Sistemas de Recomendação Usando Mahout - Dia 1
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Minicurso de 3 dias sobre um pouco da teoria em sistemas de recomendação e uso do framework mahout no desenvolvimento dos mesmos. Esse minicurso faz parte de um dos trabalhos realizados no projeto de cooperação em sistemas inteligentes em nuvem entre o Instituto Nokia de Tecnologia(INdT) e o Instituto de Computação(IComp) da Universidade Federal do Amazonas(UFAM).
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Sistemas de Recomendação
Sistemas de recomendação filtram informações para usuários usando técnicas como filtragem colaborativa e baseada em conteúdo. A filtragem colaborativa compara preferências de itens entre usuários, enquanto a baseada em conteúdo recomenda itens similares aos já consumidos pelo usuário. Sistemas híbridos combinam essas abordagens para maximizar relevância das recomendações.
Sistemas de Recomendação e Mobilidade
Marcel Pinheiro Caraciolo is a researcher from Sergipe, Brazil studying for a master's degree in computer science at UFPE. His areas of interest include mobile computing and artificial intelligence. He maintains blogs on mobility and AI. He is also a member of the Python user group in Pernambuco.
Introdução à sistemas de recomendação
Conceitos básicos de sistemas de recomendação, filtro colaborativo, filtro baseado em conteúdo, avaliação e recursos.
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O documento discute sistemas de recomendação e como eles podem ser usados para melhorar a experiência de compra personalizando ofertas e sugestões para os clientes. Sistemas de recomendação coletam dados sobre preferências de usuários e feedback para fornecer sugestões relevantes que podem levar à fidelização dos clientes.
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Sistemas de recomendação
O documento discute sistemas de busca e recomendação. Sistemas de busca ajudam os usuários a encontrar informações relevantes, mas têm limitações. Sistemas de recomendação filtram informações e sugerem itens de interesse para os usuários baseados em seus perfis e preferências. Várias técnicas de recomendação são discutidas, incluindo filtragem baseada em conteúdo, colaborativa e híbrida.
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Recommender systems research is often based on comparisons of predictive accuracy: the better the evaluation scores, the better the recommender.
However, it is difficult to compare results from different recommender systems due to the many options in design and implementation of an evaluation strategy.
Additionally, algorithmic implementations can diverge from the standard formulation due to manual tuning and modifications that work better in some situations.
In this work we compare common recommendation algorithms as implemented in three popular recommendation frameworks.
To provide a fair comparison, we have complete control of the evaluation dimensions being benchmarked: dataset, data splitting, evaluation strategies, and metrics.
We also include results using the internal evaluation mechanisms of these frameworks.
Our analysis points to large differences in recommendation accuracy across frameworks and strategies, i.e. the same baselines may perform orders of magnitude better or worse across frameworks.
Our results show the necessity of clear guidelines when reporting evaluation of recommender systems to ensure reproducibility and comparison of results.
Apache Mahout Tutorial - Recommendation - 2013/2014
Here are the key steps for Exercise 3:
1. Create a FileDataModel object, passing in the CSV file
2. Instantiate different UserSimilarity objects like PearsonCorrelationSimilarity, EuclideanDistanceSimilarity
3. Calculate similarities between users by calling userSimilarity() on the similarity objects, passing the user IDs
4. Print out the similarities to compare the different measures
The CSV file should contain enough user preference data (user IDs, item IDs, ratings) for the similarity calculations to be meaningful. This exercise demonstrates how to easily plug different similarity functions into Mahout's common interfaces.
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Slideshare es un sitio web gratuito donde los usuarios pueden subir presentaciones en formato PowerPoint o OpenOffice para compartirlas en línea en formato Flash. Permite subir archivos de hasta 20 MB y compartir las presentaciones a través de enlaces o correo electrónico. Slideshare es útil para docentes para encontrar y compartir material didáctico como apoyo a las lecciones o para que los estudiantes compartan sus trabajos.
How to Build a Recommendation Engine on Spark
How to Build a Recommendation Engine on Spark was a presentation given by Joe Caserta, CEO and founder of Caserta Concepts, at @AnalyticsWeek in Boston.
Boston's Data AnalyticsStreet Conference is a 2 day packed event with thought provoking keynotes, knowledge filled sessions, intense workshops, insightful panels, and real-world case studies - engaging analytics community with latest methodologies and trends. The conference encompasses largest Speaker-to-Attendee ratio for unmatched networking and learning opportunity.
For more information on the services and solutions Caserta Concepts offers, visit our website at http://casertaconcepts.com/.
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2) Discute estratégias de planejamento para automação de testes em diferentes níveis como release, feature, história e tarefa. Enfatiza a importância de considerar retorno sobre investimento, complexidade e esforço de manutenção ao selecionar quais testes automatizar.
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Este certificado confirma que Gabriel de Mattos Faustino concluiu com sucesso um curso de 42 horas de Gestão Estratégica de TI - ITIL na Escola Virtual entre 19 de fevereiro de 2014 a 20 de fevereiro de 2014.
PRODUÇÃO E CONSUMO DE ENERGIA DA PRÉ-HISTÓRIA À ERA CONTEMPORÂNEA E SUA EVOLU...
