Mahout实战：推荐系统与聚类分析

"Mahout in Action完整版本，英文版，由Manning Publications出版，涵盖了推荐系统、聚类算法等内容。" Apache Mahout是一个基于Hadoop的数据挖掘库，专注于可扩展的机器学习算法。这本书《Mahout in Action》深入介绍了如何利用Mahout进行实际的推荐系统和聚类分析。 在“Meet Apache Mahout”章节中，读者可以了解到Mahout的基本概念、项目背景及其在大数据处理中的角色。Apache Mahout是开源社区的一个重要项目，它提供了一系列的预构建机器学习工具，使得开发人员能够构建智能应用程序，比如推荐系统、分类和聚类等。 “Recommendations”部分（第2至5章）主要关注推荐系统的实现。第2章“Introducing recommenders”概述了推荐系统的基本原理和工作流程。第3章“Representing data”讲解了如何将数据转化为适合机器学习的形式，如用户行为数据、物品属性等。第4章“Making recommendations”详细介绍了Mahout中的推荐算法，如协同过滤，以及如何使用这些算法生成个性化推荐。第5章“Taking recommenders to production”讨论了将推荐系统部署到实际生产环境中的挑战和策略，包括性能优化和实时更新。 “Clustering”部分（第7至11章）则聚焦于数据的无监督学习——聚类。第7章“Introduction to clustering”介绍了聚类的基本概念，包括聚类的目的和类型。第8章再次讨论“Representing data”，但针对聚类场景，解释了如何准备数据以进行有效的聚类。第9章“Clustering algorithms in Mahout”介绍了K-Means、Canopy、Fuzzy K-Means等Mahout支持的聚类算法。第10章“Evaluating clustering quality”探讨了评估聚类结果质量的方法，如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等。第11章“Taking clustering to production”同样关注实际应用，讲解如何在生产环境中部署和维护聚类模型。 最后，“Real-world applications of clustering”章节展示了聚类技术在实际业务中的应用场景，帮助读者理解如何将理论知识应用于解决实际问题。 通过这本书，读者不仅可以掌握Mahout的使用，还能了解推荐系统和聚类算法的基础理论，以及如何将这些技术应用于实际的大数据项目中。书中的实例和实践指导对提升读者的技能和理解非常有帮助。