项目：图书推荐系统介绍
算法模型：基于Mahout推荐算法
Mahout 是 Hadoop的子项目
Mahout推荐的推荐系统引擎是模块化的，分为5个主要部分组成：数据模型、相似度算法、近邻算法、推荐算法、算法评分器
算法模型：测试数据集：
Rating.csv：行为数据
——3列数据：用户ID、图书ID，用户对图书的评分
——记录数：4000次的图书评分
——用户数：200个
——图书数：1000个
——评分：1-10
Users.csv：属性数据
——3列数据：用户ID、用户性别、用户年龄
——用户数;200个
——用户性别：M为男性，F为女性
——用户年龄：11-80岁之间
算法模型：算法组合
选择UserCF，ItemCF，SlopeOne的3种推荐算法，进行7种组合的测试。
算法模型：算法组合解释
基于用户的协同过滤算法：
——用户相似度距离 + 最近邻算法 + 推荐算法（有评分、无评分）
基于物品的协同过滤算法
——用户相似度距离 + 推荐算法（有评分、无评分）
算法模型：算法评估
查找率、召回率（查全率）
架构设计：Mahout推荐系统
系统架构：Mahout中推荐过滤算法支持单机算法和分 布算法
单机算法：在单机内存计算，支持多种算法推荐算法，部署运行简单，修正处理数据量有限
分布式算法：基于Hadoop集群运行，支持有限的几种推荐算法，部署运行复杂，支持海量数据
程序开发：用Maven构建Mahout项目
——开发环境：
— Win7 64bit
— java1.6.0_45
— Maven 3
— Eclipse Juno Service Release 2
— Mahout-0.8
— Hadoop-1.1.2
先安装Manven：http://c.360webcache.com/c?m=f8919ca7a80b9ecff8ee7a746597231b&q=%E7%94%A8maven%E6%9E%84%E5%BB%BAhadoop%E9%A1%B9%E7%9B%AE&u=http%3A%2F%2Fblog.fens.me%2Fhadoop-maven-eclipse%2F
用Maven构建Mahout项目;
构建Mahout开发环境截图：
程序开发：Mahout推荐引擎源代码
从源代码剖析Mahout推荐引擎：http://c.360webcache.com/c?m=4405c9652799d15427e8fbdfb4a9c49e&q=Mahout%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%BC%95%E6%93%8E&u=http%3A%2F%2Fblog.fens.me%2Fmahout-recommend-engine%2F
上面介绍了几种推荐系统所用到的算法
关联规则挖掘：Apriori算法
两步过程：找出所有频繁项集；由频繁项集产生强guanlian规则
算法：Apriori
挖掘数据集：购物篮数据
频繁模式：频繁地出现在数据集中的模式，例如：项集、子结构、子序列等
挖掘目标：频繁模式，频繁项集，关联规则等
关联规则：牛奶=>鸡蛋【支持度=2%，置信度=60%】
支持度：分析中的全部事务的2%同时购买了牛奶和鸡蛋
置信度：购买了牛奶的筒子有60%也购买了鸡蛋
最小支持度阈值和最小置信度阈值：有挖掘者或领域专家设定
项集：项（商品）的集合
K-项集：K个项组成的项集
频繁项集：满足最小支持度的项集，频繁K-项集一般记为
强关联规则：满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则
由频繁项集提取关联规则
提高Apriori效率：基于散列的算法、基于FP tree的算法
FP树：
FP-Growth算法是对Apriori算法的改进
PFP算法：Mahout提供类内存中的FPG和分布式PFP两种频繁项集的方法项目：图书推荐系统介绍
算法模型：基于Mahout推荐算法
Mahout 是 Hadoop的子项目
Mahout推荐的推荐系统引擎是模块化的，分为5个主要部分组成：数据模型、相似度算法、近邻算法、推荐算法、算法评分器
算法模型：测试数据集：
Rating.csv：行为数据
——3列数据：用户ID、图书ID，用户对图书的评分
——记录数：4000次的图书评分
——用户数：200个
——图书数：1000个
——评分：1-10
Users.csv：属性数据
——3列数据：用户ID、用户性别、用户年龄
——用户数;200个
——用户性别：M为男性，F为女性
——用户年龄：11-80岁之间
算法模型：算法组合
选择UserCF，ItemCF，SlopeOne的3种推荐算法，进行7种组合的测试。
算法模型：算法组合解释
基于用户的协同过滤算法：
——用户相似度距离 + 最近邻算法 + 推荐算法（有评分、无评分）
基于物品的协同过滤算法
——用户相似度距离 + 推荐算法（有评分、无评分）
算法模型：算法评估
查找率、召回率（查全率）
架构设计：Mahout推荐系统
系统架构：Mahout中推荐过滤算法支持单机算法和分 布算法
单机算法：在单机内存计算，支持多种算法推荐算法，部署运行简单，修正处理数据量有限
分布式算法：基于Hadoop集群运行，支持有限的几种推荐算法，部署运行复杂，支持海量数据
程序开发：用Maven构建Mahout项目
——开发环境：
— Win7 64bit
— java1.6.0_45
— Maven 3
— Eclipse Juno Service Release 2
— Mahout-0.8
— Hadoop-1.1.2
先安装Manven：http://c.360webcache.com/c?m=f8919ca7a80b9ecff8ee7a746597231b&q=%E7%94%A8maven%E6%9E%84%E5%BB%BAhadoop%E9%A1%B9%E7%9B%AE&u=http%3A%2F%2Fblog.fens.me%2Fhadoop-maven-eclipse%2F
