RHadoop实践系列之三 R实现MapReduce的协同过滤算法

标签: 数据分析 软件应用 hadoop mahout MapReduce | 发表时间:2013-04-09 12:30 | 作者:张 丹
出处:http://cos.name

Author:张丹(Conan)
Date: 2013-04-07

Weibo: @Conan_Z
Email: bsspirit@gmail.com
Blog: http://www.fens.me/blog

APPs:
@晒粉丝 http://www.fens.me
@每日中国天气 http://apps.weibo.com/chinaweatherapp

RHadoop实践系列文章

RHadoop实践系列文章,包含了R语言与Hadoop结合进行海量数据分析。Hadoop主要用来存储海量数据,R语言完成MapReduce 算法,用来替代Java的MapReduce实现。有了RHadoop可以让广大的R语言爱好者,有更强大的工具处理大数据。1G, 10G, 100G, TB,PB 由于大数据所带来的单机性能问题,可能会一去联复返了。

RHadoop实践是一套系列文章,主要包括”Hadoop环境搭建”,”RHadoop安装与使用”,”R实现MapReduce的算法案 例”,”HBase和rhbase的安装与使用”。对于单独的R语言爱好者,Java爱好者,或者Hadoop爱好者来说,同时具备三种语言知识并不容 易。

由于rmr2的对hadoop操作有一些特殊性,代码实现有一定难度。需要深入学习的同学,请多尝试并思考key/value值的设计。

本文难度为中高级。

第三篇 R实现MapReduce的协同过滤算法,分为3个章节。

  1.基于物品推荐的协同过滤算法介绍
2.R本地程序实现
3.R基于Hadoop分步式程序实现

每一章节,都会分为”文字说明部分”和”代码部分”,保持文字说明与代码的连贯性。

注:Hadoop环境及RHadoop的环境,请查看同系列前二篇文章,此文将不再介绍。

1. 基于物品推荐的协同过滤算法介绍

文字说明部分:

越来越多的互联网应用,都开始使用推荐算法(协同过滤算法)。根据用户活跃度和物品流行度,可以分为”基于用户的协同过滤算法”和”基于物品的协同过滤算法”。

基于用户的协同过滤算法,是给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品。
基于物品的协同过滤算法,是给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品。
基于物品的协同过滤算法,是目前广泛使用的一种推荐算法,像Netflix, YouTube, Amazon等。

算法主要分为两步:
1. 计算物品之间的相似度
2. 根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表

有关算法的细节请参考:”Mahout In Action”和”推荐系统实践”两本书。

为开发方便,我们选择一组很小的测试数据集。

测试数据,来自于”Mahout In Action” P49
原第8行,3,101,2.5 改为 3,101,2.0
每行3个字段,依次是用户ID,物品ID,对物品的评分

代码部分:

在服务上创建测试数据文件small.csv

  ~ pwd

/root/R

~ vi small.csv

1,101,5.0
1,102,3.0
1,103,2.5
2,101,2.0
2,102,2.5
2,103,5.0
2,104,2.0
3,101,2.0
3,104,4.0
3,105,4.5
3,107,5.0
4,101,5.0
4,103,3.0
4,104,4.5
4,106,4.0
5,101,4.0
5,102,3.0
5,103,2.0
5,104,4.0
5,105,3.5
5,106,4.0

~ ls

small.csv

2. R本地程序实现

首先,通过R语言实现基于物品的协同过滤算法,为和RHadoop实现进行对比。这里我使用”Mahout In Action”书里,第一章第六节介绍的分步式基于物品的协同过滤算法进行实现。Chapter 6: Distributing recommendation computations

算法的思想:
1. 建立物品的同现矩阵
2. 建立用户对物品的评分矩阵
3. 矩阵计算推荐结果

文字说明部分:

1. 建立物品的同现矩阵

按用户分组,找到每个用户所选的物品,单独出现计数,及两两一组计数。

例如:用户ID为3的用户,分别给101,104,105,107,这4个物品打分。
1) (101,101),(104,104),(105,105),(107,107),单独出现计算各加1。
2) (101,104),(101,105),(101,107),(104,105),(104,107),(105,107),两个一组计数各加1。
3) 把所有用户的计算结果求和,生成一个三角矩阵,再补全三角矩阵,就建立了物品的同现矩阵。

如下面矩阵所示:

  
      [101] [102] [103] [104] [105] [106] [107]
[101]   5     3     4     4     2     2     1
[102]   3     3     3     2     1     1     0
[103]   4     3     4     3     1     2     0
[104]   4     2     3     4     2     2     1
[105]   2     1     1     2     2     1     1
[106]   2     1     2     2     1     2     0
[107]   1     0     0     1     1     0     1

2. 建立用户对物品的评分矩阵

按用户分组,找到每个用户所选的物品及评分

例如:用户ID为3的用户,分别给(3,101,2.0),(3,104,4.0),(3,105,4.5),(3,107,5.0),这4个物品打分。
1) 找到物品评分(3,101,2.0),(3,104,4.0),(3,105,4.5),(3,107,5.0)
2) 建立用户对物品的评分矩阵

