Kris Jack: Tuning Mahout's Item-based Recommender
Saturday, 28 April 2012 Tuning Mahout's Item-based Recommender Introduction Mendeley Suggest (Figure 1) generates personalised research article recommendations for researchers. It's a pretty awesome feature, that I like to think of as a personalised research advisor who's at your beck and call 24/7. It's powered by Mahout, a machine learning and data mining library, that's designed for large sca
MovieLensのデータを使ってレコメンドをしてみる | Stay Foolish!!
GroupLensのサイトから映画の評点データであるMovieLensを取得し、これをMahoutに流し込んで評価してみましょう。 MovieLensのデータセットはここからダウンロードできます。 今回はMovieLens 100k Data Setを使ってみます。 ダウンロードして解凍したあと、フォルダの中にあるua.baseを使ってみましょう。 ファイルの中のデータはタブ区切りでユーザID、アイテムID、評価点、その他データというフォーマットになっています。 前回使ったリコメンダを評価するプログラムに流し込んでみましょう。 CSVではありませんが、このデータはそのまま利用することができます。 結果、このような値が出力されました。 Evaluation result: 0.9810512490344764 1.0に近い値が出力されましたが、もう少し良いリコメンダを使ってみることにし
mahoutで類似ユーザをリコメンドする · Real Beat
mahout使って類似ユーザの抽出をやってみたのでまとめ。 そこら辺に転がってるサンプルは、ほとんどがユーザがあるアイテムについて点数をつける前提になってて、その点数をベースに似ているユーザをリコメンドしたり、あるいはあるユーザが興味をもちそうなアイテムをリコメンドしたりといったものが殆どだった。点数がないようなときにどうするか多少悩んだので記録に残しておくことにした。とりあえず今回はMySQLにデータが入ってる前提でやってみた。あるテーブルにUSER_IDとITEM_IDが入ってて、同じITEM_IDを多く選んだ人を探したいとすると、以下のようにする。 [sourcecode language=“java” padlinenumbers=“2”] package test; import test.DataSouceManager; import org.apache.mahout.cf
Intro to Apache Mahout
This document provides an overview of machine learning and the Apache Mahout project. It defines machine learning and common use cases such as recommendations, classification, and pattern mining. It then describes what Mahout is, how to get started with Mahout including preparing data, and examples of algorithms like recommendations, clustering, topic modeling, and frequent pattern mining. Future
Mahout in Action Chapter 4 Summary - Tech Log - s21g
Mahout in Action Chapter 4 についてのメモ。 4.2 ユーザベースの推薦の詳細 4.2.1 アルゴリズム ユーザにアイテムを推薦する処理は下記のとおり。ユーザは u で表されている 1 for every item i that u has no preference for yet 2 for every other user v that has a preference for i 3 compute a similarity s between u and v 4 incorporate preference of v for i, weighted by s, into a running average 5 return the top items, ranked by weighted average 外側のループはユーザがまだ嗜好度を持っ
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Apache Mahoutで機械学習してみるべ - 都元ダイスケ IT-PRESS
Mahoutシリーズ目次（随時更新） 非分散レコメンデーション Apache Mahoutで機械学習してみるべ - 都元ダイスケ IT-PRESS （これ） 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 - 都元ダイスケ IT-PRESS 機械学習における重大な"仮定"と、アルゴリズムの評価 - 都元ダイスケ IT-PRESS 分散レコメンデーション Mahoutで分散レコメンド(1) - 都元ダイスケ IT-PRESS Mahoutで分散レコメンド(2) - 都元ダイスケ IT-PRESS Mahoutで分散レコメンド(3) - 都元ダイスケ IT-PRESS クラスタリング 今度はMahoutでクラスタリング - 都元ダイスケ IT-PRESS 今度はMahoutでクラスタリング(ソース編) - 都元ダイスケ IT-PRESS では、本文いきます。 Apach
Mahout Canopy Clustering - #TokyoWebmining 9
Koichi HamadaSenior Staff Research Engineer, Artificial Intelligence at DeNA
Mahout インストール - 適当に・・・
Mahout インストール Mahout とは 機械学習に関するライブラリのセット・・・ 難しい事が色々書いてあるが割愛 レコメンドができると言う事で導入する感じ。 前、HadoopをインストールしたのはこのMahoutが 使いたいがための設定。 Hadoop自体も結構面白そうだけど。 (Hadoop プログラムは後で学習) 必要なもの apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz jdk-6u20-linux-i586-rpm.bin mahout-0.3-src.tar.gz jdkのインストールは割愛 Maven （Java用プロジェクト管理ツール Mahoutをビルドするために必要） http://maven.apache.org/download.html ここから最新版をダウンロード apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz mkdir -p /
suz-lab.com - suz lab リソースおよび情報
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Mahout Programming : K-Means Clustering - hamadakoichi blog
Mahout でのデータマイニング。mahout.clustering.kmeans を使ったクラスター分析を実装してみた。Mahoutは、Hadoop上で動くデータマイニング・機械学習の各種アルゴリズムが実装されているライブラリ。 クラスター分析 クラスター分析の方法論自体の内容は以下のエントリにまとめてある。 R言語プログラミング： クラスター分析 - 階層的クラスタリング - hamadakoichi blog 第２回データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#2) を開催しました - 「はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析」 - hamadakoichi blog 第３回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#3) を開催します - hamadakoichi blog R言語プログラミング： クラスター分析
MovieLens
GroupLens Research has collected and made available rating data sets from the MovieLens web site (https://movielens.org). The data sets were collected over various periods of time, depending on the size of the set. Before using these data sets, please review their README files for the usage licenses and other details. Seeking permission? If you are interested in obtaining permission to use MovieLe
mahout/レコメンドサーブレットの作り方 - PukiWiki
2010/01/20からのアクセス回数 7728 mavenプロジェクトの作成 † mavenを使って、サーブレット用のプロジェクトを作成します。 $ mvn archetype:create -DgroupId=sample.recommendWeb -DartifactId=recommendWeb \ -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-webapp -Dversion=0.0.1 生成されたディレクトリ構成は、以下のようになっています。 + recommendWeb/ |- pom.xml |-+ src/ |-+ main/ |-+ resources/ |-+ webapp/ |-+ WEB-INF/ |- web.xml |- index.jsp レコメンドアプリケーションと同様にpom.xmlに追加します。 dependeciesに追
livedoor clipsのデータを少しだけ眺めてみた。 - プログラマでありたい
データ貰うだけもらって、放置していたlivedoor clipsのデータを覗いてみました。 クローリングしてる暇があるなら…論文かいたら? | EDGE Datasets(研究用データセット) ダウンロードと一緒に取り扱い説明がついています。そのままだとtagが文字列データとして１カラムに複数件入り使いにくいので、分割するようにしました。 #!/usr/bin/perl use strict; use Text::CSV_XS; my $csv = Text::CSV_XS->new({ binary => 1 }); my $i = 1; while (<>) { if ($csv->parse($_)) { my ($user_id, $url, $created_on, $tags) = $csv->fields; foreach my $tag (split(/\s/,$tags)
mahout/レコメンドシステムの作り方 - PukiWiki
プロジェクトの作成 † mavenを使ってレコメンド・アプリケーションを作成します。 最初に、プロジェクトを作成します。 $ mvn archetype:create -DgroupId=sample.recommendApp -DartifactId=recommendApp -Dversion=0.0.1 ↑ pomファイルの変更 † pom.xmlのdependecyに以下の項目を追加します。 <dependency> <groupId>org.apache.mahout</groupId> <artifactId>mahout-core</artifactId> <version>0.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-jcl</artifactI
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