基于MapReduce的物品协同过滤算法(MapReduce_ItemCF)
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简介：
简介：本项目提出了一种基于MapReduce的物品协同过滤算法（MapReduce_ItemCF），旨在通过分布式计算框架优化大规模数据环境下的推荐系统性能。该方法能够有效处理海量用户行为数据，提升个性化推荐的准确性和实时性，为用户提供更加精准的内容推荐服务。
基于MapReduce实现物品协同过滤算法（ItemCF）的具体参考如下：
Hadoop有三种执行方式：本地测试环境与服务器环境。
在Windows的本地测试环境中：
1. 在windows下配置hadoop的环境变量。
2. 拷贝debug工具(winutils.exe)到HADOOP_HOME/bin目录中。
3. 修改hadoop源码，注意确保项目的lib需要真实安装的jdk的lib文件夹中的内容。
4. MR调用代码需要注意以下事项：
a、src不能包含服务器端的hadoop配置文件；
b、在调用时使用：Configuration config = new Configuration();
config.set(fs.defaultFS, hdfs://node7:8020)；
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