传统数据挖掘/机器学习库存在的问题

在现实中广泛使用的推荐系统一般都是基于协同过滤算法的，这类算法通常都需要计算用户与用户或者项目与项目之间的相似度，对于数据量以及数据类型不 同的数据源，需要不同的相似度计算方法来提高推荐性能，在...

意思是大象的饲养者及驱赶者。Mahout 是一套具有可扩充能力的机器学习类库。它提供机器学习框架的同时，还实现了一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，可以帮助开发人员更加方便快捷地创建 智能应...

推荐引擎mahout安装与配置

Mahout 是一个很强大的数据挖掘工具，是一个分布式机器学习算法的集合，包括：被称为Taste的分布式协同过滤的实现、分类、聚类等。Mahout最大的优点就 是基于hadoop实现，把很多以...

Mahout框架中cf.taste包实现了推荐算法引擎，它提供了一套完整的推荐算法工具集，同时规范了数据结构，并标准化了程序开发过程。应用推荐算法时，代码也就7-8行，简单地有点像R了。为了使用...

Mahout是Apache下的开源机器学习软件包，目前实现的机器学习算法主要包含有协同过滤/推荐引擎，聚类和分类三 个部分。Mahout从设计开始就旨在建立可扩展的机器学习软件包，用于处理大...

Mahout知名度很高，是Apache基金资助的重要项目，Mahout是一个分布式机器学习算法的集合，协同过滤只是其中的一部分。除了被称为Taste的分布式协同过滤的实现（Hadoop-base...

网络上有很多关于使用mahout搭建推荐系统的文章,但是还没有一个从建立推荐系统原型至部署到简单服务器的完整教程. 虽然部分朋友对推荐系统很感兴趣, 但是因hadoop的复杂而却步. 同时对于...

在Mahout实现的机器学习算法见下表

这是一个示例的Java Web应用程序，演示了集成Apache Mahout与一个基于Spring的数据库驱动应用，提供了智能的购物推荐。

使用 Azure、Hadoop 和 Mahout 构建一个推荐系统

mahout 推荐系统示例代码