第五篇 大数据基本介绍

目录

  • 大数据特性
  • 大数据带来的问题和解决方案
  • 大数据都能做什么
  • 大数据相关组件

大数据特性

  • 数据量大
    一切皆数据,所能看到的一切基本都可以转化为数据。海量数据呈指数级别上升。
  • 数据多样
    视频、图片、语音、文本、格式化数据、xml、各式各样数据….
  • 数据告诉传播
    2g、3g、4g、5g每秒几GB的传输速度,使得数据交互越来越快
  • 数据中的价值
    大量的价值潜在在数据当中,比如常见的广告推荐、用户画像、行为检测等

大数据带来的问题和解决方案

  • 海量的数据如何存储
    分布式存储多台机器,如:HDFS、ODPS、AWS

  • 海量的数据如何计算
    分布式计算MapReduce

  • 在极其脏乱的数据中挖掘有价值的数据
    机器学习、深度学习算法

大数据都能做什么

大数据相关组件

协同过滤

  • 协同过滤概念
    协同过滤由:相似性和过滤掉点击过或评价过的物品组成
  • 显示评分矩阵
    1.用户直接对物品的喜爱程度,如:豆瓣评分,
    2.用户间接的对物品的喜好程度,如:需要你通过提前设定的分数来判断
    收藏:20,转发:10,评论:5, 点赞:3, 点击: 1, 曝光未点击: -1,dislike:-20
  • 隐士矩阵
    通过某种方式不能体现用户喜欢的程度,如:通过点击不能具体体现喜欢程度,只有0或1
  • 协同分为:用户协同过滤和物品协同过滤
    • 用户协同过滤
      用户协同过滤
    • 物品协同过滤
      物品协同过滤
原文地址:https://www.cnblogs.com/sjkzy/p/15008851.html