利用Spark构建推荐系统

本文是Spark调研笔记的最后一篇,以代码实例说明如何借助Spark平台高效地实现推荐系统CF算法中的物品相似度计算. 在推荐系统中,最经典的推荐算法无疑是协同过滤(Collaborative Filtering, CF),而item-cf又是CF算法中一个实现简单且效果不错的算法. 在item-cf算法中,最关键的步骤是计算物品之间的相似度.本文以代码实例来说明如何利用Spark平台快速计算物品间的余弦相似度. Cosine Similarity是相似度的一种常用度量,根据<推荐系统实践>一

转载自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/ 构建系统时候常常要用到 Ant, Maven 等工具,对于初学者来说,它们还是过于复杂,上手还是需要时间的.本文将向读者介绍一种全新的构建项目的方式 gradle,它简单.上手快,能大大节省项目的时间和成本. 在 eclipse 下利用 gradle 构建系统 基本开发环境 操作系统:本教程使用的为 Windows Vista Enterprise, 如果您的系统是

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通过Mahout构建推荐系统时,假设我们须要添?某些过滤规则(比方:item的创建时间在一年以内),则须要用到IDRescorer接口,该接口源代码例如以下: package org.apache.mahout.cf.taste.recommender; /** * <p> * A {@link Rescorer} which operates on {@code long} primitive IDs, rather than arbitrary {@link Object}s. * Thi

这一章节我们来展示一下如何利用泛型构建复杂模型? 1.元组列表 我们之前已经说过元组是一个复杂的模型,能够返回多对象. package com.ray.ch11; import java.util.ArrayList; public class Test { public ArrayList<Tuple<A, B, C>> test() { ArrayList<Tuple<A, B, C>> list = new ArrayList<Tuple<

StarWind iSCSI SAN 是一个iSCSI目标软件, 含有免费和付费版本. 该软件可安装在任何 32位或64位的Windows Server,使Windows Server 变为一台SAN . 支持多种虚拟化环境, 包括VMware, Microsoft Hyper-V和 Citrix. 在中小型企业中,可以部署其免费版本在测试环 境中进行测试和评估. 其免费版本也可以通过license直接升级为付费版本. 下面介绍其具体的安装和配置过程. 一.StarWind软件获取 软件站点:

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