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案例分析

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利用用户对电影的打分表来给用户推荐电影，用户打分表包括以下细分

• userID--用户ID号
• itemID--电影ID号
• 得分

基于物品的协同过滤算法

建立物品的同现矩阵 建立用户对物品的评分矩阵 矩阵计算推荐结果

MapReduce实现

程序流程图

Java类说明

• Recommend.java--主任务启动程序
• Step1.java--按用户分组，计算所有物品出现的组合列表，得到用户对物品的评分矩阵
• Step2.java--对itemID组合列表进行计数，建立其同现矩阵
• Step3.java--对同现矩阵和评分矩阵进行转换，进行后续处理
• Step4_Update.java--矩阵相乘乘法部分
• Step4_Update2.java--矩阵相乘加法部分
• Step5.java--对结果进行过滤和排序
• HDFSFile.java--HDFS路径文件操作类
• SortHashMap.java--HashMap排序类

程序输出结果

步骤1： 步骤2 ： 步骤 3_1用户评分矩阵 转换： 步骤3_2同现矩阵转换： 步骤4： 步骤5： 该项目基于炼制数成金《 Hadoop应用开发实战案例第六期》所提供的案例进行优化

转载自：https://github.com/ParadeTo/Recommend