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上传时间: 2021-01-30
详细说明：用Mahout来构建推荐系统，是一件既简单又困难的事情。简单是因为Mahout完整地封装了“协同过滤”算法，并实现了并行化，提供非常简单的API接口；困难是因为我们不了解算法细节，很难去根据业务的场景进行算法配置和调优。本文将深入算法API去解释Mahout推荐算法底层的一些事。Mahoutt推荐算法，从数据处理能力上，可以划分为2类：单机内存算法实现基于Hadoop的分步式算法实现单机内存算法实现：就是在单机下运行的算法，是由cf.taste项目实现的，像我的们熟悉的UserCF,ItemCF都支持单机内存运行，并且参数可以灵活配置。单机算法的基本实例，请参考文章：用Maven构建Mahou
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