mahout 0.9 连接mysql_mahout连接mysql，使用ReloadFromJDBCDataModel，采用SVD推荐算法。

好的，我来回答你的问题。首先，Mahout是一个基于Hadoop的机器学习框架，可以用于实现各种机器学习算法，包括协同过滤推荐算法。Mahout中的推荐算法实现了多种模型，包括基于用户的协同过滤、基于物品的协同过滤和隐式反馈等。

而你的问题是如何使用Mahout 0.9版本中的ReloadFromJDBCDataModel连接MySQL，并采用SVD推荐算法。下面是具体的步骤：

1. 首先，你需要在MySQL中创建一个数据表，用于存储用户和物品之间的评分数据。数据表至少需要包含三个字段：用户ID、物品ID和评分值。可以使用以下SQL语句创建数据表：

CREATE TABLE ratings (
  user_id INT NOT NULL,
  item_id INT NOT NULL,
  rating FLOAT NOT NULL,
  PRIMARY KEY (user_id, item_id)
);

2. 然后，在Mahout中使用ReloadFromJDBCDataModel类连接MySQL数据库。具体的代码如下：

String url = "jdbc:mysql://<host>:<port>/<database>";
String user = "<username>";
String password = "<password>";
DataModel model = new ReloadFromJDBCDataModel(url, user, password);

其中，<host>是MySQL服务器的主机名或IP地址，<port>是MySQL服务器的端口号，<database>是要连接的数据库名，<username>和<password>是登录MySQL数据库所需的用户名和密码。

3. 接下来，使用SVD推荐算法对评分数据进行建模和预测。具体的代码如下：

RecommenderBuilder builder = new SVDRecommenderBuilder();
Recommender recommender = builder.buildRecommender(model);

其中，RecommenderBuilder是一个接口，用于创建推荐器模型。SVDRecommenderBuilder是Mahout中实现SVD推荐算法的类。buildRecommender()方法用于创建推荐器模型。

4. 最后，使用推荐器模型进行预测。具体的代码如下：

int userId = <user_id>;
int numRecommendations = <num_recommendations>;
List<RecommendedItem> recommendations = recommender.recommend(userId, numRecommendations);

其中，<user_id>是要为其进行推荐的用户ID，<num_recommendations>是要生成的推荐物品数量。recommend()方法用于生成推荐结果，返回一个RecommendedItem列表，每个RecommendedItem对象包含一个物品ID和一个预测评分值。

以上就是使用Mahout 0.9版本中的ReloadFromJDBCDataModel连接MySQL并采用SVD推荐算法的具体步骤。希望能对你有所帮助！