  
       U3
[101] 2.0
[102] 0.0
[103] 0.0
[104] 4.0
[105] 4.5
[106] 0.0
[107] 5.0

3. 矩阵计算推荐结果

同现矩阵*评分矩阵=推荐结果

alogrithm_1

图片摘自”Mahout In Action”

推荐给用户ID为3的用户的结果是(103,24.5),(102,18.5),(106,16.5)

代码部分:

  
#引用plyr包
library(plyr)

#读取数据集
train<-read.csv(file="small.csv",header=FALSE)
names(train)<-c("user","item","pref") 

> train
  user item pref
1 1 101 5.0
2 1 102 3.0
3 1 103 2.5
4 2 101 2.0
5 2 102 2.5
6 2 103 5.0
7 2 104 2.0
8 3 101 2.0
9 3 104 4.0
10 3 105 4.5
11 3 107 5.0
12 4 101 5.0
13 4 103 3.0
14 4 104 4.5
15 4 106 4.0
16 5 101 4.0
17 5 102 3.0
18 5 103 2.0
19 5 104 4.0
20 5 105 3.5
21 5 106 4.0

#计算用户列表
usersUnique<-function(){
  users<-unique(train$user)
  users[order(users)]
}

#计算商品列表方法
itemsUnique<-function(){
  items<-unique(train$item)
  items[order(items)]
}

# 用户列表
users<-usersUnique() 
> users
[1] 1 2 3 4 5

# 商品列表
items<-itemsUnique() 
> items
[1] 101 102 103 104 105 106 107

#建立商品列表索引
index<-function(x) which(items %in% x)
data<-ddply(train,.(user,item,pref),summarize,idx=index(item)) 

> data
 user item pref idx
1 1 101 5.0 1
2 1 102 3.0 2
3 1 103 2.5 3
4 2 101 2.0 1
5 2 102 2.5 2
6 2 103 5.0 3
7 2 104 2.0 4
8 3 101 2.0 1
9 3 104 4.0 4
10 3 105 4.5 5
11 3 107 5.0 7
12 4 101 5.0 1
13 4 103 3.0 3
14 4 104 4.5 4
15 4 106 4.0 6
16 5 101 4.0 1
17 5 102 3.0 2
18 5 103 2.0 3
19 5 104 4.0 4
20 5 105 3.5 5
21 5 106 4.0 6

#同现矩阵
cooccurrence<-function(data){
  n<-length(items)
  co<-matrix(rep(0,n*n),nrow=n)
  for(u in users){
    idx<-index(data$item[which(data$user==u)])
    m<-merge(idx,idx)
    for(i in 1:nrow(m)){
      co[m$x[i],m$y[i]]=co[m$x[i],m$y[i]]+1
    }
  }
  return(co)
}

#推荐算法
recommend<-function(udata=udata,co=coMatrix,num=0){
  n<-length(items)

  # all of pref
  pref<-rep(0,n)
  pref[udata$idx]<-udata$pref

  # 用户评分矩阵
  userx<-matrix(pref,nrow=n)

  # 同现矩阵*评分矩阵
  r<-co %*% userx

  # 推荐结果取前num个
  if(num>0){
    topn<-head(topn,num)
  }

  #返回结果
  return(topn)
}

#生成同现矩阵
co<-cooccurrence(data) 
> co
    [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7]
[1,]  5    3    4    4    2    2    1
[2,]  3    3    3    2    1    1    0
[3,]  4    3    4    3    1    2    0
[4,]  4    2    3    4    2    2    1
[5,]  2    1    1    2    2    1    1
[6,]  2    1    2    2    1    2    0
[7,]  1    0    0    1    1    0    1

#计算推荐结果
recommendation<-data.frame()
for(i in 1:length(users)){
  udata<-data[which(data$user==users[i]),]
  recommendation<-rbind(recommendation,recommend(udata,co,0)) 
} 

> recommendation
  user item val
1 1 104 33.5
2 1 106 18.0
3 1 105 15.5
4 1 107 5.0
5 2 106 20.5
6 2 105 15.5
7 2 107 4.0
8 3 103 24.5
9 3 102 18.5
10 3 106 16.5
11 4 102 37.0
12 4 105 26.0
13 4 107 9.5
14 5 107 11.5

3. R基于Hadoop分步式程序实现

R语言实现的MapReduce算法,可以基于R的数据对象实现,不必如JAVA一样使用文本存储。

算法思想同上面R语言实现思想,略有复杂。

算法的思想:
1. 建立物品的同现矩阵
1) 按用户分组,得到所有物品出现的组合列表。
2) 对物品组合列表进行计数,建立物品的同现矩阵
2. 建立用户对物品的评分矩阵
3. 合并同现矩阵和评分矩阵
4. 计算推荐结果列表
5. 按输入格式得到推荐评分列表

通过MapReduce实现时,所有操作都要使用Map和Reduce的任务完成,程序实现过程略有变化。

aglorithm_2

图片摘自”Mahout In Action”

