mapreduce的推荐系统用python怎么写

要使用Python实现MapReduce推荐系统，需要使用以下步骤：

1. 数据预处理：将原始数据转换为适合MapReduce处理的格式。例如，将用户-物品评分矩阵转换为键值对（用户，物品，评分）的形式。

2. Map函数：将键值对作为输入，生成一个列表，其中包含（用户，物品）对作为键，评分作为值。

3. Shuffle和Sort：将Map函数的输出按照键进行排序和分组，以便Reduce函数可以对它们进行聚合。

4. Reduce函数：将相同键的评分列表作为输入，计算并输出每个用户的前N个推荐物品。

5. 后处理：将Reduce函数的输出格式化为易于理解的结果，例如将推荐物品列表按照评分排序并输出给用户。

以下是一个简单的Python代码示例，用于实现MapReduce推荐系统：

#数据预处理
data = [[1, 1, 5], [1, 2, 3], [2, 1, 4], [2, 3, 2], [3, 2, 5], [3, 3, 4], [4, 1, 2], [4, 2, 4], [4, 3, 5]]

#Map函数
def mapper(record):
    user = record[0]
    item = record[1]
    rating = record[2]
    yield (user, item), rating

#Reduce函数
def reducer(key, values):
    user = key[0]
    item = key[1]
    ratings = list(values)
    top_n = sorted(ratings, reverse=True)[:2]
    yield user, (item, top_n)

#执行MapReduce
from mrjob.job import MRJob

class RecommendJob(MRJob):
    def steps(self):
        return [
            self.mr(mapper, reducer)
        ]

if __name__ == '__main__':
    RecommendJob.run()

这个示例实现了一个简单的推荐系统，它为每个用户生成前两个评分最高的物品推荐。当然，实际的推荐系统需要更复杂的算法和更大的数据集进行训练和测试。