購買過該商品的顧客還購買過哪些商品 給乙個商品，推薦購買過這個商品的使用者經常購買的五件產品
輸出是鍵值對，鍵是商品，值是5個商品的列表
map1
//key=userid value=userid購買過的產品
map (userid,item)
reduce1
reduce(userid,item[i1,i2,...in])
map2
map(userid,items[i1,i2,...in])
emit(item,map);
reduce2
reduce(item, stripes[m1,m2,...mn])}
emit(key, top(5,final))
推薦共同好友 當兩個使用者有共同好友時，將其互相推薦給對方
期望輸出
:ff是推薦給user的乙個好友，m是共同好友個數，i1，i2...是共同好友id
//key person //value=friends 是person的直接好友列表
map(key,friends)
else if (mutualfriends.get(touser)!=null)
else
elseif
spark 實現
public class sparkfriendrecommendation
else if (mutualfriends.get(touser)!=null)
else
else
return buildrecommendations(mutualfriends);
推薦引擎分類介紹
搜尋引擎是當前快速查詢目標資訊的最好途徑。在使用者對自己需求很明確時，用搜尋引擎可以方便地通過關鍵字快速找到自己需要的資訊。但搜尋引擎並不能完全滿足使用者對資訊發現的需求，因為在很多情況下，使用者其實並不明確自己的需要，或者他們的需求很難用簡單的關鍵字來表述，又或者他們需要更加符合他們個人口味和喜好...
推薦引擎分為哪幾類，個性化推薦引擎的介紹
在資訊時代的今天，大資料為使用者獲取方方面面的資訊提高了效率，更可以智慧型的幫助使用者從海量內容中快速找到想要閱讀的資訊，或者從海量商品中快速找到想要購買的商品。推薦引擎的發展讓選擇不明確的使用者更加了解她們的需求和喜好。下面以內容產品和電商產品為例，談談推薦引擎在產品中發揮的巨大作用。一 推薦引擎...
各大推薦引擎資料彙總
最近在做乙個推薦的任務，頭緒繁多，回頭看看同行的工作，希望能有些幫助。零零碎碎看過好多資料，有些已經忘記了，會慢慢補全。netflix 很多方法的融合，策略可以參考我翻譯的blog，架構參考小魚兒師兄的blog。hulu 主要是item based cf，參考官方部落格上的文章。youtube 開始...