君子博学而日参省乎己 则知明而行无过矣

摘要： HttpClient 是 Apache Jakarta Common 下的子项目，可以用来提供高效的、最新的、功能丰富的支持 HTTP 协议的客户端编程工具包，并且它支持 HTTP 协议最新的版本和建议。本文首先介绍 HTTPClient，然后根据作者实际工作经验给出了一些常见问题的解决方法。HttpClient简介HTTP 协议可能是现在 Internet 上使用得最多、最重要的协议了，越来越多的 Java 应用程序需要直接通过 HTTP 协议来访问网络资源。虽然在 JDK 的 java.net 包中已经提供了访问 HTTP 协议的基本功能，但是对于大部分应用程序来说，JDK 库本身提供的功 阅读全文

摘要： 这篇文章原作者不知何故，在几个关键点上一笔带过，想要让例子运行起来，得费自己好大功夫才能搞定，去年我搞好了一次，没记博客，结果服务器不知怎么原来东西没了，这次我是花了2天时间搞定的，记下来一是为自己备忘，也希望能帮助那些还在苦闷的同行者。1：Taste 的安装与简单的 Demo 实现这一部分还是写的比较好的，基本按照文档操作就能看到结果2：使用 Taste 构建推荐引擎实例 – 电影推荐引擎这一部分就比较头痛了，我也无法一一详细描述，中间有很多困难之处。首先从原文下载作者提供的代码，导入到eclipse，我的eclipse是Eclipse Java EE IDE for Web Develop 阅读全文

摘要： Web 2.0 的一个核心思想就是“群体智慧”，即基于大众行为，为每个用户提供个性化的推荐。这使得如何让用户能更快速更准确的获得所需要的信息，成为了 Web 应用成败的关键。Apache Mahout 是 ASF（Apache Software Foundation）的一个较新的开源项目，提供机器学习领域的一些经典算法的高效实现。本文主要讲述如何基于 Apache Mahout 来构建社会化推荐引擎，帮助 Web 应用开发者更高效的实现个性化推荐功能，从而提高最终用户满意度。推荐引擎简介推荐引擎利用特殊的信息过滤（IF，Information Filtering）技术，将不同的内容（例如电影、 阅读全文

摘要： 智能推荐大都基于海量数据的计算和处理，然而我们发现在海量数据上高效的运行协同过滤算法以及其他推荐策略这样高复杂的算法是有很大的挑战的，在面对解决这个问题的过程中，大家提出了很多减少计算量的方法，而聚类无疑是其中最优的选择之一。 聚类 (Clustering) 是一个数据挖掘的经典问题，它的目的是将数据分为多个簇 (Cluster)，在同一个簇中的对象之间有较高的相似度，而不同簇的对象差别较大。聚类被广泛的应用于数据处理和统计分析领域。Apache Mahout 是 ASF(Apache Software Foundation) 的一个较新的开源项目，它源于 Lucene，构建在 Hadoop 阅读全文

摘要： 本系列的第一篇为读者概要介绍了推荐引擎，下面几篇文章将深入介绍推荐引擎的相关算法，并帮助读者高效的实现这些算法。 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。它以其方法模型简单，数据依赖性低，数据方便采集 , 推荐效果较优等多个优点成为大众眼里的推荐算法“No.1”。本文将带你深入了解协同过滤的秘密，并给出基于 Apache Mahout 的协同过滤算法的高效实现。Apache Mahout 是 ASF 的一个较新的开源项目，它源于 Lucene，构建在 Hadoop 之上，关注海量数据上的机器学习经典算法的高效实现。集体智慧和协同过滤什么是集体智慧集体智慧 阅读全文