Mahout学习（主要学习内容是Mahout中推荐部分的ItemCF、UserCF、Hadoop集群部署运行）
1、Mahout是什么？
Mahout是一个算法库,集成了很多算法。
Apache Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF）旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。
Mahout项目目前已经有了多个公共发行版本。Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。
通过使用 Apache Hadoop 库，Mahout 可以有效地扩展到Hadoop集群。
Mahout 的创始人 Grant Ingersoll 介绍了机器学习的基本概念，并演示了如何使用 Mahout 来实现文档集群、提出建议和组织内容。
2、Mahout是用来干嘛的？
2.1 推荐引擎
服务商或网站会根据你过去的行为为你推荐书籍、电影或文章。
2.2 聚类
Google news使用聚类技术通过标题把新闻文章进行分组，从而按照逻辑线索来显示新闻，而并非给出所有新闻的原始列表。
2.3 分类
雅虎邮箱基于用户以前对正常邮件和垃圾邮件的报告，以及电子邮件自身的特征，来判别到来的消息是否是垃圾邮件。
3、Mahout协同过滤算法
Mahout使用了Taste来提高协同过滤算法的实现，它是一个基于Java实现的可扩展的，高效的推荐引擎。Taste既实现了最基本的基于用户的和基于内容的推荐算法，同时也提供了扩展接口，使用户可以方便的定义和实现自己的推荐算法。同时，Taste不仅仅只适用于Java应用程序，它可以作为内部服务器的一个组件以HTTP和Web Service的形式向外界提供推荐的逻辑。Taste的设计使它能满足企业对推荐引擎在性能、灵活性和可扩展性等方面的要求。
Taste主要包括以下几个接口：
DataModel 是用户喜好信息的抽象接口，它的具体实现支持从任意类型的数据源抽取用户喜好信息。Taste 默认提供 JDBCDataModel 和 FileDataModel，分别支持从数据库和文件中读取用户的喜好信息。
UserSimilarity 和 ItemSimilarity 。UserSimilarity 用于定义两个用户间的相似度，它是基于协同过滤的推荐引擎的核心部分，可以用来计算用户的“邻居”，这里我们将与当前用户口味相似的用户称为他的邻居。ItemSimilarity 类似的，计算Item之间的相似度。
UserNeighborhood 用于基于用户相似度的推荐方法中，推荐的内容是基于找到与当前用户喜好相似的邻居用户的方式产生的。UserNeighborhood 定义了确定邻居用户的方法，具体实现一般是基于 UserSimilarity 计算得到的。
Recommender 是推荐引擎的抽象接口，Taste 中的核心组件。程序中，为它提供一个 DataModel，它可以计算出对不同用户的推荐内容。实际应用中，主要使用它的实现类 GenericUserBasedRecommender 或者 GenericItemBasedRecommender，分别实现基于用户相似度的推荐引擎或者基于内容的推荐引擎。
RecommenderEvaluator ：评分器。
RecommenderIRStatsEvaluator ：搜集推荐性能相关的指标，包括准确率、召回率等等。
4、Mahout协同过滤算法编程
1、创建maven项目
2、导入mahout依赖
<dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.mahout</groupId> <artifactId>mahout</artifactId> <version>0.11.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.mahout</groupId> <artifactId>mahout-examples</artifactId> <version>0.11.1</version> <exclusions> <exclusion> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency> </dependencies>