原创学无止尽

POM文件报错maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies", "unpack") is not supported by m2e.， 在标签前添加如下内容  org.eclipse.m2e lifecycle-mapping

Mahout支持2种 M/R 的jobs实现itemBase的协同过滤I.ItemSimilarityJobII.RecommenderJob下面我们对RecommenderJob进行分析，版本是mahout-distribution-0.7源码包位置：org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.RecommenderJobReco

源代码下载地址：http://download.youkuaiyun.com/detail/huhui_bj/52480561 Mahout介绍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。经典算法包括聚类、分类、协同过滤、进化编程等等，

援引：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006910.html1.概念     k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计

Taste是 Apache Mahout 提供的一个个性化推荐引擎的高效实现，该引擎基于java实现，可扩展性强，同时在mahout中对一些推荐算法进行了MapReduce编程模式转化，从而可以利用hadoop的分布式架构，提高推荐算法的性能。 在Mahout0.5版本中的Taste， 实现了多种推荐算法，其中有最基本的基于用户的和基于内容的推荐算法，也有比较高效的SlopeOne算法，以

Apache Mahout 是 ApacheSoftware 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，并且，在 Mahout 的最近版本中还加入了对Apache Hadoop 的支持，使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中。在Mahout实现的机器学习算法见下表：

mahout项目是由多个子项目组成的，各子项目分别位于源码的不同目录下，下面对mahout的组成进行介绍：1、mahout-core：核心程序模块，位于/core目录下；2、mahout-math：在核心程序中使用的一些数据通用计算模块，位于/math目录下；3、mahout-utils：在核心程序中使用的一些通用的工具性模块，位于/utils目录下；上述三个部分是

Apache Mahout 是 ApacheSoftware 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，并且，在 Mahout 的最近版本中还加入了对Apache Hadoop 的支持，使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中。在Mahout实现的机器学习算法见下表：