傳統數據挖掘/機器學習庫存在的問題

在現實中廣泛使用的推薦系統一般都是基于協同過濾算法的，這類算法通常都需要計算用戶與用戶或者項目與項目之間的相似度，對于數據量以及數據類型不 同的數據源，需要不同的相似度計算方法來提高推薦性能，在...

意思是大象的飼養者及驅趕者。Mahout 是一套具有可擴充能力的機器學習類庫。它提供機器學習框架的同時，還實現了一些可擴展的機器學習領域經典算法的實現，可以幫助開發人員更加方便快捷地創建 智能應...

推薦引擎mahout安裝與配置

Mahout 是一個很強大的數據挖掘工具，是一個分布式機器學習算法的集合，包括：被稱為Taste的分布式協同過濾的實現、分類、聚類等。Mahout最大的優點就 是基于hadoop實現，把很多以...

Mahout框架中cf.taste包實現了推薦算法引擎，它提供了一套完整的推薦算法工具集，同時規范了數據結構，并標準化了程序開發過程。應用推薦算法時，代碼也就7-8行，簡單地有點像R了。為了使用...

Mahout是Apache下的開源機器學習軟件包，目前實現的機器學習算法主要包含有協同過濾/推薦引擎，聚類和分類三 個部分。Mahout從設計開始就旨在建立可擴展的機器學習軟件包，用于處理大...

Mahout知名度很高，是Apache基金資助的重要項目，Mahout是一個分布式機器學習算法的集合，協同過濾只是其中的一部分。除了被稱為Taste的分布式協同過濾的實現（Hadoop-base...

網絡上有很多關于使用mahout搭建推薦系統的文章,但是還沒有一個從建立推薦系統原型至部署到簡單服務器的完整教程. 雖然部分朋友對推薦系統很感興趣, 但是因hadoop的復雜而卻步. 同時對于...

在Mahout實現的機器學習算法見下表

這是一個示例的Java Web應用程序，演示了集成Apache Mahout與一個基于Spring的數據庫驅動應用，提供了智能的購物推薦。

使用 Azure、Hadoop 和 Mahout 構建一個推薦系統

mahout 推薦系統示例代碼