cloudpackブログ - EMRとMahoutで「この商品を買った人はこんな商品も買っています」
以前、Elastic MapReduceでMahoutを使ってリコメンデーションの記事でEMR上でMahoutを使って、リコメンデーションを試してみました。 今回は、同様にEMR & Mahoutで、「この商品を買った人はこんな商品も買っています」を試してみました。 実際試すにあたり、MahoutのItemSimilarityJobを利用したのですが、下記の情報が大変参考になりました。 (感謝いたします) [Hadoop]Hadoop上でMahoutを使って「このアイテムを見た人は、 こちらのアイテムも見ています」というレコメンドをやってみる | GENDOSU@NET ○S3にMahoutライブラリ(JAR)を配置 ライブラリ自体は、Index of /net/apache/mahout/0.7よりダウンロードしました。 ○S3に作業領域を作成 入力ファイルの配置先(input)とログの
cloudpackブログ - #AWS77の結果でリコメンデーション(Mahout)
Elastic MapReduceでMahout使ってリコメンデーションで、簡単なリコメンデーションを試したので、今度は、もう少しリアリティのあるデータで試してみたいと思います。 最近twitter上で話題になっていたAWSへの七夕の願い事tweetである#AWS77の集計結果があるので、そのデータからおすすめの「願い事」を特定のユーザー (@suz_lab, @kaz_goto, @shouhei, @bond_honey)に対して計算してみました。 はじめに、リコメンデーションの計算に利用するデータの作成をします。 #AWS77の集計結果から、下記のプログラムで作成してみました。 ▼ group_by_user.php: Tweet単位のデータをUser単位に集計 $url = "http://www.suz-lab.com/aws77/tweet.json"; $tweets = j
cloudpackブログ - Elastic MapReduceでMahoutを使ってリコメンデーション
Mahoutとは、Javaで記述された機械学習ライブラリで、リコメンデーション処理などをHadoop上で実行することもできます。 Hadoop上でということなら、当たり前ですが、AWSのElastic MapReduceでも実行することができると思います。 ということで、実際にMahoutを使って、Elastic MapReduceでリコメンデーションをしてみました。 尚、Mahoutのリコメンデーションに関しては、@daisuke_mさんのブログ（都元ダイスケ IT-PRESS）で丁寧に紹介されています。 特に、レコメンデーションの簡単な原理を視覚的に把握してから実際に計算してみるの記事は、リコメンデーションのイメージを掴むのに最適です！ それでは実際に試してみたいと思います。 まずはじめに、S3の適当な場所にMahoutのJarとリコメンデーションに利用するデータを 配置します。 配置
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