阿里云MaxCompute（大数据）公开数据集---带你玩转人工智能
目前阿里云MaxCompute大数据产品已经免费向全部用户开放了多种公用数据集。在此之前，获取，分析，下载自定义的大型分析数据集需要数小时乃至数天才能完成。
开通MaxCompute&数据工场的教程参考： https://help.aliyun.com/document_detail/27803.html
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手把手，教你用MaxCompute+OpenSearch搭建分布式搜索引擎
背景 最近，经常有客户咨询如何低成本搭建高性能的海量数据搜索引擎，比如实现公众号检索、影讯检索等等。由于客户的数据在阿里云上，所以希望找到云上解决方案。笔者开始调研一些云上产品，很多人向我推荐了OpenSearch，所以花了点时间好好研究了下，用过之后发现效果不错，自带分词、云数据库同步功能，在研究过程中也发现了一些问题，分享给大家。 接下来，我们开始用阿里云MaxCompute（原名ODPS）和OpenSearch来搭建一个影讯检索的搜索引擎Demo，我有大约10GB数据，服务搭建只用了15分钟，数据同步建索引大概用1个小时。因为选择弹性计费，实验费用大概花了几十元。 先晒一下搜索效果，支持一些常用分词语法，而且OpenSearch自带了丰富的SDK和API，可以很方便的集成到线上业务。 实验架构图 搜索引擎架构在OpenSearch之上
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用Spark和DBSCAN对地理定位数据进行聚类
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。 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数进行调试: ε，用来确定离
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