mahout in action[中文] 第一部分 推荐

本书的第一部分，包括第2章到第6章，探究mahout机器学习实现的三个核心之一：协同过滤和推荐。用这些技术，你能理解一个人的tastes并且自动的为他发现新的令他满意的内容。这一部分也是本书剩余部分的一个预热，这将要依赖于重量级的hadoop分布式计算框架。你会遇到在mahout中的机器学习技术，先用简单的java，然后在hadoop中。
第2章介绍推荐引擎，在mahout中的实现，并且包含评价性能 ,在一个能运行例子的上下文中。第3章讨论在mahout中高效率的表示推荐数据。第4章在mahout中可用的各种类别推荐引擎实现，和它们的不同的特性和属性。
第5章提出了基于从一个约会网站数据的案例研究，那显示了你如何适应mahout中的方法去应对真实世界的数据并且产生一个准备生产的推荐。最后，第6章提供第一次看到Mahout使用Apache Hadoop去实现一个的可扩展的分布式推荐引擎。