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用Spark学习矩阵分解推荐算法

在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中,我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结,这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法。 1. Spark推荐算法概述 在Spark MLlib中,推荐算法这块只实现了基于矩阵分解的协同过滤推荐算法。而基于的算法是FunkSVD算法,即将m个用户和n个物品对应的评分矩阵M分解为两个低维的矩阵: 其中k为分解成低维的维数,一般远比m和n小。如果大家对FunkSVD算法不熟悉,可以复习对应的原理篇。 2. Spark推荐算法类库介绍 在Spark MLlib中,实现的FunkSVD算法支持Python,Java,Scala和R的接口。由于前面的实践篇我们都是基于Python,本文的后面的介绍和使用也会使用MLlib的Python接口。 Spark MLlib推荐算法python对应的接口都在pyspark.mllib.recommendation包中,这个包有三个类,Rating, MatrixFactorizationModel和ALS。虽然里面有三个类,但是算法只是FunkSVD算法。下面介绍这三个类的用途。 Rating类比较简...

云端巨人和消费者数据之战

Apache Spark 在数据方面的贡献,是类似从拨号互联网到宽带之间的伟大跨越。 这种革命并不仅仅是关于应用启动速度加快,而更是消费者可能之前从来没有想象到的新型的应用程序,过去的管道太窄了,而且速率太慢,不足以支撑这些应用。 试着想一想实时的通讯,流式的媒体音乐或视频,多人游戏,以及其他要大量消耗带宽的应用。当问题变成将数据运送到需要的商人手里的时候,Spark 为我们带来了信息流通领域量子式的飞跃。 这个世界上有 90%的数据,都是在最近几年才创造出来的,所以数据创造方面的步伐只会加快而从不会减慢。毫无疑问,在数据历史上,经销商和顾客们都到达了一个关键时刻。 随着企业将他们的应用,以及其中附带的数据转移到云端,传统的企业数据分销商正面临着消失在尘埃当中的危险。就算他们不会彻底消亡,也只能变得苟延残喘。但是如果恐龙的兴衰教会了我们任何事情的话,那就是:一种物种的灭绝就是另外一种物种的发展时机。因此,请迎接云计算巨人的到来。 像是亚马逊,谷歌,微软和 IBM 这样的巨人,都渴望拥有云计算环境。企业可以在这个环境当中运营他们自己的应用,更重要的是,消费者们也会把数据存储在这里。这个链...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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