关于推荐系统的详细介绍

推荐系统中经常需要处理类似user_id, item_id, rating这样的数据，其实就是数学里面的稀疏矩阵，scipy中提供了sparse模块来解决这个问题，但scipy.sparse有很多问题不太合用：1、不能很好的同时支持data[i, ...]、data[..., j]、data[i, j]快速切片；2、由于数据保存在内存中，不能很好的支持海量数据处理。要支持data[i, ...]、data[..., j]的快速切片，需要i或者j的数据集中存储；同时，为了保存海量的数据，也需要把数据的一部分放在硬盘上，用内存做buffer。这里的解决方案比较简单，用一个类Dict的东西来存储数据，对于某个i（比如9527），它的数据保存在dict['i9527']里面，同样的，对于某个j（比如3306），它的全部数据保存在dict['j3306']里面，需要取

1. 一种比较省内存的稀疏矩阵Python存储方案

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5. Mahout构建图书推荐系统

简介：Hadoop家族系列文章，主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。 从2011年开

6. 用于大数据的并查集（基于HBase）的java类

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8. 从ms2000 转到2005 出现的错误：Microsoft][SQLServer 2000 Driv

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9. 我写的推荐系统。哈哈。表格什么的自己猜吧

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