Mahout实战：分布式数据挖掘与推荐、聚类技术详解

"Mahout in Action (英文版)" 是一本深度讲解Apache Mahout的实用指南，该书专注于数据挖掘和分布式计算在推荐系统和聚类分析中的应用。作者通过四个主要部分，帮助读者掌握这个强大的开源库。 在第一部分“Meet Apache Mahout”中，作者介绍了Mahout的基本概念和背景，以及它如何与Hadoop生态系统相结合，提供高效的机器学习算法处理大规模数据。这部分内容涵盖了Mahout的核心特性，如其在推荐系统方面的优势，特别是对于个性化推荐的实现。 第二部分“Introducing recommenders”深入探讨了推荐系统的构建。读者可以了解到如何利用 Mahout 的协同过滤、基于内容的推荐以及混合方法来预测用户的兴趣，并创建个性化的建议列表。作者不仅解释了算法原理，还提供了实践步骤和常见问题解决策略。 第三部分“Representing data”着重于数据预处理和表示技术，包括向量化用户和项目特征，以便算法能够理解和处理。这部分内容涵盖了数据清洗、特征工程和数据格式转换等关键环节。 第四部分“Making recommendations”和“Taking recommenders to production”则围绕着如何将这些理论知识转化为实际应用，涉及推荐系统的部署、优化和维护。书中会讨论生产环境下的挑战、性能调优以及如何确保系统的稳定性和可扩展性。 第五部分“Distributing recommendation computations”是本书的核心内容，详细讲解了Mahout如何利用Hadoop进行并行计算，以处理海量数据的推荐任务。读者可以了解到如何设计和实施分布式推荐算法，以及如何处理分布式计算中的挑战，如容错和数据一致性。 第六部分“Clustering”转向了聚类分析，介绍了Mahout在群体划分和模式识别中的作用。这部分涵盖了聚类算法如K-Means、DBSCAN和Hierarchical Clustering的实现，以及如何评估聚类结果的质量。 第七部分至第十部分深入解析了聚类的原理和应用，从算法介绍到质量评价，再到将聚类技术落地，帮助读者理解如何在实际场景中发现数据的内在结构。 最后，书末的“Real-world applications of clustering”展示了Mahout在实际项目中的案例，如市场分割、社区检测和用户行为理解，以展示其在业界的广泛适用性。 “Mahout in Action (英文版)”是一本全面而实用的指南，适合希望深入了解和实践分布式数据挖掘的IT专业人士，无论是在推荐系统还是聚类分析领域，都能从中获益匪浅。