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适合人群：
Hadoop算法工程师、大数据工程师、数据挖掘工程师
你将会学到：
Mahout框架包含了一套完整的推荐系统引擎，标准化的数据结构，多样的算法实现，简单的开发流程。Mahout推荐的推荐系统引擎是模块化的，分为5个主要部分组成：数据模型、相似度算法、近邻算法、推荐算法、算法评分器。
课程简介：
主要用Mahout实现分步式的基于物品的协同过滤算法，包括：职位推荐系统介绍、KPI指标设计、基于Mahout推荐算法、职位推荐引擎架构、基于Mahout的推荐算法实现 几个方面内容。
前言
本视频为Hadoop实战视频，在给Dataguru网络课程《Hadoop应用开发实战案例》培训时录制，随着大数据思想实施的落地，推荐系统也开始倍受关注。不光是电商，各种互联网应用都开始应用推荐系统，像搜索，社交网络，音乐，餐饮，地图服务等等。
在以前，我们没有使用推荐算法的时候，我们是通过设置各种约束条件，匹配数据的自然属性呈现给用户，这种就是基于规则的系统。然尔推荐算法从另一角度入手，解决了基于规则设置的问题，此视频课程介绍用Mahout来构建一个职位推荐算法引擎。
课程大纲
1.Mahout推荐框架概述
2.需求分析：职位推荐引擎指标设计
3.算法模型：推荐算法
4.架构设计：职位推荐引擎系统架构
5.程序开发：基于Mahout的推荐算法实现
讲师介绍
张丹，前况客创始人/CTO，精通R/Java/Nodejs多种编程语言，10年以上IT编程背景，多项SUN及IBM技术认证。丰富互联网应用开发架构经验，著有《R的极客理想—工具篇》、《R的极客理想—高级开发篇》图书。
课程大纲-Hadoop实战教学视频---用Mahout构建职位推荐引擎
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基于Mahout推荐算法为了完成KPI的指标，我们把问题用“技术”语言转化一下：我们需要让职位的推荐结果更准确，从而增加用户的点击。我们选择UserCF,ItemCF,SlopeOne的 3种推荐算法，进行7种组合的测试。关于的推荐算法的详细介绍，请参考文章：Mahout推荐算法API详解关于算法的组合的详细介绍，请参考文章：从源代码剖析Mahout推荐引擎
[13:55]开始学习5
用Maven构建Mahout项目开发环境包括以下几方面：– Win7 64bit– Java 1.6.0_45– Maven3– Eclipse Juno Service Release 2– Mahout-0.8– Hadoop-1.1.2
[11:04]开始学习
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