推荐系统，是当今互联网背后的无名英雄。我们在某宝首页看见的商品，某条上读到的新闻，甚至在各种地方看见的广告，都有赖于它。昨天，一个名为Stats&Bots的博客详解了构建推荐系统的五种方法。量子位编译如下：现在，许多公司都在用大数据来向用户进行相关推荐，驱动收入增长。推荐算法有很多种，数据科学家需要根据业务的限制和要求选择最好的算法。为了简化这个任务，Sta

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来源于jasonfreak做个存档附个英文教程目录1 特征工程是什么？2 数据预处理　　2.1 无量纲化　　　　2.1.1 标准化　　　　2.1.2 区间缩放法　　　　2.1.3 标准化与归一化的区别　　2.2 对定量特征二值化　　2.3 对定性特征哑编码　　2.4 缺失值计算　　2.5 数据变换　　2.6 回顾3 特

1、基于客户行为分析的产品推荐    产品推荐的一个重要方面是基于客户交易行为分析的交叉销售。根据客户信息、客户交易历史、客户购买过程的行为轨迹等客户行为数据，以及同一商品其他访问或成交客户的客户行为数据，进行客户行为的相似性分析，为客户推荐产品，包括浏览这一产品的客户还浏览了哪些产品、购买这一产品的客户还购买了哪些产品、预测客户还喜欢哪些产品等。产品推荐是Amazon的发明，它为Amazon

（1）除了释放不再被引用的对象，垃圾收集器还要处理堆碎块。请求分配新对象时可能不得不增大堆空间的大小，虽然可以使用的空闲空间是足够的，但是堆中没有没有连续的空间放得下新对象。可能会导致虚拟机产生不必要的”内存不足“错误。（2）使用垃圾收集堆，有一个潜在的缺陷就是加大程序的负担，可能影响程序的性能。因为虚拟机需要追踪哪些对象被正在执行的程序引用，还要动态释放垃圾对象。（3）程序可以调

前一段时间粗略看了一下《深入Java虚拟机 第二版》，可能是因为工作才一年的原因吧，看着十分的吃力。毕竟如果具体到细节的话，Java虚拟机涉及的内容太多了。可能再过一两年去看会合适一些吧。不过看了一遍《深入Java虚拟机》再来理解Java内存管理会好很多。接下来一起学习下Java内存管理吧。请注意上图的这个：我们再来复习下进程与线程吧：进程是具有一定

前言在WeTest舆情项目中，需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计，在生产者一端，我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中，而在消费者一端，我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计。本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结，之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用，最后将自己

大数据的热潮并未有消褪迹象，相反，包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。可以看出，在推动大数据企业应用方面，真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到大数据工具的开发和开源工作中。但是在国内，虽然管理学界和财经媒体对大数据推崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用，但

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