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个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性

这次主要简单的分享下mapreduce编程模型，mapreduce作为分布式计算模型中最流行的一种，自从由google的论文发布这一模型之后，就受到了很多人的追捧，这次我们也跟随一下潮流。为了不让大家看着头晕，我不打算直接用hadoop（由java编写的mr模型的实现），而是采用python一个简单的实现来操作。 本着简单的原则，我们从最经典的一个例子wordcount来讲解。word

在java中，我们通常会加一个filter进行过滤拦截，然后通过对request和response的处理，从而针对一些不同的请求场景做处理，比如手机访问pc站，需要拦截跳转的m站去。        在Python flask中，我们用装饰器（ decorator）来进行拦截处理。        import refrom functools import wrapsfrom fla