文字说明部分:

1. 建立物品的同现矩阵

1) 按用户分组,得到所有物品出现的组合列表。

key:物品列表向量
val:物品组合向量

  
$key
[1] 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 102 102 102 102
[20] 102 102 102 103 103 103 103 103 103 103 103 103 103 103 104 104 104 104 104
[39] 104 104 104 104 104 104 104 105 105 105 105 106 106 106 106 107 107 107 107
[58] 101 101 101 101 101 101 102 102 102 102 102 102 103 103 103 103 103 103 104
[77] 104 104 104 104 104 105 105 105 105 105 105 106 106 106 106 106 106

$val
[1] 101 102 103 101 102 103 104 101 104 105 107 101 103 104 106 101 102 103 101
[20] 102 103 104 101 102 103 101 102 103 104 101 103 104 106 101 102 103 104 101
[39] 104 105 107 101 103 104 106 101 104 105 107 101 103 104 106 101 104 105 107
[58] 101 102 103 104 105 106 101 102 103 104 105 106 101 102 103 104 105 106 101
[77] 102 103 104 105 106 101 102 103 104 105 106 101 102 103 104 105 106

2) 对物品组合列表进行计数,建立物品的同现矩阵

key:物品列表向量
val:同现矩阵的数据框值(item,item,Freq)
矩阵格式,要与”2. 建立用户对物品的评分矩阵”的格式一致,把异构的两种数据源,合并为同一种数据格式,为”3. 合并 同现矩阵 和 评分矩阵”做数据基础。

  
$key
[1] 101 101 101 101 101 101 101 102 102 102 102 102 102 103 103 103 103 103 103
[20] 104 104 104 104 104 104 104 105 105 105 105 105 105 105 106 106 106 106 106
[39] 106 107 107 107 107

$val
k v freq
1 101 101 5
2 101 102 3
3 101 103 4
4 101 104 4
5 101 105 2
6 101 106 2
7 101 107 1
8 102 101 3
9 102 102 3
10 102 103 3
11 102 104 2
12 102 105 1
13 102 106 1
14 103 101 4
15 103 102 3
16 103 103 4
17 103 104 3
18 103 105 1
19 103 106 2
20 104 101 4
21 104 102 2
22 104 103 3
23 104 104 4
24 104 105 2
25 104 106 2
26 104 107 1
27 105 101 2
28 105 102 1
29 105 103 1
30 105 104 2
31 105 105 2
32 105 106 1
33 105 107 1
34 106 101 2
35 106 102 1
36 106 103 2
37 106 104 2
38 106 105 1
39 106 106 2
40 107 101 1
41 107 104 1
42 107 105 1
43 107 107 1

2. 建立用户对物品的评分矩阵

key:物品列表
val:用户对物品打分矩阵
矩阵格式,要与”2) 对物品组合列表进行计数,建立物品的同现矩阵”的格式一致,把异构的两种数据源,合并为同一种数据格式,为”3. 合并 同现矩阵 和 评分矩阵”做数据基础

  
$key
[1] 101 101 101 101 101 102 102 102 103 103 103 103 104 104 104 104 105 105 106
[20] 106 107

$val
item user pref
1 101 1 5.0
2 101 2 2.0
3 101 3 2.0
4 101 4 5.0
5 101 5 4.0
6 102 1 3.0
7 102 2 2.5
8 102 5 3.0
9 103 1 2.5
10 103 2 5.0
11 103 4 3.0
12 103 5 2.0
13 104 2 2.0
14 104 3 4.0
15 104 4 4.5
16 104 5 4.0
17 105 3 4.5
18 105 5 3.5
19 106 4 4.0
20 106 5 4.0
21 107 3 5.0

3. 合并 同现矩阵 和 评分矩阵

这一步操作是MapReduce比较特殊的,因为数据源是两个异构数据源,进行MapReduce的操作。
在之前,我们已经把两种格式合并为一样的。使用equijoin这个rmr2包的函数,进行矩阵合并。
key:NULL
val:合并的数据框

  
$key
NULL

$val
k.l v.l freq.l item.r user.r pref.r
1 103 101 4 103 1 2.5
2 103 102 3 103 1 2.5
3 103 103 4 103 1 2.5
4 103 104 3 103 1 2.5
5 103 105 1 103 1 2.5
6 103 106 2 103 1 2.5
7 103 101 4 103 2 5.0
8 103 102 3 103 2 5.0
9 103 103 4 103 2 5.0
10 103 104 3 103 2 5.0
11 103 105 1 103 2 5.0
12 103 106 2 103 2 5.0
13 103 101 4 103 4 3.0
....

