mahout概述

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

Mahout的目标是建立扩展机器学习可扩展的的意味着如下

    可扩展到相当数据集核心算法,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Hadoop集群上都可以运行核心库的高度优化获得较好的性能,即使是非分布式的情况下
    灵活的支持业务情况 Mahout是在一个商业友好Apache软件许可下分发的
    快速扩张社区 Mahout的目标建立一个充满活力,反应灵敏,多样化的社区方便讨论不仅对项目本身的同时也对潜在用例请发送邮件,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

posted on 2013-08-15 11:31  AI001  阅读(178)  评论(0编辑  收藏  举报

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