MapReduce案例-好友推荐

【MapReduce案例-好友推荐】的更多相关文章

MapReduce案例-好友推荐

用过各种社交平台(如QQ.微博.朋友网等等)的小伙伴应该都知道有一个叫 "可能认识" 或者 "好友推荐" 的功能(如下图).它的算法主要是根据你们之间的共同好友数进行推荐,当然也有其他如爱好.特长等等.共同好友的数量越多,表明你们可能认识,系统便会自动推荐.今天我将向大家介绍如何使用MapReduce计算共同好友算法假设有以下好友列表,A的好友有B,C,D,F,E,O; B的好友有A,C,E,K 以此类推那我们要如何算出A-O用户每个用户之间的共同好友呢? A…

【大数据系列】MapReduce示例好友推荐

package org.slp; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; /** * Created by sanglp on 2017/7/17. */ public clas…

MapReduce -- 好友推荐

MapReduce实现好友推荐: 张三的好友有王五.小红.赵六; 同样王五.小红.赵六的共同好友是张三; 在王五和小红不认识的前提下,可以通过张三互相认识,给王五推荐的好友为小红, 给小红推荐的好友是王五,就是王五.小红.赵六互为推荐关系. 根据分析就是有相同好友的人物之间为推荐关系,但要排除本来两人就是好友的情况. 计算一个人的好友推荐关系,推荐关系值为1,然后计算所有人的好友推荐关系,最终将推荐关系值相加,计算出最值得推荐的几个好友. 简单的说就是两个非好友的人,存在共同好友的人数越多,说明…

19-hadoop-fof好友推荐

好友推荐的案例, 需要两个job, 第一个进行好友关系度计算, 第二个job将计算的关系进行推荐 1, fof关系类 package com.wenbronk.friend; import org.apache.hadoop.io.Text; /** * 定义fof关系 * @author root * */ public class Fof extends Text{ public Fof() { super(); } /**' * 不论谁在前,返回一致的顺序 * @param a * @pa…

吴裕雄--天生自然HADOOP操作实验学习笔记：qq好友推荐算法

实验目的初步认识图计算的知识点复习mapreduce的知识点,复习自定义排序分组的方法学会设计mapreduce程序解决实际问题实验原理 QQ好友推荐算法是所有推荐算法中思路最简单的,我们利用的思想就是好友的好友很有可能是自己的好友,而共同好友越多,说明两个人认识的可能性越大.其实这个想法属于图计算的内容,人际关系社交网络是很典型的图计算的内容,大家可以参考相关资料.我们今天就基于共同好友的想法实现. 1.实现思路我们已有的数据是每个人以及他的好友,我们无法直接从这个数据得到他的好友的…

mapreduce案例：获取PI的值

mapreduce案例:获取PI的值 * content:核心思想是向以(0,0),(0,1),(1,0),(1,1)为顶点的正方形中投掷随机点. * 统计(0.5,0.5)为圆心的单位圆中落点占总落点数的百分比,即可算出单位圆的面积Pi/4, * 然后乘以4即得到Pi的近似值.从输入文件中读入一行内容.每一行都是一个数字, * 代表随机投掷那么多点来估算Pi的值.在Mapper中则随机生成指定数量的随机点(x,y). * x和y的范围在0-1之间.然后求出(x,y)与(0.5,0.5)的距离.…