基于协同过滤的推荐方法

协同过滤(Collaborative Filtering, CF)是推荐系统广泛使用的一种技术,它主要通过考虑用户(User)与用户之间、物品(Item)与物品之间的相似度(Similarity),来向用户推荐物品,常被用在电商网站中。其中,在推荐系统中最常使用的协同过滤方法,有如下4种: 基于用户的协同过滤推荐 基于物品的协同过滤推荐 基于模型的协同过滤推荐 混合协同过滤推荐 上面4种方法中,基于用户的协同过滤推荐、基于物品的协同过滤推荐都是基于内存的协同过滤推荐,一般在数据量较小的应用场景下,可以直接在线使用的实时推荐方法;基于模型的协同过滤推荐一般用于离线计算,它采用机器学习的方法,一般首相将用户偏好行为数据分成2个数据集(有时可能会将数据集分成k个子集,采用交叉验证的方式来提高模型精度),一个为训练集,一个为测试集,使用训练集数据来训练出推荐模型,然后使用测试集数据来评估模型的精度,当满足特定精度时,可以将得到的推荐模型应用于实

MapReduce V1:TaskTracker端启动Task流程分析

我们基于Hadoop 1.2.1源码分析MapReduce V1的处理流程。 TaskTracker周期性地向JobTracker发送心跳报告,在RPC调用返回结果后,解析结果得到JobTracker下发的运行Task的指令,即LaunchTaskAction,就会在TaskTracker节点上准备运行这个Task。Task的运行是在一个与TaskTracker进程隔离的JVM实例中执行,该JVM实例是通过org.apache.hadoop.mapred.Child来创建的,所以在创建Child VM实例之前,需要做大量的准备工作来启动Task运行。一个Task的启动过程,如下序列图所示: 通过上图,结合源码,我们将一个Task启动的过程,分为下面3个主要的步骤: 初始化跟踪Task运行的相关数据结构 准备Task运行所共享的Job资源 启动Task 下面,我们详细分析上面3个步骤的流程: 初始化跟踪Task运行的相关数据结构 如果是LaunchTaskAction,则TaskTracker会将该指令加入到一个启动Task的队列中,进行一步加载处理,如下所示: private void addToTaskQueue(LaunchTaskA

MapReduce V1:TaskTracker设计要点概要分析

我们基于Hadoop 1.2.1源码分析MapReduce V1的处理流程。 本文不打算深入地详细分析TaskTracker某个具体的处理流程,而是概要地分析TaskTracker在MapReduce框架中的主要负责处理那些事情,是我们能够在宏观上了解TaskTracker端都做了哪些工作。我尽量将TaskTracker端的全部要点内容提出来,但是涉及到详细的分析,只是点到为止,后续会对相应模块的处理流程结合代码进行分析。 TaskTracker主要负责MapReduce计算集群中Task运行的管理,所以TaskTracker要管理的事情比较多。一个MapReduce Job由很多的Task组成,而一个Job的所有Task被分成几个相斥的子集,每个子集被分配到某一个TaskTracker上去运行,所以一个TaskTracker管理运行了一个Job的所有Task的一个子集,也就是说TaskTracker不仅要维护每个Job对应的一个Task的子集,还要维护这些Task所属的Job的运行状态,对于Job/Task的状态的管理都是与JobTracker通过RPC通信保持状态的同步。 下面是TaskTracker端

k-medoids聚类算法实现

k-medoids聚类算法,即k-中心聚类算法,它是基于k-means聚类算法的改进。我们知道,k-means算法执行过程,首先需要随机选择初始质心,只有第一次随机选择的初始质心才是实际待聚类点集中的点,而后续将非质心点指派到对应的质心点后,重新计算得到的质心并非是待聚类点集中的点,而且如果某些非质心点是离群点的话,导致重新计算得到的质心可能偏离整个簇,为了解决这个问题,提出了改进的k-medoids聚类算法。 k-medoids聚类算法也是通过划分的方式来计算得到聚类结果,它使用绝对差值和(Sum of Absolute Differences,SAD)的度量来衡量聚类结果的优劣,在n维欧几里德空间中,计算SAD的公式如下所示: 围绕中心点划分(Partitioning Around Medoids,PAM)的方法是比较常用的,使用PAM方法进行处理,可以指定一个最大迭代次数的参数,在迭代过程中基于贪心策略来选择使得聚类的质量最高的划分。使用PAM的方法处理,每次交换一个中心点和非中心点,然后执行

Bisecting k-means聚类算法实现

Bisecting k-means聚类算法,即二分k均值算法,它是k-means聚类算法的一个变体,主要是为了改进k-means算法随机选择初始质心的随机性造成聚类结果不确定性的问题,而Bisecting k-means算法受随机选择初始质心的影响比较小。 首先,我们考虑在欧几里德空间中,衡量簇的质量通常使用如下度量:误差平方和(Sum of the Squared Error,简称SSE),也就是要计算执行聚类分析后,对每个点都要计算一个误差值,即非质心点到最近的质心的距离。那么,既然每个非质心点都已经属于某个簇,也就是要计算每个非质心点到其所在簇的质心的距离,最后将这些距离值相加求和,作为SSE去评估一个聚类的质量如何。我们的最终目标是,使得最终的SSE能够最小,也就是一个最小化目标SSE的问题。在n维欧几里德空间,SSE形式化地定义,计算公式如下: Bisecting k-means聚类算法的基本思想是,通过引入局部二分试验,每次试验都通过二分具有最大SSE值的一个簇,二分这个簇以后得到的