基于二度人脉推荐算法的MapReduce设计图

MapReduce设计图中，首先将用户-物品评分矩阵输入到Map阶段。在这个阶段，每个Mapper处理一个用户-物品对，并生成两个输出：一是该用户的所有物品ID，二是该用户与物品的评分。接下来，这些输出被传输到Reduce阶段。 在Reduce阶段，每个Reducer处理一组物品ID和相应的评分。对于每个物品ID，Reducer计算所有用户的评分之和，然后除以评分数量得到平均评分。最后，Reducer将物品ID和计算出的平均评分作为输出。 这种基于二度人脉推荐算法的MapReduce设计图能够有效地处理大规模的用户-物品评分数据，并且通过分布式计算实现了高效的数据处理。