アイテムに基づいてMapReduceの実装映画推薦システム、協調フィルタリングアルゴリズム

私は、プロジェクトのリソースファイルを参照するためにソースコードをアップロード

###ケーススタディを達成するための##のMapReduce映画推薦システム

• インターネット映画レビューサイト、主力製品が含まれます
  • 映画紹介
  • トップ作品
  • フィルムスコアリングのユーザー
  • 批評家の友人
  • テレシネ＆チケット
  • 見るために| |探しているユーザーが映画を見ました
  • あなたも好きかもしれ（推奨）
• ユーザーは、ユーザーに映画をお勧めするために、フィルムスコアリングテーブルを使用して、ユーザーのスコア表には、次のフィールドが含まれて
  • userID--ユーザーID番号
  • itemID--フィルムのID番号
  • score--スコア
    

記事に基づく協調フィルタリングアルゴリズム###

• 共起行列項目の確立
  
• ユーザーの評価項目を確立するための行列
  
• 推奨行列の計算結果
  

###のMapReduceが実現

• プログラムのフローチャート
  
• Javaのクラス説明
  • Recommend.java--メインタスクランチャー
  • 記事スコアリングマトリックスをユーザに与えるために、組み合わせで発生するすべての項目のリストを計算すること、ユーザによってグループ化Step1.java--
  • 共起行列を確立ITEMIDカウントのStep2.java--組み合わせリスト
  • その後の処理を容易にするために、同時生起行列及び変換行列の速度をStep3.java--
  • Step4_Update.java--行列乗算乗算部
  • Step4_Update2.java--マトリックス乗算、加算部
  • Step5.java--フィルタと結果をソート
  • HDFSFile.java - ファイルベースの操作へのHDFSパス
  • SortHashMap.java - HashMapのクラスのソート
• プログラム出力
  ステップ1：ステップ2：Step3_1評価推移行列：共起行列のStep3_2変換：ステップ4：ステップ5：
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

プロジェクトが基づいている### 金にリアンの数が最適化するために提供する場合、「第六のHadoopアプリケーション開発実際のケースです」