mapreduce代码实现协同过滤算法

MapReduce是一种分布式计算模型，常用于大规模数据处理。协同过滤（Collaborative Filtering）算法在推荐系统中广泛应用，它根据用户的历史行为和偏好预测用户的潜在兴趣。在MapReduce框架下实现协同过滤的一个常见方法是基于用户或物品的相似度计算。

以下是简化的MapReduce协同过滤算法实现步骤：

1. **Map阶段**（mapper）：
- 输入是用户-物品评分数据（如用户ID，物品ID，评分）。
- 每个输入键值对会被映射为用户ID和所有评分过的物品ID。
- 如果用户A评分了物品B，会生成(A, [B])这样的键值对。

2. **Shuffle阶段**（shuffle）：
- 将Mapper输出的数据按照用户ID进行排序和归一化。

3. **Reduce阶段**（reducer）：
- 对每个用户ID，收集所有评分过的物品ID。
- 计算每个物品之间的相似度（比如皮尔逊相关系数、余弦相似度等）。
- 选择最相似的N个物品作为邻居集合。

4. **Map阶段（第二次迭代）**：
- 对于每个用户，获取其邻居集合中的每个物品，计算用户与邻居的相似度。
- 生成键值对，键是用户ID和邻居物品ID，值是用户对邻居的评分。

5. **Reduce阶段（第二次迭代）**：
- 对用户-邻居对的评分进行加权求和，作为预测评分。
- 输出预测评分及其对应的用户和物品。

6. **Merge阶段（可选）**：
- 如果有多个reduce任务，可以合并结果以提高准确性。