什么是协调过滤？试用Mahout实现一个简单的协同过滤（如购买特定的商品）。

协同过滤是一种基于用户行为的推荐算法，它通过分析用户的历史行为数据，推荐给用户与其历史行为相似的其他用户或物品。

要使用Mahout实现协同过滤，需要进行以下步骤：

1. 数据准备：准备一个用户-物品评分矩阵，其中每个元素表示用户对物品的评分。这个矩阵可以从历史数据中得到，也可以手动输入。

2. 特征提取：使用Mahout提供的算法，如SVD或PCA，提取用户和物品的隐含特征，以便更好地描述它们的相似性。

3. 相似度计算：计算用户之间或物品之间的相似度，通常使用余弦相似度或皮尔逊相似度等。

4. 推荐生成：根据用户的历史行为和相似度计算，推荐给用户可能感兴趣的物品。

下面是一个简单的协同过滤实现示例：

import org.apache.mahout.cf.taste.common.TasteException;
import org.apache.mahout.cf.taste.eval.RecommenderBuilder;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.eval.AverageAbsoluteDifferenceRecommenderEvaluator;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.FileDataModel;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.NearestNUserNeighborhood;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.GenericUserBasedRecommender;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.similarity.PearsonCorrelationSimilarity;
import org.apache.mahout.cf.taste.model.DataModel;
import org.apache.mahout.cf.taste.neighborhood.UserNeighborhood;
import org.apache.mahout.cf.taste.recommender.RecommendedItem;
import org.apache.mahout.cf.taste.similarity.UserSimilarity;

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.List;

public class SimpleCF {

    public static void main(String[] args) throws IOException, TasteException {
        // 加载数据
        DataModel model = new FileDataModel(new File("data.csv"));

        // 定义相似度计算方法
        UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(model);

        // 定义用户邻居
        UserNeighborhood neighborhood = new NearestNUserNeighborhood(10, similarity, model);

        // 定义推荐算法
        RecommenderBuilder builder = (userId, dataModel) -> {
            // 基于用户的推荐算法
            return new GenericUserBasedRecommender(dataModel, neighborhood, similarity);
        };

        // 计算推荐算法的准确度
        AverageAbsoluteDifferenceRecommenderEvaluator evaluator = new AverageAbsoluteDifferenceRecommenderEvaluator();
        double score = evaluator.evaluate(builder, null, model, 0.9, 1.0);
        System.out.println("MAE: " + score);

        // 生成推荐列表
        GenericUserBasedRecommender recommender = new GenericUserBasedRecommender(model, neighborhood, similarity);
        List<RecommendedItem> recommendations = recommender.recommend(1, 10);
        for (RecommendedItem recommendation : recommendations) {
            System.out.println(recommendation);
        }
    }
}

这个示例使用了基于用户的协同过滤算法，并且使用皮尔逊相似度作为相似度计算方法。其中，data.csv是一个包含用户、物品和评分的数据文件，格式如下：

1,101,5.0
1,102,4.0
2,103,3.0
2,104,2.0

这个示例首先计算了推荐算法的准确度（MAE），然后生成了用户1的前10个推荐列表。