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深入推荐引擎相关算法 - 协同过滤

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发布于 2011/03/25 09:35
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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 , 推荐效果较优等多个优点成为大众眼里的推荐算法“No.1”。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。Apache Mahout 是 ASF 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。

点击下面地址阅读全文:

http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/1103_zhaoct_recommstudy2/

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朝阳
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~大器晚成~ ⋅ 2012/02/01 ⋅ 0

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红薯 ⋅ 2011/03/20 ⋅ 2

推荐机制 协同过滤和基于内容推荐的区别

参考ibm文章 https://www.ibm.com/developerworks/cn/web/1103zhaoctrecommstudy1/index.html 该系列分为三部分 第 2 部分: 深入推荐引擎相关算法 - 协同过滤 第 3 部分: 深入推荐引擎相关算...

liaomin416100569 ⋅ 04/13 ⋅ 0

推荐系统中协同过滤算法实现分析

原创博客,欢迎转载,转载请注明:http://my.oschina.net/BreathL/blog/62519 最近研究Mahout比较多,特别是里面协同过滤算法;于是把协同过滤算法的这个实现思路与数据流程,总结了一下,以...

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Apache Mahout中推荐算法Slope one源码分析

关于推荐引擎 如今的互联网中,无论是电子商务还是社交网络,对数据挖掘的需求都越来越大了,而推荐引擎正是数据挖掘完美体现;通过分析用户历史行为,将他可能喜欢内容推送给他,能产生相当...

Breath_L ⋅ 2012/02/11 ⋅ 6

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(一)

集体智慧和协同过滤 什么是集体智慧 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用...

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