![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0f46e8f718fcfe13c52985c16bca53e57a1e534c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fgihyo.jp%2Fassets%2Fimages%2FICON%2F2011%2F865_recommend_hadoop.png)
エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント1件
- 注目コメント
- 新着コメント
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
第7回 コンテンツベースのレコメンドシステムのHadoop実装[中編] | gihyo.jp
処理の流れと各処理におけるデータ形式 前回の繰り返しになりますが、Hadoopで同じ関数を使い類似性の計... 処理の流れと各処理におけるデータ形式 前回の繰り返しになりますが、Hadoopで同じ関数を使い類似性の計算をするのであれば、コンテンツベースと協調フィルタリングの違いは、keyおよびvalueの設定の違いにあります。 今回利用するデータも協調フィルタリングと同様にAmazon review data setです。このデータは以前紹介した場所から、現在は次の場所に移っています。 URL:http://liu.cs.uic.edu/download/data/ アイテム間の相関を協調フィルタリングではユーザの数で計算しましたが、コンテンツベースでは単語の数で計算します。したがって、MapReduceの第一段階における<key value>は協調フィルタリングでは<ユーザid アイテムid>でしたが、コンテンツベースでは<単語id アイテムid>となります。 図1にMapReduceの各段階で使
2012/06/06 リンク