mahout概述

原文地址：https://cwiki.apache.org/confluence/display/MAHOUT/Overview

Mahout的目标是建立可扩展的机器学习库。可扩展的的意味着如下：

    可扩展到相当大的数据集。核心算法，聚类，分类和批量基于协同过滤并以Apache Hadoop的map / reduce范式实现。但是，使用并不仅限于hadoop，单个的hadoop节点或在非Hadoop集群上都可以运行。核心库的高度优化，以获得较好的性能，即使是非分布式的情况下。
    灵活的支持您的业务情况。 Mahout是在一个商业友好的Apache软件许可下分发的。
    快速扩张的社区。 Mahout的目标是建立一个充满活力，反应灵敏，多样化的社区，以方便讨论，不仅对项目本身的同时也对潜在的用例。请发送邮件，以了解更多。

目前Mahout的主要支持四个用例：

依据用户行为分析用户喜好，并推荐信息。

聚类分析,对大量的文本文件分析它们的在一定范围内的相关性。

依据分类学和以往的分类记录，将未分类的文档尽可能的归属到正确的类别记录中。

对例如查询搜索，购物车的内容进行挖掘识别，常常发现许多信息内容会同时的出现，具有极强的相关性