关于推荐系统的详细介绍

推荐系统中经常需要处理类似user_id, item_id, rating这样的数据，其实就是数学里面的稀疏矩阵，scipy中提供了sparse模块来解决这个问题，但scipy.sparse有很多问题不太合用：1、不能很好的同时支持data[i, ...]、data[..., j]、data[i, j]快速切片；2、由于数据保存在内存中，不能很好的支持海量数据处理。要支持data[i, ...]、data[..., j]的快速切片，需要i或者j的数据集中存储；同时，为了保存海量的数据，也需要把数据的一部分放在硬盘上，用内存做buffer。这里的解决方案比较简单，用一个类Dict的东西来存储数据，对于某个i（比如9527），它的数据保存在dict['i9527']里面，同样的，对于某个j（比如3306），它的全部数据保存在dict['j3306']里面，需要取

1. 一种比较省内存的稀疏矩阵Python存储方案

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2. 文章推荐系统(二)_PHP教程

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3. 文章推荐系统（三）_PHP教程

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4. 文章推荐系统（三）

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5. Mahout构建图书推荐系统

简介：Hadoop家族系列文章，主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。 从2011年开

6. 用于大数据的并查集（基于HBase）的java类

简介：在做推荐系统的时候想查看原始数据集中自然存在的类别有多少种，即找到一些子集，这些子集属于原始数据集，子集之间没有任何关联，而子集内部所有数据都有直接或间接的关联。 首先考虑的是由于数据规模，读入内存是不可能的，所以要借助硬盘（虽然很不情愿）

7. Storm流计算从入门到精通之技术篇(高并发策略、批处理事务、Trid

简介：对这个课程有兴趣的可以加我qq2059055336和我联系 Storm是什么？ 为什么学习Storm？ Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架，被业界称为实时版Hadoop。 随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce高延迟无法容忍，比如网站统计、推荐系统、预警系统、金

8. 从ms2000 转到2005 出现的错误：Microsoft][SQLServer 2000 Driv

简介：转载的地址：http://www.shamoxia.com/html/y2010/2249.html 最近针对一个比较老的数据库开发一个个性化论文推荐系统，由于系统比较陈旧，用的数据库的平台还是sqlserver2000，大家现在其实已经都用2005或者2008甚至更高的版本了，但是为了和系统兼容，我们

9. 我写的推荐系统。哈哈。表格什么的自己猜吧

简介：我写的推荐系统。哈哈。表格什么的自己猜吧。 无 INSERT INTO recommend (SELECT ut.userid,it.itemid, NOW() FROM user_tag ut,item_tag it WHERE EXISTS( SELECT it.tagid FROM item_tag it WHERE it.tagid IN (SELECT ut.tagid FROM user_tag ut)))

10. 社交网络中基于张量分解的好友推荐

简介：社交网络中基于张量分解的好友推荐 摘要 引言 相关研究 问题描述 所提好友推荐方法 实验验证 结论 摘要 社交网络中快速增长的用户对现有好友推荐系统提出了挑战。本文我们用张量分解模型基于用户的标签行为信息提出了一种新的推荐框架，解决社交网络中的好友

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