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Mahout推薦算法API詳解 [分享]

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Nicolle 学生认证  发表于 2015-5-12 10:55:54 |顯示全部樓層
前言
用Mahout來構建推薦系統,是一件既簡單又困難的事情。簡單是因爲Mahout完整地封裝了“協同過濾”算法,並實現了並行化,提供非常簡單的API接口;困難是因爲我們不了解算法細節,很難去根據業務的場景進行算法配置和調優。
本文將深入算法API去解釋Mahout推薦算法底層的一些事。
目錄
  • Mahout推薦算法介紹
  • 算法評判標准:召回率與准確率
  • Recommender.java的API接口
  • 測試程序:RecommenderTest.java
  • 基于用戶的協同過濾算法UserCF
  • 基于物品的協同過濾算法ItemCF
  • SlopeOne算法
  • KNN Linear interpolation item–based推薦算法
  • SVD推薦算法
  • Tree Cluster-based 推薦算法
  • Mahout推薦算法總結

本帖隱藏的內容

Mahout推薦算法API詳解.pdf (2.87 MB)



關鍵詞:mahout 推薦算法 Out API Recommender 准確率 程序 接口 協同 用戶

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jason_jun 发表于 2015-8-26 18:34:31 |顯示全部樓層
不錯,看一下
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