foundation) 的一个较新的开源项目，它源于 Lucene，构建在 Hadoop 之上，关注海量数据上的机器学习经典算法的高效实现。本文主要介绍如何基于 Apache Mahout 实现高效的聚类算法，从而实现更高效的数据处理和分析的应用。

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聚类分析什么是聚类分析? 聚类 (Clustering) 就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster),它的目标是:在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大.所以, ...
探索推荐引擎内部的秘密：深入推荐引擎相关算法 - 协同过滤
上一篇转载的博客<探索推荐引擎内部的秘密 - 推荐引擎初探>,详细讲述了推荐引擎的原理.算法.应用,并且给出了一些优化的trick,真心不错. 这里把第二篇<探索推荐引擎内部的秘密 ...
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
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深入推荐引擎相关算法 - 协同过滤
为什么80%的码农都做不了架构师?>>> 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 ...
探索推荐引擎内部的秘密系列文章
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探索推荐引擎内部的秘密系列
最近要用到协同过滤的算法来解决工作中的问题,先学习,以后再把自己的收获总结下来. 转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/1103_zhaoct_rec ...
【转】探索推荐引擎内部的秘密
from: http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/1103_zhaoct_recommstudy1/index.html?ca=drs- 赵晨婷 , 软件 ...
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重新开始自从吴言从星巴克与梁秀娟分手后,已经两周多了,中间只是收到了一个梁秀娟的短信,上面说:谢谢吴言,她不会再去做傻事了.然后就一直没有她的消息了,吴言虽然还是很有些担心,但是知道这件事情就这么过 ...
AI时代：推荐引擎正在塑造人类
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深入推荐引擎相关算法 - 聚类

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