`

Mahout: Batch and online clustering

 
阅读更多

Online news clustering

  • Cluster one million articles, as showed below, and save the cluster centroids for all clusters.



 

  • Periodically, for each new article, use canopy clustering to assign it to the cluster whose centroid is closest, based on a very small distance threshold. This ensures that articles on topics that occurred previously are associated with that topic cluster and are shown instantly on the website. These documents are removed from the new document list.
  • The leftover documents that aren’t associated with any old clusters form new canopies. These  canopies represent new topics that have appeared in the news and that have little or no match with any articles from the past.
  • Use the new canopy centroids, cluster the articles that aren’t associated with any of the old clusters, and add these temporary cluster centroids to the centroid list.
  • Less frequently, execute the full batch clustering to recluster the entire set of documents. While doing so, use all previous cluster centroids as input to the algorithm so that clustering achieves faster convergence.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  • 大小: 50.9 KB
分享到:
评论

相关推荐

    apache-mahout-distribution-0.11.0-src.zip

    Apache Mahout是基于Hadoop的数据挖掘库,提供了一套用于实现推荐系统、分类和聚类算法的工具。这个项目的目标是创建易于使用的、高效的机器学习算法,使大数据分析变得更加简单。 2. **源码分析**: 在源码中,...

    mahout所需jar包

    Mahout的目标是帮助开发人员构建智能应用程序,如推荐系统、分类和聚类算法,这些在大数据分析领域中极为重要。 **K-Means聚类算法** K-Means是一种无监督学习的聚类算法,用于将数据集分成不同的群组或类别。在...

    mahout聚类算法

    Mahout 聚类算法可以分为多种类型,如 Canopy、KMeans、Fuzzy-KMeans、Spectral Clustering 等,每种算法都有其自己的特点和应用场景。 在 Mahout 聚类算法中,数据模型是数据的基本结构,它可以是 DenseVector、...

    mahout:Apache Mahout的镜像

    欢迎使用Apache Mahout! Apache Mahout:trade_mark:项目的目标是构建一个环境,以快速创建可扩展的高... 添加以下内容export MAHOUT_HOME=/path/to/mahoutexport MAHOUT_LOCAL=true # for running standalone on yo

    apache-mahout-distribution-0.11.1-src

    Apache Mahout 项目旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout 的创始者 Grant Ingersoll 介绍了机器学习的基本概念,并演示了如何使用 Mahout 来实现文档集群、提出建议和组织内容。

    如何成功运行Apache Mahout的Taste Webapp-Mahout推荐教程-Maven3.0.5-JDK1.6-Mahout0.5

    Mahout包含了多种机器学习的经典算法,如聚类、分类、协同过滤和进化编程等。此外,Mahout支持在Hadoop集群上运行算法,使得它们能够在云计算环境中高效运行。 2. Mahout的版本及其重要性 文档强调使用特定版本的...

    Apache_Mahout_Cookbook(高清版)

    Apache Mahout是一个高度可扩展的机器学习库,主要用于构建智能推荐系统、聚类分析以及其他数据挖掘任务。该库利用了Apache Hadoop的强大分布式计算能力,使得处理大规模数据集变得高效可行。 #### 二、安装与配置 ...

    mahout:mahout机器智能推荐系统

    Apache Mahout是一个基于Java的开源项目,专注于开发可扩展的机器学习库,尤其在推荐系统、分类和聚类算法方面表现出色。在大数据领域,Mahout为Hadoop提供了一个理想的平台,用于实现大规模的数据挖掘和分析任务。...

    Hadoop-Mahout:使用 Mahout 在 Hadoop 上进行推荐、集群和分类

    Mahout提供了多种聚类算法,如K-Means、Fuzzy K-Means、Canopy Clustering等。这些算法可以帮助我们发现数据集中的隐藏结构,比如用户群体、市场细分或文档主题。 三、分类 分类是机器学习中的有监督学习方法,...

    mahout:mahout-推荐-测试

    Apache Mahout 是一个基于 Apache Hadoop 的开源机器学习库,主要设计用于构建大规模的机器学习算法。在"mahout:mahout-推荐-测试"这个主题中,我们聚焦于 Mahout 的推荐系统部分以及相关的测试过程。Mahout 的推荐...

    mahout-0.3.zip

    1. **聚类**:Mahout提供了多种聚类算法,如K-means,Fuzzy K-means,和Canopy Clustering等。这些算法用于将数据集中的对象分成不同的组或簇,使得同一簇内的对象相似度较高,而不同簇之间的对象相似度较低。这对于...

    Mahout_in_Action

    - **第10章:评估和改进聚类质量**(Evaluating and improving clustering quality):讨论了如何衡量聚类结果的好坏,并提出了提高聚类效果的方法。 通过以上章节的学习,读者可以全面了解Mahout在推荐系统和聚类...

    Recommendation-with-mahout:与Maven + hadoop和mahout一起推荐

    Apache Mahout是一个基于Apache Hadoop的机器学习库,它提供了多种推荐、分类和聚类算法。Mahout的核心目标是让数据科学家和开发人员能够轻松地构建智能应用程序,通过大规模分布式计算来处理海量数据。在这个项目中...

    人工智能-推荐系统-新闻推荐-基于Mahout的新闻推荐系统

    Mahout:整体框架,实现了协同过滤 Deeplearning4j,构建VSM Jieba:分词,关键词提取 HanLP:分词,关键词提取 Spring Boot:提供API、ORM 关键实现 基于用户的协同过滤 直接调用Mahout相关接口即可 选择不同...

    play-mahout:一个运行Apache Mahout方法的游乐场

    Mahout也提供了多种分类和聚类算法,例如朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier)、决策树(Decision Trees)、随机森林(Random Forests)和K-means聚类。这些算法可用于文本分类、图像识别、用户群体划分等...

    jruby_mahout:JRuby Mahout是一颗宝石,它在JRuby世界中释放了Apache Mahout的力量

    它大规模地处理了建议,聚类和分类机器学习问题。 到目前为止,在Ruby项目中很难使用它。 您必须自己在JRuby中实现Java接口,这并不是很快,特别是如果您刚刚开始探索机器学习的世界的话。 该库的目的是简化JRuby...

    mahout数据挖掘

    - **Hierarchical Clustering**:构建树状的聚类结构,可以动态调整聚类的数量。 - **Dirichlet Process Clustering**:能够自动确定最优聚类数量的方法。 - **LDA 聚类**:基于主题模型的聚类方法。 - **Spectral ...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics