大数据入门第十九天——推荐系统与mahout(一)入门与概述

一、推荐系统概述

  为了解决信息过载和用户无明确需求的问题,找到用户感兴趣的物品,才有了个性化推荐系统。其实,解决信息过载的问题,代表性的解决方案是分类目录和搜索引擎,如hao123,电商首页的分类目录以及百度,360搜索等。不过分类目录和搜索引擎只能解决用户主动查找信息的需求,即用户知道自己想要什么,并不能解决用户没用明确需求很随便的问题。经典语录是:你想吃什么,随便!面对这种很随便又得罪不起的用户(女友和上帝),只能通过分析用户的历史行为给用户的兴趣建模,从而主动给用户推荐能够满足他们兴趣和需求的信息。比如问问女友的闺蜜,她一般什么时候喜欢吃什么。

  

  更多推荐系统相关基础与介绍,参考https://www.cnblogs.com/xing901022/p/6362295.html

                https://zhuanlan.zhihu.com/p/26742879

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原文地址:https://www.cnblogs.com/jiangbei/p/8596582.html

时间: 2024-10-10 18:54:34

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1/mr的combiner 2/mr的排序 3/mr的shuffle 4/mr与yarn 5/mr运行模式 6/mr实现join 7/mr全局图 8/mr的压缩 今日提纲 一. 原文地址:https://www.cnblogs.com/jiangbei/p/8403478.html

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