Mahout基本原理

Point 1：什么是Mahout？
Mahout 是Apache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包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外，通过使用 Apache Hadoop 库，Mahout 可以有效地扩展到云中。Mahout 是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题

Point 2：Mahout学习路线图

Point 3：Taste
Taste 是 Apache Mahout提供的一个协同过滤算法的高效实现，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。

Point 4:Taste原理
系统架构：image0
接口设计：DataModel
DataModel
是用户喜好信息的抽象接口，它的具体实现可能来自任意类型的数据源以抽取用户喜好信息。Taste提供了MySQLDataModel，方便用户通过JDBC和MySQL访问数据, 此外还通过FileDataModel提供了对文件数据源的支持。

Point 5：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，定义内容之间的相似度。

Point 6：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。

Point 7： Recommender
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。