1.基于NGINX和thrif rpc的日志采集 1.1 軟件包準(zhǔn)備 前提環(huán)境：Hadoop+Flume+Hbase+zookeeper安裝環(huán)境...
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推薦系統(tǒng)之LogServer日志系統(tǒng) -
推薦系統(tǒng)之推薦系統(tǒng)架構(gòu)1.典型的信息流架構(gòu) 信息流是推薦系統(tǒng)應(yīng)用中的當(dāng)紅炸子雞，它表現(xiàn)形式有很多：社交網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)信息流、新聞閱讀的圖文信息流、短視頻信息流等等。 整體...
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推薦系統(tǒng)9:MF推薦
1.LFM推薦 思路和ALS算法類似，區(qū)別在于，ALS利用坐標(biāo)下降法，LFM利用梯度下降法假設(shè)： 評分矩陣????,??，m個用戶對n個物品評分：用戶...
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推薦系統(tǒng)10:總結(jié)
隨著信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人們逐漸從信息匱乏的時代走入了信息過載(information overload)的時代。在這個時代，無論是信息消費...
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推薦系統(tǒng)之SparkML實現(xiàn)協(xié)同過濾ALS1.Spark MLlib概述 1.是什么：spark MLLib 是基于Spark 引擎實現(xiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫，spark開發(fā)應(yīng)用都是基于RDD...
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推薦系統(tǒng)之推薦算法實戰(zhàn)：mahout推薦算法框架1.Mahout介紹 1.1概述 根據(jù)百度的解說，Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一個開...
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推薦系統(tǒng)之SparkML預(yù)測模型構(gòu)建1.Spark ML重要概念 1.Spark ML基于什么來處理的？ Spark-Core的核心開發(fā)是基于RDD，但是RDD并不是非常的靈活，如...
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推薦系統(tǒng)之用戶畫像1.用戶畫像概述 1.1什么是用戶畫像 用戶畫像是對現(xiàn)實世界中用戶的數(shù)學(xué)建模 1.2用戶畫像特點 1.源于現(xiàn)實，高于現(xiàn)實用戶畫像是描述用戶的數(shù)據(jù)...
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推薦系統(tǒng)之Lambda架構(gòu)1.Lambda介紹： 提出者：Twitter工程師Nathan Marz提出，同時是Storm項目發(fā)起人Lambda作用：Lambda系統(tǒng)架構(gòu)...
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推薦系統(tǒng)之協(xié)同過濾推薦算法
1.思想簡介： 協(xié)同過濾，從字面上理解，包括協(xié)同和過濾兩個操作。所謂協(xié)同就是利用群體的行為來做決策(推薦)。對于推薦系統(tǒng)來說，通過用戶的持續(xù)協(xié)同...
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