第25回 データマイニング+WEB＠東京( #TokyoWebmining 25th) −大規模分散 高速解析・ユーザ徹底理解 祭り− を開催しました - hamadakoichi blog
2013/3/23 "第25回 データマイニング+WEB＠東京−大規模分散 高速解析・ユーザ徹底理解 祭り−"を開催しました。 第25回 データマイニング+WEB＠東京 ( #TokyoWebmining 25th)−大規模分散 高速解析・ユーザ徹底理解 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧： 参加者Twitter List: Twitter List TokyoWebmining 25th 参加者セキココ：第25回 データマイニング+WEB ＠東京 セキココ (作成してくれた @komiya_atsushi さんに感謝
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
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