AppEngineでMahoutを使ったレコメンド機能を作ってみた - Orfeon Blog
Apache Mahoutは様々な機械学習・データマイニング手法を、Hadoopを利用してスケーラブルに取り扱うことができるライブラリなのですが、ちょっとしたレコメンド機能の開発にも手軽に利用することができます。今回は自分用の備忘録も兼ねてAppEngine/Javaでの利用実例を紹介してみたいと思います。 やったこと 先日リリースした漫画の読書管理Webサービス「コミックライブラリー(コミ蔵)」 で漫画の関連シリーズのレコメンド機能を作成しました。Amazonとかでよくある商品の関連アイテムのレコメンドです。利用するユースケースやデータ量にもよりますが、意外と簡単にAppEngine上のサービスで推薦機能を使えるようになりました。 実行構成 レコメンド機能の実行の流れは下記の通り。 レコメンド機能を実装したServletをcronで1週間に1回、Backend Instance上で実行。
Apache Mahoutで機械学習してみるべ - 都元ダイスケ IT-PRESS
Mahoutシリーズ目次（随時更新） 非分散レコメンデーション Apache Mahoutで機械学習してみるべ - 都元ダイスケ IT-PRESS （これ） レコメンデーションの簡単な原理を視覚的に把握してから実際に計算してみる - 都元ダイスケ IT-PRESS 機械学習における重大な"仮定"と、アルゴリズムの評価 - 都元ダイスケ IT-PRESS 分散レコメンデーション Mahoutで分散レコメンド(1) - 都元ダイスケ IT-PRESS Mahoutで分散レコメンド(2) - 都元ダイスケ IT-PRESS Mahoutで分散レコメンド(3) - 都元ダイスケ IT-PRESS クラスタリング 今度はMahoutでクラスタリング - 都元ダイスケ IT-PRESS 今度はMahoutでクラスタリング(ソース編) - 都元ダイスケ IT-PRESS では、本文いきます。 Apach
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