4. 计算推荐结果列表

把第三步中的矩阵,进行合并计算,得到推荐结果列表
key:物品列表
val:推荐结果数据框

  
$key
[1] 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101
[19] 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 102
[37] 102 102 102 102 102 102 102 102 102 102 102 102 102 102 102 102 102 103
[55] 103 103 103 103 103 103 103 103 103 103 103 103 103 103 103 103 103 103
[73] 103 103 103 103 103 104 104 104 104 104 104 104 104 104 104 104 104 104
[91] 104 104 104 104 104 104 104 104 104 104 104 104 104 104 104 105 105 105
[109] 105 105 105 105 105 105 105 105 105 105 105 106 106 106 106 106 106 106
[127] 106 106 106 106 106 107 107 107 107

$val
k.l v.l user.r v
1 101 101 1 25.0
2 101 101 2 10.0
3 101 101 3 10.0
4 101 101 4 25.0
5 101 101 5 20.0
6 101 102 1 15.0
7 101 102 2 6.0
8 101 102 3 6.0
9 101 102 4 15.0
10 101 102 5 12.0
11 101 103 1 20.0
12 101 103 2 8.0
13 101 103 3 8.0
14 101 103 4 20.0
15 101 103 5 16.0
16 101 104 1 20.0
17 101 104 2 8.0
18 101 104 3 8.0
....

5. 按输入格式得到推荐评分列表

对推荐结果列表,进行排序处理,输出排序后的推荐结果。
key:用户ID
val:推荐结果数据框

  
$key
[1] 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5

$val
user item pref
1 1 101 44.0
2 1 103 39.0
3 1 104 33.5
4 1 102 31.5
5 1 106 18.0
6 1 105 15.5
7 1 107 5.0
8 2 101 45.5
9 2 103 41.5
10 2 104 36.0
11 2 102 32.5
12 2 106 20.5
13 2 105 15.5
14 2 107 4.0
15 3 101 40.0
16 3 104 38.0
17 3 105 26.0
18 3 103 24.5
19 3 102 18.5
20 3 106 16.5
21 3 107 15.5
22 4 101 63.0
23 4 104 55.0
24 4 103 53.5
25 4 102 37.0
26 4 106 33.0
27 4 105 26.0
28 4 107 9.5
29 5 101 68.0
30 5 104 59.0
31 5 103 56.5
32 5 102 42.5
33 5 106 34.5
34 5 105 32.0
35 5 107 11.5

rmr2使用提示:

1) rmr.options(backend = ‘hadoop’)

这里backend有两个值,hadoop,local。hadoop是默认值,使用hadoop环境运行程序。local是一个本地测试的设置,已经不建议再使用。我在开发时,试过local设置,运行速度非常快,模拟了hadoop的运行环境。但是,local模式下的代码,不能和hadoop模式下完全兼容,变动也比较大,因此不建议大家使用。

2) equijoin(…,outer=c(‘left’))

这里outer包括了4个值,c(“”, “left”, “right”, “full”),非常像数据库中两个表的join操作

3) keyval(k,v)

mapReduce的操作,需要key和valve保存数据。如果直接输出,或者输出的未加key,会有一个警告Converting to.dfs argument to keyval with a NULL key。再上一篇文章中,rmr2的例子中就有类似的情况,请大家注意修改代码。

  
> to.dfs(1:10)

Warning message:
In to.dfs(1:10) : Converting to.dfs argument to keyval with a NULL key

代码部分:

  
#加载rmr2包
library(rmr2)

#输入数据文件
train<-read.csv(file="small.csv",header=FALSE)
names(train)<-c("user","item","pref") 

#使用rmr的hadoop格式,hadoop是默认设置。 
rmr.options(backend = 'hadoop') 

#把数据集存入HDFS 
train.hdfs = to.dfs(keyval(train$user,train)) 
from.dfs(train.hdfs) 

> from.dfs(train.hdfs)

13/04/07 14:35:44 INFO util.NativeCodeLoader: Loaded the native-hadoop library
13/04/07 14:35:44 INFO zlib.ZlibFactory: Successfully loaded & initialized native-zlib library
13/04/07 14:35:44 INFO compress.CodecPool: Got brand-new decompressor
$key
[1] 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5

$val
 user item pref
1 1 101 5.0
2 1 102 3.0
3 1 103 2.5
4 2 101 2.0
5 2 102 2.5
6 2 103 5.0
7 2 104 2.0
8 3 101 2.0
9 3 104 4.0
10 3 105 4.5
11 3 107 5.0
12 4 101 5.0
13 4 103 3.0
14 4 104 4.5
15 4 106 4.0
16 5 101 4.0
17 5 102 3.0
18 5 103 2.0
19 5 104 4.0
20 5 105 3.5
21 5 106 4.0

#STEP 1, 建立物品的同现矩阵
# 1) 按用户分组,得到所有物品出现的组合列表。
train.mr<-mapreduce(
  train.hdfs,
  map = function(k, v) {
    keyval(k,v$item)
  }
  ,reduce=function(k,v){
    m<-merge(v,v)
    keyval(m$x,m$y)
  }
)

from.dfs(train.mr)

