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= Hadoop推荐系统 =

'''Hadoop推荐系统'''是基于Hadoop生态系统构建的分布式推荐算法实现框架，能够处理海量用户行为数据并为用户生成个性化推荐。本条目将系统介绍推荐系统的基本原理、Hadoop实现方案、核心算法及实战案例。

== 概述 ==
推荐系统是通过分析用户历史行为（如评分、点击、购买等），预测用户兴趣并向其推荐可能喜欢的物品（商品、视频、新闻等）的信息过滤系统。Hadoop因其分布式存储和计算能力，成为处理推荐系统海量数据的理想平台。

典型推荐算法分类：
* '''协同过滤'''（Collaborative Filtering）
* '''基于内容的推荐'''（Content-Based）
* '''混合推荐'''（Hybrid）

<mermaid>
graph LR
    A[输入数据] --> B[用户行为日志]
    A --> C[物品元数据]
    B --> D[协同过滤]
    C --> E[内容分析]
    D --> F[推荐结果]
    E --> F
</mermaid>

== 核心算法实现 ==

=== 用户协同过滤 ===
基于用户相似度的经典算法，MapReduce实现分为三阶段：

<syntaxhighlight lang="java">
// Stage 1: 计算用户相似度
public static class UserSimilarityMapper extends Mapper<...> {
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) 
        throws IOException, InterruptedException {
        // 输入格式: 用户A:物品1,物品2...
        String[] parts = value.toString().split(":");
        String user = parts[0];
        String[] items = parts[1].split(",");
        
        // 发射物品-用户对
        for (String item : items) {
            context.write(new Text(item), new Text(user));
        }
    }
}

// Stage 2: 生成用户对
public static class UserPairReducer extends Reducer<...> {
    protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) 
        throws IOException, InterruptedException {
        List<String> users = new ArrayList<>();
        for (Text user : values) {
            users.add(user.toString());
        }
        
        // 生成所有用户组合
        for (int i = 0; i < users.size(); i++) {
            for (int j = i + 1; j < users.size(); j++) {
                context.write(new Text(users.get(i) + "," + users.get(j)), new IntWritable(1));
            }
        }
    }
}
</syntaxhighlight>

=== 物品协同过滤 ===
更高效的实现方式，适合物品数远小于用户数的场景：

<math>
sim(i,j) = \frac{\sum_{u \in U_{ij}} (r_{u,i} - \bar{r_i})(r_{u,j} - \bar{r_j})}
{\sqrt{\sum_{u \in U_{ij}} (r_{u,i} - \bar{r_i})^2} \sqrt{\sum_{u \in U_{ij}} (r_{u,j} - \bar{r_j})^2}}
</math>

其中：
* <math>U_{ij}</math> 是对物品i和j都有评分的用户集合
* <math>r_{u,i}</math> 是用户u对物品i的评分
* <math>\bar{r_i}</math> 是物品i的平均评分

== 实战案例：电商推荐 ==

=== 数据准备 ===
示例数据集（user_item_rating.csv）：
<pre>
user1,item101,5
user1,item205,3
user2,item101,4
user2,item307,2
user3,item205,4
user3,item101,5
</pre>

=== 实现步骤 ===
1. '''数据预处理'''：将原始日志转换为(user, item, rating)三元组
2. '''相似度计算'''：使用Pearson相关系数计算物品相似度
3. '''推荐生成'''：根据用户历史行为和物品相似度预测评分

<syntaxhighlight lang="python">
# Python示例（使用MRJob库）
class ItemCF(MRJob):
    def steps(self):
        return [
            self.mr(mapper=self.mapper_parse_input,
                   reducer=self.reducer_count_ratings),
            self.mr(mapper=self.mapper_pair_items,
                   reducer=self.reducer_compute_similarity)
        ]
    
    def mapper_parse_input(self, _, line):
        user, item, rating = line.split(',')
        yield item, (user, float(rating))
</syntaxhighlight>

== 性能优化 ==

{| class="wikitable"
|+ Hadoop推荐系统优化策略
! 优化方向 !! 具体方法 !! 效果预估
|-
| 数据倾斜处理 || 使用Combiner预聚合 || 减少30-50%网络传输
|-
| 相似度计算 || 采用Jaccard相似度近似计算 || 速度提升2-3倍
|-
| 存储格式 || 使用SequenceFile存储中间结果 || I/O效率提高40%
|}

== 扩展阅读 ==
* '''实时推荐'''：结合Spark Streaming实现近实时推荐更新
* '''深度学习推荐'''：使用TensorFlow on YARN实现神经网络推荐模型
* '''AB测试框架'''：评估推荐效果的多臂老虎机实现

== 总结 ==
Hadoop推荐系统通过分布式计算解决了传统推荐系统面临的海量数据处理难题。开发者需要根据具体场景在算法精度和计算效率之间取得平衡，后续可结合Spark、Flink等流式计算框架构建更实时的推荐系统。

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