2010年9月9日，中国的各大媒体纷纷报道了一条来自大洋彼岸的新闻：9月8日，美国总统奥巴马宣布，在本周内提出为美国中产阶级的永久性减税计划，同时不再延长对富裕阶层的减税措施。根据奥巴马提出的计划，2011年税收中的80%，将由年收入逾100万美元的家庭负担。美国的税收政策是：占美国总人口约2%的，年收入逾100万美元的百万富翁们纳税，包括中产在内的98%的中低收入者免税，来缩小美国的贫富差别。

 在2009年的全国两会上，便有众多的人大代表和政协委员要求调高个人所得税起征点至3000元，然而，

(接上)

Reduce Related

提高Reduce的执行效率，除了在

Hadoop Job Tuning

Hadoop平台已经成为了大多数公司的分布式数据处理平台，随着数据规模的越来越大，对集群的压力也越来越大，集群的每个节点负担自然就会加重，而且集群内部的网络带宽有限，数据交换

喝过龙井，却没看过龙井，正好出差在杭州，宅着也是宅着，就借了个自行车卡，（杭州这方面还算不错），从浙大玉泉校区穿过，骑车大约30分钟左右，到了龙井村，话说沿途那个漂亮哎。。好多拍婚纱的就足以说明问题了。

到了龙井村，游人很多，漫山遍野的茶树，从小长这么大，第一次见到茶树，和茶农聊天，才知道，他们不是茶农，都是外地来的，帮助茶农采茶叶的，每天50块钱。这的茶农干三个月，顶东北的农民干几年吧！

了解了一下茶叶的制作过程、参观了茶叶博物馆、喝了两杯龙井、吃了农家饭！接触大自然就是好啊

Taste 是一个著名的开源框架，目前已经在Mahout项目下。Taste 实现了比较流行的个性化推荐算法: User-Based、Item-Based、Slope One

实现了 5 个著名的相似度计算算法：

*EuclideanDistance(欧氏距离）
*LogLikelihood（对数似然）
*PearsonCorrelation（皮尔逊相关系数）
*SpearmanCorrelation（和前一个类似，比较的不同而已）
*TanimotoCoefficient（有点类似于关联规则，当然也有很大的不同）

Taste在官方文档中自称： Taste is designed to be enterprise-ready; it's designed for p

Slope One 推荐算法是 2005 年在香港的 WWW 会议上提出来的。可以Google检索会议论文集看原著，不过还是建议看原著之前，看完本文！

Slope One是一个基于Item的个性化推荐算法，股票上有个说法是平均值可以掩盖一切异常波动，所以股票上的各个技术指标都是不同时间段的平均值的曲线图或者柱状图等。同样的，Slope one算法也认为：平均值也可以代替某两个未知个体之间的打分差异。

Slope One算法的核心思想非常的简单，举例如下：

用户对商品的打分，或者从购买记录中，通过某些算法，折合成打分，得到矩阵

目前有多种个性化推荐技术，基本可以分为两类：基于规则的推荐、信息过滤推荐，其中信息过滤推荐可以分为 基于内容过滤(content-based filtering)、协同过滤(collaborative filtering)、混合过滤(hybrid filtering)

基于规则的过滤(rule based filtering)
规则可以由用户定制,也可以利用基于关联规则的挖掘技术来发现,利用规则来推荐信息依赖于规则的质量和数量,基于规则的技术其缺点是随着规则的数量增多,系统将变得越来越难以管理.

一个规则本质上是一个If-Then语句,规则可以利用用户静态

Happy 1234567890 Day!!

Once upon a time, way back in 1970, Unix computer clocks started ticking.

That was 39 years, or some 1.2 billion seconds, ago.

Yes, today is 1234567890 Day.

Let's celebrate!