$key
[1] 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 102 102 102 102
[20] 102 102 102 103 103 103 103 103 103 103 103 103 103 103 104 104 104 104 104
[39] 104 104 104 104 104 104 104 105 105 105 105 106 106 106 106 107 107 107 107
[58] 101 101 101 101 101 101 102 102 102 102 102 102 103 103 103 103 103 103 104
[77] 104 104 104 104 104 105 105 105 105 105 105 106 106 106 106 106 106

$val
[1] 101 102 103 101 102 103 104 101 104 105 107 101 103 104 106 101 102 103 101
[20] 102 103 104 101 102 103 101 102 103 104 101 103 104 106 101 102 103 104 101
[39] 104 105 107 101 103 104 106 101 104 105 107 101 103 104 106 101 104 105 107
[58] 101 102 103 104 105 106 101 102 103 104 105 106 101 102 103 104 105 106 101
[77] 102 103 104 105 106 101 102 103 104 105 106 101 102 103 104 105 106

# 2) 对物品组合列表进行计数,建立物品的同现矩阵
train2.mr<-mapreduce( 
  train.hdfs, 
  map = function(k, v) { 
    df<-v 
    key<-df$item 
    val<-data.frame(item=df$item,user=df$user,pref=df$pref) 
    keyval(key,val) 
  } 
) 
from.dfs(train2.mr)

$key 
[1] 101 101 101 101 101 102 102 102 103 103 103 103 104 104 104 104 105 105 106 
[20] 106 107 

$val 
item user pref 
1 101 1 5.0 
2 101 2 2.0 
3 101 3 2.0 
4 101 4 5.0 
5 101 5 4.0 
6 102 1 3.0 
7 102 2 2.5 
8 102 5 3.0 
9 103 1 2.5 
10 103 2 5.0 
11 103 4 3.0 
12 103 5 2.0 
13 104 2 2.0 
14 104 3 4.0 
15 104 4 4.5 
16 104 5 4.0 
17 105 3 4.5 
18 105 5 3.5 
19 106 4 4.0 
20 106 5 4.0 
21 107 3 5.0

#3. 合并同现矩阵 和 评分矩阵 
eq.hdfs<-equijoin( 
  left.input=step2.mr, 
  right.input=train2.mr, 
  map.left=function(k,v){ 
    keyval(k,v) 
  }, 
  map.right=function(k,v){ 
    keyval(k,v) 
  }, 
  outer = c("left") 
) 
from.dfs(eq.hdfs)

