《表2 Item Based推荐算法Map Reduce作业执行分解》

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《多MapReduce作业协同下的大数据挖掘类算法资源效率优化》

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Item Based算法主要包括以下四个阶段:a)准备user-item与item-item两个矩阵；b)计算user-item与item-item两个矩阵的相似度；c)partial Multiply，即将相似度矩阵用相同的item作为key聚合到一起，为后续的矩阵乘法做准备；d)计算推荐向量。进一步分解，可将以上四个步骤细分为以下九个MapReduce作业，具体的MapReduce作业所属阶段即执行顺序如表2所示。