先来看一下使用流程：1）拿到DataModel2）定义相似度计算模型PearsonCorrelationSimilarity3）定义用户邻域计算模型NearestNUserNeighborhood4）定义推荐模型GenericUserBasedRecommender5)进行推荐 @Test pu.....
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2014-11-24 16:40:53
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假设向量1为（a1,a2,...an)
向量2为（b1,b2,...bn)
1、欧式距离测度
公式为
d=sqrt((a1-b1)^2+(a2-b2)^2+…+(an-bn)^2)
mahout类为EuclideanDistanceMeasure
2、平方欧式距离测度
公式为
d=(a1-b1)^2+(a2-b2)^2+…+(an-bn)^2
mahout类为SquaredEuc...
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2014-11-23 20:17:54
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mahout三种向量：
在mahout中，向量被实现为三个不同的类，每个类都是针对不同场景优化的：DenseVector、RandomAccessSparseVector和SequentialAccessSparseVector。
1、DenseVector可被视为一个double型数组，其大小为数据中的特征个数。因为不管数组的元素之是不是0，数组中所有元素都被预先分配了空间。我们称之为密集的...
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2014-11-23 17:34:29
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说明：参考Mahout FP算法相关相关源码。算法工程可以在下载：（只是单机版的实现，并没有MapReduce的代码）使用FP关联规则算法计算置信度基于下面的思路：1. 首先使用原始的FP树关联规则挖掘出所有的频繁项集及其支持度；这里需要注意，这里是输出所有的频繁项集，并没有把频繁项集合并，所以需要修改FP树的相关代码，在某些步骤把所有的频繁项集输出；（ps：参考Mahout的FP树单机版的实现，...
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2014-11-19 15:58:12
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要做推荐，用户行为数据是基础。用户行为数据有哪些字段呢？mahout的DataModel支持,用户ID，ItemID是必须的，偏好值(用户对当前Item的评分),时间戳 这四个字段{@code userID,itemID[,preference[,timestamp]]}mahout数据源支持从文件...
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2014-11-18 23:40:26
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协同过滤源码路径：~/project/javaproject/mahout-0.9/core/src $tree main/java/org/apache/mahout/cf/taste/ -L 2main/java/org/apache/mahout/cf/taste/├── common│ ├─...
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2014-11-18 13:23:01
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转载自（http://www.geek521.com/?p=1423）Mahout推荐算法分为以下几大类GenericUserBasedRecommender算法：1.基于用户的相似度2.相近的用户定义与数量特点：1.易于理解2.用户数较少时计算速度快GenericItemBasedRecommen...
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2014-11-13 15:56:05
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基于 Apache Mahout 实现高效的协同过滤推荐 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，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用...
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2014-11-13 13:07:07
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1.迭代式mapreduce ? ?? ???一些复杂的任务难以用一次MapReduce处理完成，需要多次 MapReduce 才能完成任务，例如Pagrank，K-means算法都需要多次的迭代，关于 MapReduce 迭代在Mahout中运用较多。有兴趣的...
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2014-11-12 19:53:00
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优化推荐系统的JVM关键参数-Xmx设定Java允许使用的最大堆空间。例如-Xmx512m表示堆空间上限为512MB-server现代JVM有两个重要标志：-client和-server，分别为客户端程序（运行时间短、占用资源少）和服务器端程序（长时间运行、资源密集型）选择合适的JVM配置。-d32...
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2014-11-11 15:55:12
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