Mahout实战指南：推荐与聚类篇

"《Mahout in Action》是一本由Manning Publications出版的专业IT书籍，专为那些想要深入了解Apache Mahout的读者设计，特别适合初学者和进阶者作为入门和深入学习的参考资料。这本书是Manning Early Access Program的一部分，于2011年发行，版权归Duan Jienan所有，他可以通过指定的邮箱与作者交流和提出意见。 书中的内容分为两个主要部分：推荐系统和聚类分析。 第一部分——推荐系统，涵盖了推荐引擎的基础知识。章节1引导读者认识Apache Mahout，接着从第2章开始，逐步介绍推荐系统的概念，包括如何理解和构建推荐模型（如协同过滤、基于内容的推荐等）。第3章介绍了数据表示在推荐系统中的关键作用，如何将用户和物品转化为可供机器学习的数据结构。第4章详细介绍如何通过算法制作推荐，包括选择合适的度量标准和优化策略。第5章着重讨论了将推荐系统部署到生产环境中的实际步骤，以及如何处理现实中的挑战。第6章探讨了分布式计算如何加速和优化大规模推荐任务的处理。 第二部分——聚类分析，从第7章起，介绍了聚类方法的基本原理，帮助读者理解如何将数据集划分成有意义的群体。这部分涉及数据表示的转换，以便于聚类算法的应用（第8章）。随后的章节详细介绍了Mahout中包含的几种常见聚类算法，并提供评估聚类质量的方法（第10章）。第11章讨论了将聚类技术应用到实际场景中的步骤和注意事项。最后，第12章展示了聚类在现实世界中的各种应用场景，帮助读者看到这些技术的实际价值。 《Mahout in Action》不仅提供了理论知识，还结合了大量的实例和实践经验，让读者能够通过实践掌握和运用Mahout这一强大的数据挖掘工具。如果你对推荐系统或聚类分析感兴趣，这本书无疑是深入学习Apache Mahout的理想资源。同时，作者鼓励读者在官方论坛上参与讨论和分享知识，共同提升对Mahout的理解和应用水平。"