$key 
NULL 

$val 
k.l v.l freq.l item.r user.r pref.r 
1 103 101 4 103 1 2.5 
2 103 102 3 103 1 2.5 
3 103 103 4 103 1 2.5 
4 103 104 3 103 1 2.5 
5 103 105 1 103 1 2.5 
6 103 106 2 103 1 2.5 
7 103 101 4 103 2 5.0 
8 103 102 3 103 2 5.0 
9 103 103 4 103 2 5.0 
10 103 104 3 103 2 5.0 
11 103 105 1 103 2 5.0 
12 103 106 2 103 2 5.0 
13 103 101 4 103 4 3.0 
14 103 102 3 103 4 3.0 
15 103 103 4 103 4 3.0 
16 103 104 3 103 4 3.0 
17 103 105 1 103 4 3.0 
18 103 106 2 103 4 3.0 
19 103 101 4 103 5 2.0 
20 103 102 3 103 5 2.0 
21 103 103 4 103 5 2.0 
22 103 104 3 103 5 2.0 
23 103 105 1 103 5 2.0 
24 103 106 2 103 5 2.0 
25 101 101 5 101 1 5.0 
26 101 102 3 101 1 5.0 
27 101 103 4 101 1 5.0 
28 101 104 4 101 1 5.0 
29 101 105 2 101 1 5.0 
30 101 106 2 101 1 5.0 
31 101 107 1 101 1 5.0 
32 101 101 5 101 2 2.0 
33 101 102 3 101 2 2.0 
34 101 103 4 101 2 2.0 
35 101 104 4 101 2 2.0 
36 101 105 2 101 2 2.0 
37 101 106 2 101 2 2.0 
38 101 107 1 101 2 2.0 
39 101 101 5 101 3 2.0 
40 101 102 3 101 3 2.0 
41 101 103 4 101 3 2.0 
42 101 104 4 101 3 2.0 
43 101 105 2 101 3 2.0 
44 101 106 2 101 3 2.0 
45 101 107 1 101 3 2.0 
46 101 101 5 101 4 5.0 
47 101 102 3 101 4 5.0 
48 101 103 4 101 4 5.0 
49 101 104 4 101 4 5.0 
50 101 105 2 101 4 5.0 
51 101 106 2 101 4 5.0 
52 101 107 1 101 4 5.0 
53 101 101 5 101 5 4.0 
54 101 102 3 101 5 4.0 
55 101 103 4 101 5 4.0 
56 101 104 4 101 5 4.0 
57 101 105 2 101 5 4.0 
58 101 106 2 101 5 4.0 
59 101 107 1 101 5 4.0 
60 105 101 2 105 3 4.5 
61 105 102 1 105 3 4.5 
62 105 103 1 105 3 4.5 
63 105 104 2 105 3 4.5 
64 105 105 2 105 3 4.5 
65 105 106 1 105 3 4.5 
66 105 107 1 105 3 4.5 
67 105 101 2 105 5 3.5 
68 105 102 1 105 5 3.5 
69 105 103 1 105 5 3.5 
70 105 104 2 105 5 3.5 
71 105 105 2 105 5 3.5 
72 105 106 1 105 5 3.5 
73 105 107 1 105 5 3.5 
74 106 101 2 106 4 4.0 
75 106 102 1 106 4 4.0 
76 106 103 2 106 4 4.0 
77 106 104 2 106 4 4.0 
78 106 105 1 106 4 4.0 
79 106 106 2 106 4 4.0 
80 106 101 2 106 5 4.0 
81 106 102 1 106 5 4.0 
82 106 103 2 106 5 4.0 
83 106 104 2 106 5 4.0 
84 106 105 1 106 5 4.0 
85 106 106 2 106 5 4.0 
86 104 101 4 104 2 2.0 
87 104 102 2 104 2 2.0 
88 104 103 3 104 2 2.0 
89 104 104 4 104 2 2.0 
90 104 105 2 104 2 2.0 
91 104 106 2 104 2 2.0 
92 104 107 1 104 2 2.0 
93 104 101 4 104 3 4.0 
94 104 102 2 104 3 4.0 
95 104 103 3 104 3 4.0 
96 104 104 4 104 3 4.0 
97 104 105 2 104 3 4.0 
98 104 106 2 104 3 4.0 
99 104 107 1 104 3 4.0 
100 104 101 4 104 4 4.5 
101 104 102 2 104 4 4.5 
102 104 103 3 104 4 4.5 
103 104 104 4 104 4 4.5 
104 104 105 2 104 4 4.5 
105 104 106 2 104 4 4.5 
106 104 107 1 104 4 4.5 
107 104 101 4 104 5 4.0 
108 104 102 2 104 5 4.0 
109 104 103 3 104 5 4.0 
110 104 104 4 104 5 4.0 
111 104 105 2 104 5 4.0 
112 104 106 2 104 5 4.0 
113 104 107 1 104 5 4.0 
114 102 101 3 102 1 3.0 
115 102 102 3 102 1 3.0 
116 102 103 3 102 1 3.0 
117 102 104 2 102 1 3.0 
118 102 105 1 102 1 3.0 
119 102 106 1 102 1 3.0 
120 102 101 3 102 2 2.5 
121 102 102 3 102 2 2.5 
122 102 103 3 102 2 2.5 
123 102 104 2 102 2 2.5 
124 102 105 1 102 2 2.5 
125 102 106 1 102 2 2.5 
126 102 101 3 102 5 3.0 
127 102 102 3 102 5 3.0 
128 102 103 3 102 5 3.0 
129 102 104 2 102 5 3.0 
130 102 105 1 102 5 3.0 
131 102 106 1 102 5 3.0 
132 107 101 1 107 3 5.0 
133 107 104 1 107 3 5.0 
134 107 105 1 107 3 5.0 
135 107 107 1 107 3 5.0

#4. 计算推荐结果列表 
cal.mr<-mapreduce( 
  input=eq.hdfs, 
  map=function(k,v){ 
    val<-v 
    na<-is.na(v$user.r) 
    if(length(which(na))>0) val<-v[-which(is.na(v$user.r)),] 
    keyval(val$k.l,val) 
  } ,
  reduce=function(k,v){ 
    val<-ddply(v,.(k.l,v.l,user.r),summarize,v=freq.l*pref.r) 
    keyval(val$k.l,val) 
  } 
) 

from.dfs(cal.mr)

$key
[1] 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101
[19] 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 102
[37] 102 102 102 102 102 102 102 102 102 102 102 102 102 102 102 102 102 103
[55] 103 103 103 103 103 103 103 103 103 103 103 103 103 103 103 103 103 103
[73] 103 103 103 103 103 104 104 104 104 104 104 104 104 104 104 104 104 104
[91] 104 104 104 104 104 104 104 104 104 104 104 104 104 104 104 105 105 105
[109] 105 105 105 105 105 105 105 105 105 105 105 106 106 106 106 106 106 106
[127] 106 106 106 106 106 107 107 107 107

