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