Este artigo tem por objetivo apresentar como ocorreu a evolução do consumo e da produção de energia desde a pré-história até os tempos atuais, bem como propor o futuro da energia requerido para o mundo. Da pré-história até o século XVIII predominou o uso de fontes renováveis de energia como a madeira, o vento e a energia hidráulica. Do século XVIII até a era contemporânea, os combustíveis fósseis predominaram com o carvão e o petróleo, mas seu uso chegará ao fim provavelmente a partir do século XXI para evitar a mudança climática catastrófica global resultante de sua utilização ao emitir gases do efeito estufa responsáveis pelo aquecimento global. Com o fim da era dos combustíveis fósseis virá a era das fontes renováveis de energia quando prevalecerá a utilização da energia hidrelétrica, energia solar, energia eólica, energia das marés, energia das ondas, energia geotérmica, energia da biomassa e energia do hidrogênio. Não existem dúvidas de que as atividades humanas sobre a Terra provocam alterações no meio ambiente em que vivemos. Muitos destes impactos ambientais são provenientes da geração, manuseio e uso da energia com o uso de combustíveis fósseis. A principal razão para a existência desses impactos ambientais reside no fato de que o consumo mundial de energia primária proveniente de fontes não renováveis (petróleo, carvão, gás natural e nuclear) corresponde a aproximadamente 88% do total, cabendo apenas 12% às fontes renováveis. Independentemente das várias soluções que venham a ser adotadas para eliminar ou mitigar as causas do efeito estufa, a mais importante ação é, sem dúvidas, a adoção de medidas que contribuam para a eliminação ou redução do consumo de combustíveis fósseis na produção de energia, bem como para seu uso mais eficiente nos transportes, na indústria, na agropecuária e nas cidades (residências e comércio), haja vista que o uso e a produção de energia são responsáveis por 57% dos gases de estufa emitidos pela atividade humana. Neste sentido, é imprescindível a implantação de um sistema de energia sustentável no mundo. Em um sistema de energia sustentável, a matriz energética mundial só deveria contar com fontes de energia limpa e renováveis (hidroelétrica, solar, eólica, hidrogênio, geotérmica, das marés, das ondas e biomassa), não devendo contar, portanto, com o uso dos combustíveis fósseis (petróleo, carvão e gás natural).
TOO - TÉCNICAS DE ORIENTAÇÃO A OBJETOS aula 1.pdf
As classes de modelagem podem ser comparadas a moldes ou
formas que definem as características e os comportamentos dos
objetos criados a partir delas. Vale traçar um paralelo com o projeto de
um automóvel. Os engenheiros definem as medidas, a quantidade de
portas, a potência do motor, a localização do estepe, dentre outras
descrições necessárias para a fabricação de um veículo
Logica de Progamacao - Aula (1) (1).pptx
A palavra
lógica está
normalmente
relacionada
com o modo
de pensar de
um indivíduo
em termos de
racionalidade
e coerência
Segurança Digital Pessoal e Boas Práticas
Em um mundo cada vez mais digital, a segurança da informação tornou-se essencial para proteger dados pessoais e empresariais contra ameaças cibernéticas. Nesta apresentação, abordaremos os principais conceitos e práticas de segurança digital, incluindo o reconhecimento de ameaças comuns, como malware e phishing, e a implementação de medidas de proteção e mitigação para vazamento de senhas.
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Escola Virtual - Fundação Bradesco - ITIL - Gabriel Faustino.pdf
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Sistemas de Recomendação Usando Mahout - Dia 1
- 1. Sistemas de Recomendação usando Mahout Alison Marczewski Álvaro Reis Neto Workshop de Mineração de Dados Julho de 2012
- 2. Agenda • Objetivo • Mahout Framework – O que é – Quem usa – Utilizando o Mahout com o Eclipse – O que é Recomendação
- 3. Agenda • Mahout Framework – Rodando o primeiro sistema de recomendação – Avaliando um Recomendador – Avaliando Precision e Recall – Representando dados de Recomendação
- 4. O que é Apache Mahout é um conjunto de bibliotecas de aprendizagem de máquinas projetado para ser escalável e robusta • Classificação • Clusterização • Recomendação
- 5. Quem usa
- 6. Utilizando o Mahout com o Eclipse • Instalar Eclipse • Baixar Apache Mahout • Baixar base de dados Grouplens
- 7. O que é Recomendação • Filtragem Colaborativa – Pessoas com gostos similares – Itens parecidos com os que você gosta • Baseada em Conteúdo UserSimilarity App Recommender DataModel UserNeighborhood
- 8. Rodando o primeiro Sistema de Recomendação Let’s Work!
- 9. Avaliando um Recomendador • Qual a melhor recomendação para um usuário? Treino Dados Teste
- 10. Avaliando Precision e Recall Recall Precision Documentos Recuperados Documentos Relevantes Todos os possíveis Documentos
- 11. Representando dados de Recomendação • Preferência – Userid, itemid, preference_value • Preferência no Mahout – new GenericPreference(123, 456, 4.0f); PreferenceArray userPref = new GenericUserPreferenceArray(10); userPref.setUserID(0, 1L); userPref.setItemID(0, 101L); userPref.setValue(0, 2.0f); userPref.setItemID(1, 106L); userPref.setValue(1, 5.0f); Preference pref = userPref.get(0);
- 12. Representando dados de Recomendação • DataModel