推荐系统介绍 自从1992年施乐的科学家为了解决信息负载的问题，第一次提出协同过滤算法，个性化推荐已经经过了二十几年的发展。1998年，林登和 他的同事申请了“item-to-item”协同过

。由于推荐系统是兴趣点系统的核心，所以接下来，我们将介绍推荐系统。推荐系统是一个很庞大的课题，将分成两期予以介绍：本期讲述推荐系统的设计方法，包含推荐系统的数学基础和设计原理。 关于推荐系统有很多

最近因为PAC平台自动化的需求，开始探坑推荐系统。这个乍一听去乐趣无穷的课题，对于算法大神们来说是这样的： 而对于刚接触这个领域的我来说，是这样的： 在深坑外围徘徊了一周后，我整理了一些推荐系统的基本概念以及一

NearestNUserNeighborhood(2, userSimilarity, dataModel); // 4,构造推荐引擎 Recommender recommender = new GenericUserBased

LibRec 是一个用于实现推荐 recommender 系统的Java库包，实现推荐系统的两个经典问题： rating prediction (评分排行预测) 和 item ranking (项目排行)，其内置了经典的机器学习算法。

一个属于你自己的关于推荐最近电影的app 电影爬虫采用python写的 地址 https://github.com/bravekingzhang/moveSpider 单线程而已，初步实现，后期打算做成多线程，加速爬取效率。

对于hadoop HDFS 中的所有命令进行解析 接口名称 功能 操作流程 get 将文件复制到本地文件系统 。如果指定了多个源文件，本地目的端必须是一个目录。 （1 ）按照上述机制，在Config

1. 基于Hadoop生态技术构建阿里搜索离线系统阿里巴巴一淘及搜索技术部——任春德/瓦力 2. 个人简介任春德，花名瓦力 阿里巴巴一淘及搜索事业部 曾就职于阿里集团雅虎中国、阿里云、淘宝子公司，关注

Awesome Hadoop Hadoop和Hadoop的生态系统资源列表。类似的还有 Awesome PHP , Awesome Python and Awesome Sysadmin Awesome

Storm 是一个类似Hadoop MapReduce的系统， 用户按照指定的接口实现一个任务，然后将这个任务递交给JStorm系统，Jstorm将这个任务跑起来，并且按7 * 24小时运行起来，一旦中间一个worker

看过很多Hadoop介绍或者是学习的帖子和文章，发现介绍Hadoop I/O系统的很少。很多文章都会介绍HDFS的架构和使用，还有MapReduce编程等等。尤其是在介绍Hadoop的MapReduce编程之前，首

Ambari是Apache的一个开源项目，旨在提供一个Hadoop集群安装、管理、配置、监控的一体化工具。Ambari使用了开源项目hmc完成hadoop的安装功能 ， 在监控方面则使用了ganglia和

Corona，这是 Facebook 用来调度和管理大规模 Hadoop 作业的系统。 Corona 是 Map-Reduce 的改进版本，可以更好地利用集群资源，更适合 Facebook 的“多

/* * 这里做的是一个基于用户的Mahout推荐程序 * 这里利用已经准备好的数据。 * */ package byuser; import java.io.File; import java.io

RecDB 是一个基于 PostgreSQL 9.2 构建的推荐引擎。运行应用开发者构建推荐应用，并提供很多广泛使用的推荐算法，例如用户-用户协作过滤、项目项目协作过滤、奇异值分解等。 使用 RecDB

item）的数据关系下很容易收集到一些偏好信息（preference），比如评分。利用这些分散的偏好信息，基于其背后可能存在的关联性，来为用户推荐物品的方法，便是 协同过滤 ，或称 协作型过滤 （collaborative filtering）。

声明一下，本文只是介绍一下最基础的基于内容的推荐系统（Content-based recommender system）的工作原理，其实基于内容的推荐系统也分三六九等Orz，这里只是简单的较少一下最原始的、最基本的工作流程。

Discriminative Analysis 高斯判别分析 进化算法 并行化了Watchmaker框架 推荐/协同过滤 Non-distributed recommenders Taste(UserCF

recommendify 是基于 ruby/redis 的推荐引擎  (协同过滤)。 # Our similarity matrix, we calculate the similarity via co-concurrence

首先是封装了一个给予用户的推荐，用的相似度算法还是皮尔逊相似度，其他的也可以封装。 package com.liuxinquan.utils; import java.io.File; import