用Maven构建Mahout项目;
构建Mahout开发环境截图：
程序开发：Mahout推荐引擎源代码
从源代码剖析Mahout推荐引擎：http://c.360webcache.com/c?m=4405c9652799d15427e8fbdfb4a9c49e&q=Mahout%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%BC%95%E6%93%8E&u=http%3A%2F%2Fblog.fens.me%2Fmahout-recommend-engine%2F
上面介绍了几种推荐系统所用到的算法
关联规则挖掘：Apriori算法
两步过程：找出所有频繁项集；由频繁项集产生强guanlian规则
算法：Apriori
挖掘数据集：购物篮数据
频繁模式：频繁地出现在数据集中的模式，例如：项集、子结构、子序列等
挖掘目标：频繁模式，频繁项集，关联规则等
关联规则：牛奶=>鸡蛋【支持度=2%，置信度=60%】
支持度：分析中的全部事务的2%同时购买了牛奶和鸡蛋
置信度：购买了牛奶的筒子有60%也购买了鸡蛋
最小支持度阈值和最小置信度阈值：有挖掘者或领域专家设定
项集：项（商品）的集合
K-项集：K个项组成的项集
频繁项集：满足最小支持度的项集，频繁K-项集一般记为
强关联规则：满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则
由频繁项集提取关联规则
提高Apriori效率：基于散列的算法、基于FP tree的算法
FP树：
FP-Growth算法是对Apriori算法的改进
PFP算法：Mahout提供类内存中的FPG和分布式PFP两种频繁项集的方法
项目：图书推荐系统介绍
算法模型：基于Mahout推荐算法
Mahout 是 Hadoop的子项目
Mahout推荐的推荐系统引擎是模块化的，分为5个主要部分组成：数据模型、相似度算法、近邻算法、推荐算法、算法评分器
算法模型：测试数据集：
Rating.csv：行为数据
——3列数据：用户ID、图书ID，用户对图书的评分
——记录数：4000次的图书评分
——用户数：200个
——图书数：1000个
——评分：1-10
Users.csv：属性数据
——3列数据：用户ID、用户性别、用户年龄
——用户数;200个
——用户性别：M为男性，F为女性
——用户年龄：11-80岁之间
算法模型：算法组合
选择UserCF，ItemCF，SlopeOne的3种推荐算法，进行7种组合的测试。
算法模型：算法组合解释
基于用户的协同过滤算法：
——用户相似度距离 + 最近邻算法 + 推荐算法（有评分、无评分）
基于物品的协同过滤算法
——用户相似度距离 + 推荐算法（有评分、无评分）
算法模型：算法评估
查找率、召回率（查全率）
架构设计：Mahout推荐系统
系统架构：Mahout中推荐过滤算法支持单机算法和分 布算法
单机算法：在单机内存计算，支持多种算法推荐算法，部署运行简单，修正处理数据量有限
分布式算法：基于Hadoop集群运行，支持有限的几种推荐算法，部署运行复杂，支持海量数据
程序开发：用Maven构建Mahout项目
——开发环境：
— Win7 64bit
— java1.6.0_45
— Maven 3
— Eclipse Juno Service Release 2
— Mahout-0.8
— Hadoop-1.1.2
先安装Manven：http://c.360webcache.com/c?m=f8919ca7a80b9ecff8ee7a746597231b&q=%E7%94%A8maven%E6%9E%84%E5%BB%BAhadoop%E9%A1%B9%E7%9B%AE&u=http%3A%2F%2Fblog.fens.me%2Fhadoop-maven-eclipse%2F
用Maven构建Mahout项目;
构建Mahout开发环境截图：
程序开发：Mahout推荐引擎源代码
从源代码剖析Mahout推荐引擎：http://c.360webcache.com/c?m=4405c9652799d15427e8fbdfb4a9c49e&q=Mahout%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%BC%95%E6%93%8E&u=http%3A%2F%2Fblog.fens.me%2Fmahout-recommend-engine%2F
上面介绍了几种推荐系统所用到的算法
关联规则挖掘：Apriori算法
两步过程：找出所有频繁项集；由频繁项集产生强guanlian规则
算法：Apriori
挖掘数据集：购物篮数据
频繁模式：频繁地出现在数据集中的模式，例如：项集、子结构、子序列等
挖掘目标：频繁模式，频繁项集，关联规则等
关联规则：牛奶=>鸡蛋【支持度=2%，置信度=60%】
支持度：分析中的全部事务的2%同时购买了牛奶和鸡蛋
置信度：购买了牛奶的筒子有60%也购买了鸡蛋
最小支持度阈值和最小置信度阈值：有挖掘者或领域专家设定
项集：项（商品）的集合
K-项集：K个项组成的项集
频繁项集：满足最小支持度的项集，频繁K-项集一般记为
强关联规则：满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则
由频繁项集提取关联规则
提高Apriori效率：基于散列的算法、基于FP tree的算法
FP树：
FP-Growth算法是对Apriori算法的改进
PFP算法：Mahout提供类内存中的FPG和分布式PFP两种频繁项集的方法
