mapreduce协同过滤原理

『壹』 协同过滤算法属于自然语言处理方向吗

协同过滤算法是这一领域的主流。作为基于内容的算法执行方式，协同版过滤在准确性上具有相权当的优势，但无法冷启动、推荐同质化和运算效率低使其依然存在很多不足。
协同过滤算法的名称来源于化学上的过滤操作。
原理
利用物质的溶解性差异，将液体和不溶于液体的固体分离开来的一种方法。如用过滤法除去粗食盐中少量的泥沙

过滤实验仪器
漏斗、烧杯、玻璃棒、铁架台（含铁圈）、滤纸。

过滤操作要领
要做到“一贴、二低、三靠”。
一贴
即使滤纸润湿，紧贴漏斗内壁，中间不要留下气泡。（防止气泡减慢过滤速度。）
二低
1．滤纸边缘略低于漏斗边缘。
2．液面低于滤纸边缘。（防止液体过滤不净。）
三靠
1．倾倒时烧杯杯口要紧靠玻璃棒上。
2．玻璃棒下端抵靠在三层滤纸处。
3．漏斗下端长的那侧管口紧靠烧杯内壁。

过滤注意事项
1．烧杯中的混合物在过滤前应用玻璃棒搅拌，然后进行过滤。
2．过滤后若溶液还显浑浊，应再过滤一次，直到溶液变得透明为止。
3.过滤器中的沉淀的洗涤方法：用烧瓶或滴管向过滤器中加蒸馏水，使水面盖没沉淀物，待溶液全部滤出后，重复2~3次。
希望我能帮助你解疑释惑。

『贰』 maprece节点的执行时间怎么算

MapRece为大数据挖掘提供了有力的支持，但是复杂的挖掘算法往往需要多个MapRece作业才能完成，多个作业之间存在着冗余的磁盘读写开销和多次资源申请过程，使得基于MapRece的算法实现存在严重的性能问题。后起之秀Spark得益于其在迭代计算和内存计算上的优势，可以自动调度复杂的计算任务，避免中间结果的磁盘读写和资源申请过程，非常适合数据挖掘算法。腾讯TDW Spark平台基于社区最新Spark版本进行深度改造，在性能、稳定和规模方面都得到了极大的提高，为大数据挖掘任务提供了有力的支持。
本文将介绍基于物品的协同过滤推荐算法案例在TDW Spark与MapReudce上的实现对比，相比于MapRece，TDW Spark执行时间减少了66%，计算成本降低了40%。

算法介绍

互联网的发展导致了信息爆炸。面对海量的信息，如何对信息进行刷选和过滤，将用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前，已经成为了一个亟待解决的问题。推荐系统可以通过用户与信息之间的联系，一方面帮助用户获取有用的信息，另一方面又能让信息展现在对其感兴趣的用户面前，实现了信息提供商与用户的双赢。
协同过滤推荐（Collaborative Filtering Recommendation）算法是最经典最常用的推荐算法，算法通过分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。协同过滤可细分为以下三种：

User-based CF: 基于User的协同过滤，通过不同用户对Item的评分来评测用户之间的相似性，根据用户之间的相似性做出推荐；
Item-based CF: 基于Item的协同过滤，通过用户对不同Item的评分来评测Item之间的相似性，根据Item之间的相似性做出推荐；
Model-based CF: 以模型为基础的协同过滤（Model-based Collaborative Filtering）是先用历史资料得到一个模型，再用此模型进行预测推荐。

『叁』 协同过滤，基于内容推荐有什么区别

举个简单的小例子，我们已知道
用户u1喜欢的电影是A，B，C
用户u2喜欢的电影是A, C, E, F
用户u3喜欢的电影是B，D
我们需要解决的问题是：决定对u1是不是应该推荐F这部电影
基于内容的做法：要分析F的特征和u1所喜欢的A、B、C的特征，需要知道的信息是A（战争片），B（战争片），C（剧情片），如果F（战争片），那么F很大程度上可以推荐给u1，这是基于内容的做法，你需要对item进行特征建立和建模。
协同过滤的办法：那么你完全可以忽略item的建模，因为这种办法的决策是依赖user和item之间的关系，也就是这里的用户和电影之间的关系。我们不再需要知道ABCF哪些是战争片，哪些是剧情片，我们只需要知道用户u1和u2按照item向量表示，他们的相似度比较高，那么我们可以把u2所喜欢的F这部影片推荐给u1。
根据数据源的不同推荐引擎可以分为三类
1、基于人口的统计学推荐(Demographic-based Recommendation)
2、基于内容的推荐(Content-based Recommendation)
3、基于协同过滤的推荐(Collaborative Filtering-based Recommendation)
基于内容的推荐：
根据物品或内容的元数据，发现物品或内容的相关性，然后基于用户以前的喜好记录推荐给用户相似的物品
基于内容推荐的一个典型的例子，电影推荐系统，首先我们需要对电影的元数据有一个建模，这里只简单的描述了一下电影的类型；然后通过电影的元数据发现电影间的相似度，因为类型都是“爱情，浪漫”电影 A 和 C 被认为是相似的电影（当然，只根据类型是不够的，要得到更好的推荐，我们还可以考虑电影的导演，演员等等）；最后实现推荐，对于用户 A，他喜欢看电影 A，那么系统就可以给他推荐类似的电影 C。

『肆』 协同过滤算法有哪些 slope

协同过滤算法是这一领域的主流。作为基于内容的算法执行方式内，协同过滤在准确性上具容有相当的优势，但无法冷启动、同质化和运算效率低使其依然存在很多不足。
协同过滤算法的名称来源于化学上的过滤操作。
原理
利用物质的溶解性差异，将液体和不溶于液体的固体分离开来的一种方法。如用过滤法除去粗食盐中少量的泥沙

过滤实验仪器
漏斗、烧杯、玻璃棒、铁架台（含铁圈）、滤纸。

过滤操作要领
要做到“一贴、二低、三靠”。
一贴
即使滤纸润湿，紧贴漏斗内壁，中间不要留下气泡。（防止气泡减慢过滤速度。）
二低
1．滤纸边缘略低于漏斗边缘。
2．液面低于滤纸边缘。（防止液体过滤不净。）
三靠
1．倾倒时烧杯杯口要紧靠玻璃棒上。
2．玻璃棒下端抵靠在三层滤纸处。
3．漏斗下端长的那侧管口紧靠烧杯内壁。

过滤注意事项
1．烧杯中的混合物在过滤前应用玻璃棒搅拌，然后进行过滤。
2．过滤后若溶液还显浑浊，应再过滤一次，直到溶液变得透明为止。
3.过滤器中的沉淀的洗涤方法：用烧瓶或滴管向过滤器中加蒸馏水，使水面盖没沉淀物，待溶液全部滤出后，重复2~3次。
希望我能帮助你解疑释惑。

『伍』 大数据包括哪些专业

1、大数据专业，一般是指大数据采集与管理专业；
2、课程设置，大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Maprece的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。
3、核心技术，
（1）大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用；分布式计算框架Maprece、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。
（2）关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。
（3）分布式数据处理。详细介绍分析Map/Rece计算模型和Hadoop Map/Rece技术的原理与应用。
（4）海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法；以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。
（5）物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。
（6）文件系统（HDFS）。详细介绍HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。
（7）NoSQL。详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。
4、行业现状，
今天，越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如网络、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。
在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色，“大数据”从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大。