推荐系统-01-Spark电影推荐、评估与部署

http://www.infoq.com/cn/news/2014/12/mongdb-spark-movie-recommend MovieWeb是一个电影相关的网站,它提供的功能包括搜索电影信息.排名或者电影明星资料等.它拥有10000部电影的信息,70000个用户,和超过1千万的电影评分.借用它的搜索目录,用户可以通过类型分类.排名和片名浏览等方式检索电影.但如何解决电影智能推荐的问题呢?近日MongoDB分享了他们结合Hadoop的经验. MovieWeb基于Python.在构建电影推荐

<Recommender System An Introduction>,第二章,协同过滤推荐. 定义 协同过滤推荐方法的主要思想是,利用已有用户群过去的行为或意见预测当前用户最可能喜欢哪些东西或对哪些东西感兴趣.此类型的推荐系统当前在业界广泛使用. 纯粹的协同方法的输入数据只有给定的用户-物品评分矩阵,输出数据一般有以下几种类型: (1)表示当前用户对物品喜欢或不喜欢程度的预测数值: (2)n项推荐物品的列表. 基于用户的最近邻推荐 主要思想 这是一种早期方法,user-based near

关于Cluster Manager和Deploy Mode的组合在SparkSubmit.scala的createLaunchEnv中有比较详细的逻辑. Cluster Manager基本上有Standalone,YARN和Mesos三种情况,说明Cluster Manager用来指明集群的资源管理器.这就是说不管是Client还是Cluster部署方式(deployMode的两种可能),都会使用它们做集 群管理器,也就是说Client也是一种集群部署方式??? /** * @return a

[python] view plain copy print? #!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Feb  7 14:38:33 2017 电影推荐分析: 使用 亲和性分析方法 基于 Apriori算法 推荐电影 @author: yingzhang """ #读取数据集: http://grouplens.org/datasets/movielen

目前Apache Spark支持三种分布式部署方式: 分别是standalone.spark on mesos和 spark on YARN, 其中,第一种类似于MapReduce 1.0所采用的模式,内部实现了容错性和资源管理,后两种则是未来发展的趋势, 部分容错性和资源管理交由统一的资源管理系统完成:让Spark运行在一个通用的资源管理系统之上,这样可以与 其他计算框架,比如MapReduce,公用一个集群资源,最大的好处是降低运维成本和提高资源利用率(资源按需 分配).本文将介绍这三种部署

目前,SPARK在大数据处理领域十分流行.尤其是对于大规模数据集上的机器学习算法,SPARK更具有优势.一下初步介绍SPARK在linux中的部署与使用,以及其中聚类算法的实现. 在官网http://spark.apache.org/上直接下载编译好的tar安装包可以加快部署速度. spark的运行依赖于scala2.10.4,注意此版本一定要正确,否则spark不能正确运行. 1.scala的安装很简单,在官网http://www.scala-lang.org上下载安装包,解压到任意路径后,在

1.基于内容的推荐 对于基于内容的推荐不多赘述,只说下基本的概念,根据用户已经评分且喜欢(评分高)的电影,为用户推荐和他过去喜欢的电影相似的电影,这里的相似就要依据电影的"内容"来计算了,例如电影的类型等等. 利用到评分预测上,就是对于目标用户A和电影M,从A已经评价过的电影中找到与M相似的电影,利用这些电影的评分来预测用户A对M的评分. 2.协同过滤 协同过滤算法主要分为基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法. 基于用户的协同过滤通俗的来说呢,就是对于待预测的目标用户A及电影

原谅我是一个有个性的90后,吹毛求疵不是我的菜,吐槽才是我真爱. 最近在做电影推荐算法的评分算法总结,虽然去年某度神的社区比赛有涉及到这样一个题目,就是给定用户对电影的评分数据,以及相关的一些用户数据,然后预测用户对其他电影的评分.根据某社区某些天比赛的排名快照来看,排名靠前大神已经能将误差控制在0.6以下了.下图为佐证: 大神毕竟是大神,作为大神,他们在自己的评分模型上不断的修改,不断的进步~然而,看看某专利上的算法,某专利就是用了SVD结合了KNN的算法,申请了专利,结果呢?看看他的误差曲线

(文/Joseph A. Konstan & John Riedl) 讲完了推荐算法是如何"猜你喜欢"的,现在,你对于每回上网购物时在线零售商是如何打量你,并努力把你的喜好和其他人的相匹配有了一个基本的概念. 推荐系统还有另外两大特点,也对你最终看到的推荐结果有着显著的影响:第一,在弄清楚你和其他购物者的相似度有多高之前,推荐系统必须先弄明白你真正喜欢什么:第二,推荐系统依照一组商业规则运行,以确保推荐结果既让你觉得有用,也使商家有利可图. 推荐算法是如何赢得你的信任,又让商家