推薦系統中經常需要處理類似user_id, item_id, rating這樣的數據，其實就是數學裡面的稀疏矩陣，scipy中提供了sparse模組來解決這個問題，但scipy.sparse有很多問題不太合用：1 、不能很好的同時支援data[i, ...]、data[..., j]、data[i, j]快速切片；2、由於資料保存在記憶體中，因此無法很好的支援大量數據處理。要支援data[i, ...]、data[..., j]的快速切片，需要i或j的資料集中儲存；同時，為了保存海量的數據，也需要把資料的一部分放在硬碟上，用記憶體做buffer。這裡的解決方案比較簡單，用一個類Dict的東西來儲存數據，對於某個i（例如9527），它的數據保存在dict['i9527']裡面，同樣的，對於某個j（比如3306） ，它的全部資料都保存在dict['j3306']裡面，需要取
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#5. 簡介： Hadoop家族系列文章，主要介紹Hadoop家族產品，常用的項目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的項目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama , Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。 從2011年開
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用於大數據的並查集（基於HBase）的java類別# #簡介：在做推薦系統的時候想查看原始資料集中自然存在的類別有多少種，即找到一些子集，這些子集屬於原始資料集，子集之間沒有任何關聯，而子集內部所有資料都有直接或間接的關聯。 首先考慮的是由於資料規模，讀入記憶體是不可能的，所以要藉助硬碟（雖然很不情願）
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Storm流計算從入門到精通之技術篇(高並發策略、批次事務、Trid簡介：對這個課程有興趣的可以加我qq2059055336和我聯絡Storm是什麼？為什麼學習Storm ？ Storm是Twitter開源的分散式即時大數據處理框架，被業界稱為即時版Hadoop。
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從ms2000 到2005 出現的錯誤：Microsoft][SQLServer 2000 Driv#簡介：轉載的地址：http://www.shamoxia.com/html/y2010/2249.html 最近針對一個比較老的資料庫開發一個個人化論文推薦系統，由於系統比較陳舊，用的資料庫的平台還是sqlserver2000，大家現在其實已經都用2005或2008甚至更高的版本了，但為了和系統相容，我們
簡介：我寫的推薦系統。哈哈。表格甚麼的自己猜吧。 無INSERT INTO recommend (SELECT ut.userid,it.itemid, NOW() FROM user_tag ut,item_tag it WHERE EXISTS( SELECT it.tagid FROM item_tag it WHERE it.tagid IN (SELECT ut.tagid FROM item_tag it WHERE it.tagid IN (SELECT .
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