大数据的核心算法有哪些？需要掌握哪些大数据算法？数据挖掘领域十大经典算法:C4.5，大数据“推荐算法”是否适合所有高校推广？大数据挖掘有哪些算法？1.大数据等核心关键技术:32算法A*搜索算法图形搜索算法，计算从给定起点到给定终点的路径。如何守边界的算法推荐来源:光明日报面对海量信息，算法推荐如何守边界人工智能和大数据的广泛应用，为互联网平台带来了自动化的算法技术。
1、大数据运算的三种引擎是什么?有什么区别?
流行的开源引擎不止三个。我先给你列举五个:1)Hive，SQL大衣里的MapReduce。Hive封装了一层SQL，方便用户使用MapReduce。因为Hive使用的是SQL，所以它的问题域比MapReduce窄，因为很多问题是不能用SQL表达的，比如一些数据挖掘算法，推荐算法，图像识别算法等等。，这只能通过编写MapReduce来完成。
3)Shark/Spark:为了提高MapReduce的计算效率，伯克利的AMPLab实验室开发了Spark，可以看作是MapReduce基于内存的实现。此外，Berkeley还在Spark的基础上封装了一层SQL，产生了类似Hive Shark的新系统。
2、如何看待「大数据」和「算法」这两个热词?
国家网信办、工信部、公安部、市场监管总局近日发布《互联网信息服务算法推荐管理规定》(以下简称《规定》)，对算法推荐服务提供者做出了一系列规定。比如，不得利用算法推荐服务从事危害国家安全和社会公共利益、扰乱经济社会秩序、侵害他人合法权益等法律、行政法规禁止的活动；不是根据消费者的喜好、交易习惯等特点。，利用算法对交易价格等交易条件实施不合理的差别待遇等违法行为；应保障劳动者的劳动报酬、休息休假等合法权益，建立健全平台订单分配、报酬构成及支付、工作时间、奖惩等相关算法。
首先是个人隐私被算法利用。记者做了一个实验，在后台放了几个社交app，然后把卷发棒产品相关的照片保存在相册里。第二天，某App在推荐页面出现了关于卷发棒的短视频。记者使用手机自带的隐私访问功能和第三方软件查看，发现该App除了位置信息外，还访问了手机相册，上午访问了6次，短的访问时间20多秒，长的访问时间1分钟。
3、短视频系统及大数据推荐机制
三个商业维度决定了短视频成为主流，即网络流量的趋势、信息的高效传递和价值的变现能力。这三个方面分别是平台、用户、创作者，满足每一种形式的需求，这是实际价值的存在点。顾名思义，网络流量趋势是网络平台唯一的KPI。一个网络平台拥有的活跃用户越多，证明它越成功。每一个网络巨头，无一例外都是利用自己的流量在市场上获取广告利益，所以平台只有拥有流量才会成为有实用价值的平台。
无论是娱乐、财经、体育、知识、消费，视频内容都是网络1.0时代以图文为主的博客、新闻知识获取渠道的升级。每一帧视频可能涵盖上百个字。在这个数据爆炸的时代，增加获取内容的成本，对用户来说是一种体验升级。价值实现能力是创作者创作优质内容的动力。三者的高效配合，形成一个向前循环的齿轮，这样蛋糕才会越做越大。
4、大数据的四种主要计算模式包括
大数据的四种主要计算模式包括批处理模式、流处理模式、交互处理模式和图形处理模式。1.BatchProcessing模式:将大量数据分成几个小批量进行处理，通常采用非实时、离线的方式，其用途包括离线数据分析和离线数据挖掘。2.StreamProcessing模式:对数据源的实时性要求较高，可以实时计算每个事件或一组事件的处理结果，计算和响应可以以极低的延迟进行。目的包括实时监控和实时推荐。
5、人工智能、大数据的广泛应用,算法推荐如何守好边界
来源:光明日报面对海量的信息，算法推荐如何保持人工智能的边界和大数据的广泛应用，为互联网平台带来了自动化的算法技术。一方面，互联网平台利用算法技术从网络内容中提取特征并进行识别，通过标注的方式向网络用户提供文学、音乐、视频等。另一方面，互联网平台利用算法技术，捕捉并分析网络用户的生活规律、阅读习惯、消费偏好等信息，向网络用户精准推荐相关内容。
日前，国家互联网信息办公室等四部门联合颁布了《互联网信息服务算法推荐管理规定》。该规定着眼于公共利益和消费者保护，明确向用户标注算法推荐不得含有违法信息，有助于促进算法推荐服务健康发展，提高监管水平。但是，如果算法推荐的内容中包含了与第三方权利相关的信息，那么如何保护第三方的权利在规定中并未涉及。为了维护互联网生态，平衡互联网平台、权利人和用户之间的关系，在确立互联网平台的算法推荐义务时，应合理把握技术中立和法律规则的灵活解释。
6、大数据挖掘的算法有哪些?
