Mahout实战指南：推荐与聚类详解

《 Mahout in Action 287页版本》是一本深入讲解Apache Mahout开源机器学习库的专业书籍，由Manning Publications出版。这本书旨在帮助读者理解和应用Mahout在推荐系统和聚类分析方面的技术，特别适合那些希望在大数据处理领域探索人工智能和数据挖掘实践的工程师和分析师。 第1部分：推荐系统 这一部分主要介绍了Mahout在推荐引擎领域的应用。从第2章起，作者逐步探讨了推荐系统的概念和工作原理，包括如何收集和表示用户行为数据（第3章），以及如何利用协同过滤、基于内容的过滤等算法（第4章）来生成个性化推荐。第5章讨论了将推荐系统部署到生产环境中的实际考虑，如性能优化和用户体验设计。 第2部分：聚类分析 在第二部分，读者将学习如何使用Mahout进行大规模数据集的聚类。第7章首先介绍聚类的基本概念，接着第8章解释了数据的表示方式在聚类中的重要性。第9章详细介绍了Mahout提供的各种聚类算法，如K-Means、DBSCAN等，并讨论它们各自的适用场景。第10章讨论了评估聚类效果的指标，确保模型的准确性和有效性。最后，第11章和12章着重于将聚类技术应用于真实世界问题，比如市场细分或用户群体划分。 书中还包含了一个Manning Early Access Program（MEAP）部分，这意味着读者可以在正式发布前获取到最新内容，并有机会参与作者在线论坛（<http://www.manning-sandbox.com/forum.jspa?forumID=623>），与作者和其他读者交流并提出反馈或修正意见。此外，该书是授权给Duan Jienan的个人副本，强调了版权和互动的重要性。 《Mahout in Action 287页版本》是一本实用的指南，不仅介绍了Mahout的核心功能，还提供了如何将这些技术应用于实际项目的经验分享。对于任何希望在大数据环境下运用机器学习解决实际问题的读者来说，这是一本不可或缺的参考书。