step1
static class step1_reducer extends reducer}}
step2
//按使用者分組，計算所有物品出現的組合列表，得到使用者對物品的喜愛度得分矩陣
static class step2_reducer extends reducer}}
step3}}
step4
private string flag;//a同現矩陣 or b得分矩陣
//每個maptask，初始化時呼叫一次
protected void setup(context context) throws ioexception,
interruptedexception
protected void map(longwritable key, text value, context context)
throws ioexception, interruptedexception
} else if (flag.equals("step2")) }}
static class step4_reducer extends reducerelse if (val.startswith("b:")) catch (exception e) }}
double result=0;
iteratoriter=mapa.keyset().iterator();
while(iter.hasnext())}}
}}step5
static class step5_reducer extends reducer else
}iteratoriter = map.keyset().iterator();
while (iter.hasnext()) }}
}step6}}
協同過濾演算法
3種形式的協同過濾 collaborative filtering 演算法 1 user based 相同 相似 使用者的喜好相同 2 item based 能夠引起使用者興趣的專案，必定與其之前評分高的專案相似 3 model based 先用歷史資料得到乙個模型，再用此模型進行 參考 這個位址是...
協同過濾演算法
1.表示使用者行為矩陣，即統計使用者購買某種商品型別的數量 public double getnumbycustomer customer customer return vectore 2.用余弦距離計算每個使用者與其它使用者的行為相似度 下面 是兩個使用者之間的相似度，進行遍歷就可以獲取全部相似...
協同過濾演算法
乙個人想看電影的時候常常會思考要看什麼電影呢。這個時候他可能會問周圍愛好的人求推薦。現在社會每天都會產生海量的資訊。面對這麼多資訊好多人都不知道什麼資訊是自己需要的。推薦系統正是起了這麼乙個作用。推薦系統的應用隨處可見。網路購物是乙個典型的例子，電子商務的運營商往往會根據使用者在 的行為推薦使用者可...