某b2c**有1億使用者和200萬商品，每乙個使用者都有自己喜歡的若干件商品，如果兩個使用者都喜歡同一件商品，我們定義中兩個使用者有乙個「同好商品」，「同好度」為兩個使用者的同好商品數和這兩個使用者中至少有一人喜歡的商品數的比值。同好度衡量了兩個使用者之間的商品喜好的接近程式，這有著十分重要的用途。
請設計乙個演算法，計算每乙個使用者的同好使用者集合及同好度。
輸入資料：多個檔案，每個檔案的資料有多行，每一行的資料格式如下：使用者id喜歡的商品id1 喜歡的商品id2 .......喜歡的商品n，其中使用者id和商品id均為32位整數，中間以空格分隔。
如：16 1001 1002 3003
輸出資料：乙個或多個檔案，每一行的資料格式如下：
使用者id 同好使用者id1：同好度 同好使用者id2：同好度...... 同好使用者idn：同好度
中間以空格隔開。演算法可以描述為偽**。
我覺得如果你知道mapreduce 你就應該知道思路
如果不知道mapreduce 我說了思路也沒用
不過anyway
假設資料沒有冗餘（如果有先dedup處理）
第一組mapreduce
第二組mapreduce
我覺得如果你知道mapreduce 你就應該知道思路
如果不知道mapreduce 我說了思路也沒用
不過anyway
假設資料沒有冗餘（如果有先dedup處理）
第一組mapreduce
第二組mapreduce
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