$val
k.l v.l user.r v
1 101 101 1 25.0
2 101 101 2 10.0
3 101 101 3 10.0
4 101 101 4 25.0
5 101 101 5 20.0
6 101 102 1 15.0
7 101 102 2 6.0
8 101 102 3 6.0
9 101 102 4 15.0
10 101 102 5 12.0
11 101 103 1 20.0
12 101 103 2 8.0
13 101 103 3 8.0
14 101 103 4 20.0
15 101 103 5 16.0
16 101 104 1 20.0
17 101 104 2 8.0
18 101 104 3 8.0
19 101 104 4 20.0
20 101 104 5 16.0
21 101 105 1 10.0
22 101 105 2 4.0
23 101 105 3 4.0
24 101 105 4 10.0
25 101 105 5 8.0
26 101 106 1 10.0
27 101 106 2 4.0
28 101 106 3 4.0
29 101 106 4 10.0
30 101 106 5 8.0
31 101 107 1 5.0
32 101 107 2 2.0
33 101 107 3 2.0
34 101 107 4 5.0
35 101 107 5 4.0
36 102 101 1 9.0
37 102 101 2 7.5
38 102 101 5 9.0
39 102 102 1 9.0
40 102 102 2 7.5
41 102 102 5 9.0
42 102 103 1 9.0
43 102 103 2 7.5
44 102 103 5 9.0
45 102 104 1 6.0
46 102 104 2 5.0
47 102 104 5 6.0
48 102 105 1 3.0
49 102 105 2 2.5
50 102 105 5 3.0
51 102 106 1 3.0
52 102 106 2 2.5
53 102 106 5 3.0
54 103 101 1 10.0
55 103 101 2 20.0
56 103 101 4 12.0
57 103 101 5 8.0
58 103 102 1 7.5
59 103 102 2 15.0
60 103 102 4 9.0
61 103 102 5 6.0
62 103 103 1 10.0
63 103 103 2 20.0
64 103 103 4 12.0
65 103 103 5 8.0
66 103 104 1 7.5
67 103 104 2 15.0
68 103 104 4 9.0
69 103 104 5 6.0
70 103 105 1 2.5
71 103 105 2 5.0
72 103 105 4 3.0
73 103 105 5 2.0
74 103 106 1 5.0
75 103 106 2 10.0
76 103 106 4 6.0
77 103 106 5 4.0
78 104 101 2 8.0
79 104 101 3 16.0
80 104 101 4 18.0
81 104 101 5 16.0
82 104 102 2 4.0
83 104 102 3 8.0
84 104 102 4 9.0
85 104 102 5 8.0
86 104 103 2 6.0
87 104 103 3 12.0
88 104 103 4 13.5
89 104 103 5 12.0
90 104 104 2 8.0
91 104 104 3 16.0
92 104 104 4 18.0
93 104 104 5 16.0
94 104 105 2 4.0
95 104 105 3 8.0
96 104 105 4 9.0
97 104 105 5 8.0
98 104 106 2 4.0
99 104 106 3 8.0
100 104 106 4 9.0
101 104 106 5 8.0
102 104 107 2 2.0
103 104 107 3 4.0
104 104 107 4 4.5
105 104 107 5 4.0
106 105 101 3 9.0
107 105 101 5 7.0
108 105 102 3 4.5
109 105 102 5 3.5
110 105 103 3 4.5
111 105 103 5 3.5
112 105 104 3 9.0
113 105 104 5 7.0
114 105 105 3 9.0
115 105 105 5 7.0
116 105 106 3 4.5
117 105 106 5 3.5
118 105 107 3 4.5
119 105 107 5 3.5
120 106 101 4 8.0
121 106 101 5 8.0
122 106 102 4 4.0
123 106 102 5 4.0
124 106 103 4 8.0
125 106 103 5 8.0
126 106 104 4 8.0
127 106 104 5 8.0
128 106 105 4 4.0
129 106 105 5 4.0
130 106 106 4 8.0
131 106 106 5 8.0
132 107 101 3 5.0
133 107 104 3 5.0
134 107 105 3 5.0
135 107 107 3 5.0

#5. 按输入格式得到推荐评分列表
result.mr<-mapreduce(
  input=cal.mr,
  map=function(k,v){
    keyval(v$user.r,v)
  }
  ,reduce=function(k,v){
    val<-ddply(v,.(user.r,v.l),summarize,v=sum(v))
    val2<-val[order(val$v,decreasing=TRUE),]
    names(val2)<-c("user","item","pref")
    keyval(val2$user,val2)
  }
)
from.dfs(result.mr)

$key
[1] 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5

$val
user item pref
1 1 101 44.0
2 1 103 39.0
3 1 104 33.5
4 1 102 31.5
5 1 106 18.0
6 1 105 15.5
7 1 107 5.0
8 2 101 45.5
9 2 103 41.5
10 2 104 36.0
11 2 102 32.5
12 2 106 20.5
13 2 105 15.5
14 2 107 4.0
15 3 101 40.0
16 3 104 38.0
17 3 105 26.0
18 3 103 24.5
19 3 102 18.5
20 3 106 16.5
21 3 107 15.5
22 4 101 63.0
23 4 104 55.0
24 4 103 53.5
25 4 102 37.0
26 4 106 33.0
27 4 105 26.0
28 4 107 9.5
29 5 101 68.0
30 5 104 59.0
31 5 103 56.5
32 5 102 42.5
33 5 106 34.5
34 5 105 32.0
35 5 107 11.5

文章中提供了R用MapReduce方法,实现协同过滤算法的一种思路。

算法可能不是最优的,希望大家有时间写出更好的算法来!随着R语言及Hadoop的发展,相信会有越来越多的算法应用会使用这种方式!
如有问题请给我留言,我很高兴与大家讨论。

 

相关 [rhadoop 实践 系列] 推荐:

RHadoop实践系列之三 R实现MapReduce的协同过滤算法

- - 统计之都
Author:张丹(Conan). @晒粉丝 http://www.fens.me. @每日中国天气 http://apps.weibo.com/chinaweatherapp. RHadoop实践系列文章. RHadoop实践系列文章,包含了R语言与Hadoop结合进行海量数据分析. Hadoop主要用来存储海量数据,R语言完成MapReduce 算法,用来替代Java的MapReduce实现.

