用MapReduce实现一个基于物品的电影推荐系统
例如
用户 电影 评分
101 阿凡达 6
101 纵横四海 9
需要首先进行数据预处理，将评分记录按照物品进行分组，即将不同用户对同一部电影的评分合并在一起。
首先，将原始数据转换为以下格式：
阿凡达 101:6
纵横四海 101:9
接着，使用以下MapReduce程序实现：
Mapper阶段：
输入：电影ID+用户ID:评分
输出：物品A-物品B:评分
该程序中，Mapper解析输入的每行记录，对于每个用户评分物品的组合，产生一条输出记录。如101给阿凡达评分6和101给纵横四海评分9，就会产生以下两条记录：
阿凡达-纵横四海:6
纵横四海-阿凡达:9
Reducer阶段：
输入：物品A-物品B:评分
输出：物品A:物品B:评分列表
Reducer对Mapper阶段的输出进行聚合，将相同物品组合的评分合并在一起，形成一个单独的评分列表。例如，对于阿凡达和纵横四海这个物品组合，Reducer会将Mapper阶段输出的两条记录的评分6和9合并在一起，得到：
阿凡达:纵横四海:[6, 9]
最后，将每个物品的评分列表按照评分从高到低排序，选取前N个作为推荐结果输出。
例如，如果要选取每个物品的前2个推荐结果，Reducer阶段对于阿凡达和纵横四海这两个物品的输出结果会是：
阿凡达:纵横四海:[9, 6]
纵横四海:阿凡达:[6, 9]
可以看到，阿凡达和纵横四海的推荐结果都包含对方。这说明，如果用户喜欢某一部电影，那么他有很大几率喜欢和这部电影相似的电影。因此，基于物品的推荐算法就是基于这一原理来推荐相似物品的算法。
以上就是我的回答！