MapReduce在图书推荐中的Apriori算法应用

本报告主要探讨的是基于MapReduce的图书推荐系统，由毛鸿睿汇报。MapReduce是一种分布式计算模型，常用于大规模数据处理，特别适合于处理海量数据集，如Apache Hadoop平台的1.2.1版本就提供了这种能力。在本项目中，系统的目标是挖掘图书的强关联规则集，通过Apriori算法实现。 Apriori算法是核心算法，它是一种频繁项集挖掘方法，旨在发现项目之间的关联规律。该算法包括以下几个步骤： 1. **频集查找**：首先找出所有出现频率达到预设的最小支持度（本例中为3）的项集。 2. **关联规则生成**：从频集中生成强关联规则，这些规则需要同时满足最低的支持度和置信度阈值（0.7）。 3. **递归生成规则**：通过频集生成期望规则，右部仅包含一个项，遵循“不增反减”的原则，即如果删除某个项后规则依然成立，则保留。 4. **规则筛选**：只保留那些置信度高于用户指定阈值（如0.7）的规则。 整个推荐系统依托于一个4节点的Hadoop集群，每个节点配备4GB内存且运行CentOS 6.5操作系统，分为Master、NameNode、Jobtrack等角色。数据集包含3,648,104条记录，以 UserID::ISBN::Score 的形式表示用户对图书的评分，这有助于分析用户行为模式。 在MapReduce框架下，Apriori算法被分解为Map和Reduce阶段。Map阶段负责将原始数据分发到各个节点进行预处理，Reduce阶段则负责合并结果并进行频繁项集的挖掘。具体流程图展示了算法在MapReduce环境中的执行过程，而整体框架部分则描绘了系统架构的设计和实现细节。 代码实现部分未在提供的内容中详细展示，但可以推测这部分会涉及编写MapReduce任务，包括定义Mapper和Reducer函数，以及如何处理中间键值对和结果输出。通过MapReduce的并行化优势，可以显著提高图书推荐规则挖掘的效率。 此项目利用MapReduce技术优化了图书推荐系统的性能，并通过Apriori算法揭示了用户行为的关联模式，为个性化推荐提供了有力的数据支持。