大数据workshop:《云数据·大计算:海量日志数据分析与应用》之《社交数据分析:好友推荐》篇

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大数据workshop:《云数据·大计算:海量日志数据分析与应用》之《社交数据分析:好友推荐》篇

祎休 2017-03-21 16:43:32 浏览4840
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大数据workshop:《云数据·大计算:海量日志数据分析与应用》之《社交数据分析:好友推荐》篇

实验背景介绍

了解更多2017云栖大会·成都峰会 TechInsight & Workshop.

本手册为云栖大会Workshop《云计算·大数据:海量日志数据分析与应用》的《社交数据分析:好友推荐》篇而准备。主要阐述如何在大数据开发套件中使用MR实现好友推荐。

MapReduce应用场景

  • 搜索:网页爬取、倒排索引、PageRank;
  • Web访问日志分析:分析和挖掘用户在web上的访问、购物行为特征,实现个性化推荐;
  • 文本统计分析:比如莫言小说的WordCount、词频TFIDF分析;学术论文、专利文献的引用分析和统计;
  • 海量数据挖掘:非结构化数据、时空数据、图像数据的挖掘;
  • 机器学习:监督学习、无监督学习、分类算法如决策树、SVM等;
  • 自然语言
附件下载: 实验数据.zip[祎休].1490531793.zip

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