如何利用机器学习和分布式计算来对用户事件进行聚类

2017-05-01 658

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导读

机器学习，特别是聚类算法，可以用来确定哪些地理区域经常被一个用户访问和签到而哪些区域不是。这样的地理分析使多种服务成为可能，比如基于地理位置的推荐系统，先进的安全系统，或更通常来说，提供更个性化的用户体验。

在这篇文章中，我会确定对每个人来说特定的地理活动区域，讨论如何从大量的定位事件中（比如在餐厅或咖啡馆的签到）获取用户的活动区域来构建基于位置的服务。举例来说，这种系统可以识别一个用户经常外出吃晚饭的区域。

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使用DBSCAN聚类算法

首先，我们需要选择一种适用于定位数据的聚类算法，可以基于提供的数据点的局部密度确定用户的活动区域。DBSCAN算法是一个不错的选择，因为它自下而上地选择一个点并在一个给定的距离寻找更多的点。然后通过重复这个过程扩展寻找新的点来扩展类簇，直到无法再扩大为止。

这个算法可以通过两个参

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《深入理解Hadoop（原书第2版）》—1.7 本章小结

本节书摘来自华章计算机《深入理解Hadoop（原书第2版）》一书中的第1章，第1.7节，作者 [美]萨米尔·瓦德卡（Sameer Wadkar），马杜·西德林埃（Madhu Siddalingaiah），杰森·文纳（Jason Venner），译于博，冯傲风，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.7本章小结大数据渐成主流，其背后的两大推动力就是开源的Hadoop系统和云计算时代的到来。两者的发展使得以较低成本引入大规模大数据处理方法来解决业务问题成为可能。Hadoop系统是所有大数据解决方案的核心。尽管其他如MPP 或者 BSP 这样的编程模型，可处理一些特殊的问题，但是它们都还是要以某种形式依赖于Hadoop系统，尤其在数据量达到数T之巨时。掌握Hadoop系统，会让开发者更加高效地使用其他编程模型。本书的

2017-05-01

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2017-05-01

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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