Hadoop/Spark推荐系统（二）——购买过该商品的顾客还购买了哪些商品

Stripes设计模式

(k,k1) 3
(k,k2) 3
(k,k3) 2
(k,k4) 4
(z,z1) 1
(z,z2) 3
(z,z3) 2
(z,z4) 3
Stripes
k {(k1,3),(k2,3),(k3,2),(k4,4)}
z {(z1,1),(z2,3),(z3,2),(z4,3)}

MR1 阶段

生成同一个用户购买的所有商品的列表，由mr框架根据userid为key完成分组。

MR1-M

map(userID,item){
emit(userID,item);
}

MR1-R

reduce(userID,items[I1,I2,…,In]){
emit(userID,items);
}

MR2阶段

解决列表商品的共现问题，采用stripes方法，mapper完成大部分工作

MR2-M key=userid value=userID购买的商品列表

map(userID,items[I1,I2,…,In]){
for(Item item:items){
Map

MR2-R key=商品 value=条纹列表

reduce(item,stripes[M1,M2,…,Mm]){
Map