RHadoop安装与使用

- - 统计之都
Author:张丹(Conan). @晒粉丝 http://www.fens.me. @每日中国天气 http://apps.weibo.com/chinaweatherapp. RHadoop实践系列文章. RHadoop实践系列文章,包含了R语言与Hadoop结合进行海量数据分析. Hadoop主要用来存储海量数据,R语言完成MapReduce 算法,用来替代Java的MapReduce实现.

55最佳实践系列:Logging最佳实践

- - 博客园_旁观者
@郑昀汇总 创建日期:2012/10. ASAP (As Soon As Possible)原则. 当你意识到靠现有的日志无法定位问题时,. 当现象难以在你的开发环境重现时,. 请不要执著于枯坐肉眼看代码,因为:一)不一定是你代码逻辑问题,可能是脏数据造成的,是老业务数据造成的,是分布式环境造成的,是其他子系统造成的;二)线上业务处于不稳定中,条件不允许问题定位无限期.

55最佳实践系列:MongoDB最佳实践

- - 博客园_旁观者
@郑昀汇总 创建日期:2012/9. 1) 如果发现query没使用你预期的索引,请用hint强制使用指定索引. 主站商品中心所使用的文档字段很多,各种索引建得也不少. 在沙创排查慢查询时,曾百思不得其解,为什么明明建的有联合索引,查询起来还是非常慢呢,直到显式指定使用该联合索引. 2) Design documents to be self-sufficient, 设计 自给自足的文档.

最佳实践系列:前端代码标准和最佳实践

- - 博客园_旁观者
最佳实践系列:前端代码标准. @窝窝商城前端(刘轶/李晨/徐利/穆尚)翻译于2012年 版本0.55 @郑昀校对. isobar的这个前端代码标准和最佳实践文档,涵盖了Web应用开发的方方面面,我们翻译了大部分章节,并做了注解. 渐进增强; Combo Handler; Quirks Mode; 浏览器盒子模型; 选择器特殊性; Spacer Image; CSS Sprites; PNG8;.

Scrum敏捷实践之旅系列(一)用户故事概念 - 敏捷达人

- - 博客园_首页
      敏捷开发对需求规划的要求是很高的,首先需求是打散的,一个大的项目需求会拆分成很多小的功能完整的需求,以便排定优先级去逐个实现,敏捷开发提升了开发效率,但是对需求规划的要求更高了,就是对产品的需求规划能力提出了更高的要求,必须有清晰的思路,很强的需求规划能力才行,这样才能保证敏捷开发可以按照既定的设想去一步一步实现产品的设计.

Go 在游戏行业中的工程实践 | ECUG Con 精粹系列

- - 七牛云
在今年 1 月由七牛云主办的 ECUG Con 十周年盛会上,真有趣技术总监陈明达带来了题为《 Go 在游戏行业中的工程实践》的精彩分享,深入讲解了 Go 的工程经验,错误和异常处理,interface 的应用以及去 DSL 的尝试等内容,以下是对他演讲实况的记录. 从事游戏行业,开发过《神仙道》《仙侠道》等项目.

实践与共享:可“一键”轻松激活Office 2010 系列三大VOL版本的“Office 2010 Toolkit 2.2 ”

- duyao678 - 翱翔
        “Office 2010 Toolkit 2.2”是“迷你KMS”更新换代后的最新版本. 虽是单一可执行程序,但一身承担两大职能:“KMS服务器”和“客户激活端”. 可轻松激活Office Pro Plus 2010、Visio Premium 2010、Project  Pro 2010 的VOL版.

OpenStack实践

- - 开放博客
作者:Baihuogou DevOps Team. 我们在公司内部部署OpenStack主要是内部管理虚拟机的需要. 公司内部之前使用virt-manager来管理内部虚拟机,但是缺点有二:. 虽然提供图形界面,但是是桌面软件形式,需要安装软件. 所以现在需要一个新的管理软件来解决这些问题,满足两个特性:.

[原]Lucene系列-facet

- - 文武天下
facet:面、切面、方面. 个人理解就是维度,在满足query的前提下,观察结果在各维度上的分布(一个维度下各子类的数目). 如jd上搜“手机”,得到4009个商品. 其中品牌、网络、价格就是商品的维度(facet),点击某个品牌或者网络,获取更细分的结果. 点击品牌小米,获得小米手机的结果,显示27个.