【Spark Summit East 2017】构建于高维文档数据集上的基于时间戳的实时分析查询处理与预测模型-低调大师

【Spark Summit East 2017】构建于高维文档数据集上的基于时间戳的实时分析查询处理与预测模型

2017-02-18 596 89

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。

本讲义出自Debasish Das在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了对于LuceneDAO进行的扩展，允许其从文档术语的观点来使用时间戳进行搜索和时间过滤，演讲中展示了对于一整套查询生成的API，核心观点是通过理解如何使得 Lucene能够意识到在Spark中时间意识是非常重要的，进而构建交互式分析查询处理和时间序列预测算法。

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2017-02-19 00:00:00

【Spark Summit East 2017】可扩展性机器学习的特征哈希

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。本讲义出自Nick Pentreath在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了特征哈希是用于处理高维特性的一个功能强大的机器学习技术，特征哈希快速、简单、并且节约内存，而且适合在线学习场景，演讲中分享了特征哈希的基本功能，以及如何使用特征哈希在机器学习中的所有功能类型，并介绍了一个在Spark ML管道中使用的更加灵活和强大的转化器。

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2017-02-19 00:00:00

【Spark Summit East 2017】基于Spark构建的Netflix推荐ML Pipeline

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。本讲义出自Tsai在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了Netflix如何使用Apache Spark作为分布式计算框架以及机器学习技术来构建自己的算法来为8000万以上的用户进行个性化推荐，并介绍了在面对Netflix量级的用户带来的挑战中使用的技术和遇到的陷阱。

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