外に出しても良い情報だけにしてslideshareにアップロードしたのですが、イマイチ。やっぱり実データと実名というか、実際の商品名を見たほうが資料としては面白いと思います。 レコメンド自体はMahoutを使うと簡単に作成することが可能です。あとは、その見せ方や運用方法を考えることが出来れば実アプリとして使えるんじゃないかと思います。 個人的には hdfs や hadoop に関する知識が足りないという事が大きな足かせだなぁとも思いました。
外に出しても良い情報だけにしてslideshareにアップロードしたのですが、イマイチ。やっぱり実データと実名というか、実際の商品名を見たほうが資料としては面白いと思います。 レコメンド自体はMahoutを使うと簡単に作成することが可能です。あとは、その見せ方や運用方法を考えることが出来れば実アプリとして使えるんじゃないかと思います。 個人的には hdfs や hadoop に関する知識が足りないという事が大きな足かせだなぁとも思いました。
Nov 22, 2012Download as KEY, PDF13 likes4,196 views
2012年度が始まり1ヶ月が経ちました。2011年度は、大規模分散処理技術・データ基盤の普及が広く進んだ年だったと思います。2012年はそれら蓄積された大規模データを活用しデータマイニング・機械学習を用い、ビジネス・サービス洗練を大きく広げていく年ではないでしょうか。 Mahoutは 大規模分散データマイニング・機械学習のライブラリです。ApacheプロジェクトのOpen Sourceで、Hadoop上で動作しデータマイニング・機械学習の大規模分散実行を行うことができます。 Apache Mahout 大規模分散 データマイニング・機械学習を実行できる Mahout ですが、まだ「ドキュメント整備が発展途上で詳細を知るためにはソースコードから読み解く」必要がある場合が多く、また、活用には「対象とするデータマイニング・機械学習の基礎知識」が必要なため、まだまだ活用の敷居が高いのが現状ではない
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