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使用PDI构建开源ETL解决方案,着重介绍kettle解决方案的原理、最佳实践等
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电影_推荐系统 该项目存储库基于构建电影推荐系统克隆 数据集详细信息: 提及用于构建此推荐引擎的数据集如下: 使用的数据集: MovieLens数据集 下载数据集:从以下链接下载数据集 下载Kaggle上托管的MovieLens数据集,然后使用 从其官方网站下载MovieLens数据集,然后使用 数据集文件格式: CSV文件(以逗号分隔的值)。 注意:将数据集下载并保存在input_data文件夹中 数据集类型: 完整的数据集:该数据集包含26,000,000个评分和270,000个用户将750,000个标签应用程序应用于45,000部电影。 包括在1,100个标签中具有1200万相关分数的标签基因组数据。 注意:我们将使用完整数据集为电影建立一个简单的建议。 小型数据集:该数据集包含100,000个评分和1,700个标签应用程序,这些应用程序由700位用户应用于9,000部电影。
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本文内容包括:引言概述引用限定符连线组件结束语检验IBMWebSphereIntegrationDeveloper组装的SCA组件的上下文中的引用和连线。 引言在这一系列文章的第1部分,我们引入了服务组件体系结构(ServiceComponentArchitecture,SCA)作为编程模型来构建和组装集成解决方案,包括简要介绍什么是SCA,以及一些相关术语的定义。我们还提供了一个通过IBMWebSphereIntegrationDeveloper使用Java?构建SCA组件的示例,测试了该SCA组件,并使用SCA客户端编程模型构建了一个调用该SCA组件的示例JSP文
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