Minion作为一个先进的对象存储方案，对于大数据和人工智能的支持有着天然的优势。它支持与Spark\Flink等技术方案进行整合，并且通过S3协议实现数据查询的下沉，这让大数据的存储与查询分离提供了事实依据。（2） 根据部署的minio服务的信息（如端口、Access Key、Secret Key、存储桶名称等），创建一个SparkSession对象，可以使用如下步骤进行读写Minio。（1）

本文主要探讨如何利用用户打标签的行为为其推荐物品，UGC标签系统受到越来越多的关注，标签既能反映用户的兴趣又能描述物品的本身特征。

从协同过滤的分类来说，ALS（Alternating Least Squares，交替最小二乘）算法属于User-Item CF，也叫做混合CF，它同时考虑了User和Item两个方面。用户和物品的关系，可以抽象为如下的三元组：。其中，Rating是用户对商品的评分，表征用户对该商品的喜好程度。ALS算法是基于模型的推荐算法，，评估出缺失项的值，以此来得到一个基本的训练模型，然后依照此模型可以针对

为什么新闻推荐使用UserCF算法，而购物网站使用ItemCF算法？

摘要：本文介绍了两种无监督聚类算法——K-Means和DBSCAN。K-Means通过迭代优化质心实现球形簇划分，需预先指定簇数，对噪声敏感。DBSCAN基于密度识别任意形状簇，能自动处理噪声，但需设置邻域半径和最小点数。实验对比显示：K-Means适合凸数据集，计算高效；DBSCAN适用于非凸分布，能识别噪声点。文章通过Python代码演示了两种算法在合成数据上的应用效果，并对比了它们在聚类形状

特征工程是将原始数据转换为有效特征以提升模型性能的过程，主要包括特征构建（如从日期提取星期几）、特征提取（如文本向量化）、特征变换（如标准化）和特征选择（如过滤冗余特征）。以乳腺癌数据集为例，通过Z-score或Min-Max方法对30个特征进行标准化处理，消除量纲差异，从而优化模型表现。特征工程需结合领域知识，并防止数据泄露（使用训练集统计量处理测试集）。

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2023年11月份在某电商系统生产中的Elasticsearch（以下简称ES）集群突然，出现了大量慢查询告警，导致请求堆积。经过几天的排查发现了ES节点主分片和副本分片分布存在不均匀的问题。当然了暂未有定论是由于分片不均衡导致了性能下降，但是主分片和副本分片分布不均匀确实是个问题。