摘要：
http://my.oschina.net/zhangjiawen/blog/185625１基于用户的协同过滤算法：基于用户的协同过滤算法是推荐系统中最古老的的算法，可以说是这个算法的诞生标志了推荐系统的诞生。该算法在1992年被提出，并应用于邮件过滤系统，1994年被GroupLens用于新闻过滤。在一个在线个性化推荐系统中，当一个用户A需要个性化推荐时，可以先找到和他有相似兴趣的其他用户，然后把那些用户喜欢的而用户A没有接触过的物品推荐给A。这种方法称为基于用户的协同过滤算法。给定用户u和用户v，令N(u)表示用户u曾经有过正反馈的物品集合，通过余弦相似度计算用户的相似度。由于很多用户相互 阅读全文
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http://blog.fens.me/hadoop-mahout-mapreduce-itemcf/Hadoop家族系列文章，主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。从2011年开始，中国进入大数据风起云涌的时代，以Hadoop为代表的家族软件，占据了大数据处理的广阔地盘。开源界 阅读全文
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Hadoop家族系列文章，主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。从2011年开始，中国进入大数据风起云涌的时代，以Hadoop为代表的家族软件，占据了大数据处理的广阔地盘。开源界及厂商，所有数据软件，无一不向Hadoop靠拢。Hadoop也从小众的高富帅领域，变成了大数据开发的标 阅读全文
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http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-mahout-scaling/在软件的世界中，两年就像是无比漫长的时光。在过去两年中，我们看到了社交媒体的风生水起、大规模集群计算的商业化（归功于 Amazon 和 RackSpace 这样的参与者），也看到了数据的迅猛增长以及我们诠释这些数据的能力的显著提升。“Apache Mahout 简介” 最初在 developerWorks 上发表也已经是两年之前的事情。这之后，Mahout 社区（以及项目的代码库和功能）取得了长足的发展。Mahout 也得到了全球各地各种规模的企业的积极采用。在我撰写的Apac 阅读全文
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http://1992mrwang.blog.51cto.com/3265935/1205282运行太不容易了 所以要记下来以免后面忘记了首先是数据vim testdata.txt第一列为UserID ，第二列为ItemID，第三列为Preference Value 即评分1234567891011121314151617181920211,101,51,102,31,103,2.52,101,22,102,2.52,103,52,104,23,101,2.53,104,43,105,4.53,107,54,101,54,103,34,104,4.54,106,45,101,45,102,35 阅读全文
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http://www.douban.com/note/319219518/?type=likewin7基于mahout推荐之用户相似度计算2013-12-03 09:19:11事情回到半年前，我想做关于推荐系统的东西，结果看到了强大的apache mahout，然后各种安装linux，hadoop，apache，mahout，taste，结局是，一个星期的努力，失败....linux实在是hold不住啊，最后放弃了，可是最近计算用户相似度，实在是喜欢mahout 的开源，硬着头皮使用win7,+eclipse+maven+mahout0.8，下了好多东西；网站：mahout下载网站上面的东西基 阅读全文