数据挖掘或机器学习算法的本质可以在《数据挖掘十大常用算法》中找到。常用的有SVM、决策树、朴素贝叶斯、logistic回归等，主要解决分类和回归问题。大数据挖掘算法:1 .朴素贝叶斯，超级简单，就像做一些计数工作一样。如果条件独立性假设成立，NB会比判别模型收敛得更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立性假设不成立，NB在实践中的表现依然出奇的好。
与NB的条件独立性假设相比，LR不需要考虑样本是否相关。与决策树和支持向量机不同，NB具有很好的概率解释能力，并且很容易用新的训练数据更新模型。如果你想要一些概率信息或者希望在未来有更多数据的时候方便的更新和改进模型，LR是值得使用的。3.决策树，DT很好理解和解释。DT是非参数的，所以不需要担心异常值(或离群值)和数据是否线性可分。DT的主要缺点是容易过拟合，这也是提出随机森林等集成学习算法的原因。
7、大数据“推荐算法”分宿舍是否适合所有高校推广?
2018年8月27日报道，近日，南京大学利用大数据“推荐算法”分宿舍帮助大一新生找到志同道合的室友的新闻引发关注。据了解，南大从去年开始尝试通过网络问卷调查的方式，将新生按照生活习惯划分宿舍。今年，宿舍分配方案在2.0版本中进行了优化，利用校园迎新网的数据调查统计新生的生活习惯、兴趣爱好等，再通过大数据的“推荐算法”量化评估数据之间的相似度，从而将兴趣相近的新生划分到同一宿舍，更快适应大学生活。
8、需要掌握哪些大数据算法
数据挖掘领域十大经典算法:c4.5、kmeans、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、KNN、朴素贝叶斯、Cart。1.C4.5算法是机器学习算法中的分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。2，2，kmeansalgorithm算法是一种聚类算法，将N个对象按照属性分成k个分区，k3，SupportVectorMachine(英文简称SVM)。
4.Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集最有影响力的算法。其核心是一种基于两阶段频率集思想的递归算法。5.最大期望算法。在统计计算中，最大期望(EM)算法是一种寻找概率模型中参数的最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于一个不可观测的潜在变量。
9、奈飞公司的创新的大数据推荐算法
第一届网飞奖成功解决了一个巨大的挑战，准确预测了提供50多个评分的观众的口味。下一个百万大奖的目标是向不经常或根本不评价电影的客户推荐电影，利用一些隐藏观众口味的地理数据和行为数据进行预测。同样，获胜者需要公开他们的算法。如果这个问题能够得到解决，网飞很快就可以开始向新客户推荐电影，而无需等待客户提供大量评级数据后再进行推荐。
所有的数据都是匿名的，没有办法联系到任何网飞的客户。与第一届大奖赛不同，本次比赛没有设定比赛目标。半年内领先的团队将获得50万美元奖励，18个月后领先的团队将获得另外50万美元奖励。推荐引擎是网飞的一项关键服务，超过1000万客户可以在个性化网页上从1到5对电影进行评级。网飞将这些评级放在一个容量超过30亿的庞大数据集中。
10、大数据算法可以不是
大数据的核心算法有哪些？1.大数据等核心关键技术:32算法A*搜索算法图形搜索算法，计算从给定起点到给定终点的路径。本文使用启发式估计来估计每个节点通过该节点的最佳路径，并为每个位置安排订单。2.大数据挖掘的算法:朴素贝叶斯，超级简单，就像做一些计数工作一样。如果条件独立性假设成立，NB会比判别模型收敛得更快，所以你只需要少量的训练数据。
3.大数据技术体系庞大复杂，基础技术包括数据采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。4.Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集最有影响力的算法，其核心是一种基于两阶段频率集思想的递归算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔型关联规则，这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称为频率集。