本文目的：介绍一种常见推荐算法（用户协同过滤）的使用。应用场景：XXX项目运行一段时间后，系统中将会存在很多视频信息，而通常APP给用户推送的消息（1-3条/每天），那么这就需要我们根据用户的行为特征，进行更为有效的推送。工具介绍：mahout协同过滤算法的使用测试代码：/..
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2015-05-18 21:13:45
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Mahout对于GroupLens数据定制的推荐引擎...
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2015-05-11 16:05:46
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毕设做到后半部分，需要实现将用户在一段时间(比如1天)内产生的新数据导入HDFS的功能，这样数据仓库中的数据才能和数据库中的数据同步在新建了一个PyDev项目后，需要如下操作(拣最主要的写)：模块的环境变量：# -*- coding:UTF-8 -*-#!/usr/bin/python# FileN...
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2015-04-26 16:25:18
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在用Mahout做推荐引擎，用到数据库连接池，在eclipse下，遇到配置问题，其实很简单，但花了不少时间，做个笔记配置连接池将以下内容保存(相应位置做相应修改)为context.xml(自己新建)，放在web项目下的META-INF文件夹下： name 指定Resource的JND...
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2015-04-20 12:46:35
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2推荐器的介绍 本章概要： Mahout中的推荐器 推荐器实战一瞥 推荐引擎精度与质量评估 基于一个真实数据集的测试：GroupLens 每天我们都会对一些喜欢的、不喜欢的甚至不关心的事物进行一些评价。这中行为往往是无意识的。你在收音机上听到一首歌，你可能会因为它的美妙或者难听而注意到它，也可能直接...
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2015-04-09 21:39:21
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第 3 部分: 深入推荐引擎相关算法 - 聚类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 (Clusterin...
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2015-04-04 12:03:06
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第 2 部分: 深入推荐引擎相关算法 - 协同过滤本系列的第一篇为读者概要介绍了推荐引擎，下面几篇文章将深入介绍推荐引擎的相关算法，并帮助读者高效的实现这些算法。 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 , 推荐效...
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2015-04-02 23:51:42
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“探索推荐引擎内部的秘密”系列将带领读者从浅入深的学习探索推荐引擎的机制，实现方法，其中还涉及一些基本的优化方法，例如聚类和分类的应用。同时在理论讲解的基础上，还会结合 Apache Mahout 介绍如何在大规...
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2015-03-31 18:20:14
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开篇先推荐几篇关于推荐的文章，个人感觉对于入门非常有实际意义，是IBM的project师写的，例如以下：探索推荐引擎内部的秘密，第 1 部分: 推荐引擎初探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 - 协同过滤探索推荐引擎内部的秘密，第 3 部分: 深入推荐引擎相关算法 - 聚类...
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2015-03-28 21:34:50
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上一篇大概说了国内外优秀的呼叫中心系统：
国内外优秀呼叫中心系统简介
借鉴上述呼叫中心系统，我们的设计新一代呼叫中心如下：...
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2015-03-17 12:24:37
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