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关联规则（associationrules）是一种广泛使用的模式识别方法，比如在购物篮分析（MarketbasketAnalysis），网络连接分析（Weblink），基因分析。我们常常提到的购物篮分析，它的典型的应用场景就是要找出被一起购买的商品集合。关联规则的可能的应用场景有：优化货架商品摆放，

陆陆续续尝试使用Emacs已经该有7、8回了，每次都受不了它繁琐的Ctrl和Meta组合键，但最近不知道哪根筋出了问题，不但编辑器迅速的切换到了Emacs，甚至操作系统也从Win7平滑到了Ubuntu。以下记录一些关于Emacs、markdown、Ubuntu、ssh乱七八糟的东东。开源体系下，我的

矩阵分解技术是推荐系统常用的技术之一，它的变种出现在很多算法都有涉及。这里先不做展开，对于最基本的矩阵分解技术做一些原理和代码解释。矩阵分解的数学原理首先约定一下符号，对于用户（users）的集合U，以及商品的集合D，用R来表示用户商品信息的共现（U\timesD）矩阵。我们现在想找出K个潜在的特征

话说2010年我和鸟兄去豆瓣做一个技术交流，阿稳现场展示了并行化计算的R环境，矩阵运算瞬间跑满了所有的CPU，当时让我羡慕不已。多年之后在第六届R语言会议上，张先轶为大家展示了他们负责跟进研发的开源线性代数计算库OpenBLAS，这个库建立在已经停止开发的GotoBLAS2上，对IntelSandy

推荐系统在个性化领域有着广泛的应用，从技术上讲涉及概率、抽样、最优化、机器学习、数据挖掘、搜索引擎、自然语言处理等多个领域。东西太多，我也不准备写连载，今天仅从基本算法这个很小的切入点来聊聊推荐引擎的原理。推荐系统的策略推荐引擎（系统）从不同的角度看有不同的划分，比如：按照数据的分类：协同过滤、内容

预热5月16日（周四），西直门到达西直门已经是八点多，见到舰哥已经是快九点，但是还是兴致勃勃地畅谈了国内R语言发展和商业化问题，以及国内比较奇葩的数据环境，包括国内某xx所在将SAS换代为R的种种“事迹”，各种吐槽各种感慨……又简单聊了聊中文环境下的文本挖掘，准备和舰哥合作写一个，争取后半年空出时间

三月底参加了中国人民大学统计学院海峡两岸数据挖掘研讨会，和大家简单聊了聊R语言在京东商城的数据挖掘应用。本来想接着写篇博文说明一下，一直也没腾出时间，今天补上。为什么要使用R语言在互联网企业，在分析端使用闭源的商用软件几乎是不可能的，原因很简单：成本太高，不管是使用，还是研发及维护。但我个人觉得这可

一般来说，大家喜欢使用微软的产品PowerPoint（PPT）来做幻灯片演示，但我对它基本没有什么好感，基本观点是认为它既不Power也没有Point。当然不喜欢它也是有原因的：15分钟的汇报需要搞很久才能达到好的一个效果。对于习惯使用LaTeX的我来说，beamer是一个非常不错的选择，除了动画稍

2012年最后一天，北京新开了四条地铁线，分别是6号线的一期、8号线一期的南段、9号线的北段、10号线二期。这几条地铁极大的方便了市民的出行。鉴于北京地方台1号一整天都在介绍地铁开通的情况，不写点东西有点对不起北京市民的称呼，于是胡言乱语了如下文字。增加这几条线路之后，北京地铁现在的形状是这样的：好