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随着互联网发展，更多电商网站更加提倡用户参与和用户贡献。而在现今的推荐技术和算法中，最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法。
这种在信息过滤和信息系统中很受欢迎的技术，与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同。
协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测，然后推荐给当前用户。
面对海量的数据，用户需要这种更加智能的，更加了解他们需求，口味和喜好的信息发现机制。
Spark作为新兴的、应用范围最广的大数据处理开源框架引起了广泛的关注，它吸引了大量程序设计和开发人员进行相关内容的学习与开发。
其中ML机制的工作原理MLlib是Spark框架使用的核心，它是Spark机器学习库，经过无数创造者卓越的工作，MLlib已经成为一个优雅的、可以运行在分布式集群上数据挖掘工具。
11月6日晚，培训中心将举办：“机器学习实战：揭开利用Spark MLlib进行个性推荐的奥秘！”语音讲座。本次讲座将着重讲解协同过滤推荐算法原理、Spark中的协同过滤推荐源码、以及MLlib代码实操等。欢迎大家关注“中科院计算所培训中心服务号”报名！
讲座适用人群：
准备从事或从事大数据挖掘、大数据分析的工作人员；
Spark MLlib初学者；
高校和培训学校数据分析和处理相关专业的师生；
系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。
本文出自 “中科院计算所培训” 博客，谢绝转载！
学习笔记spark——sparkmllib应用——机器学习简介sparkmllib简介
一、机器学习简介1.1、机器学习概念机器学习就是让机器能像人一样有学习、理解、认识的能力。机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。机... 查看详情
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译文如何利用机器学习和分布式计算来对用户事件进行分类
...载，注明出处“数盟社区”即可作者：NatalinoBusa机器学习，特别是聚类算法，可以用来确定哪些地理区域被一个给定的用户经常访问和“入住”而哪些区域不是。这样的地理分析使范围广泛的服务成为可能，... 查看详情
sparkmllib（下）--机器学习库sparkmllib实战
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