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Apache Mahout 是为分布式/非分布式编程提供了足够的框架实用开放源码机器学习图书馆。它具有可扩展性，并可以处理大量的数据相比，其他机器学习框架。Apache Mahout 是 Apache Hadoop 项目之一。Mahout 包含三种类型的算法： 推荐系统 （专门协同过滤）、 聚类和分类。推荐系统的实现可进一步分为非分布式方法和分布式的方法。推荐系统的分布式实现之一使用 MapReduce，这是可扩展性，适用于处理大规模、 分布式的数据集。其可伸缩性和专注于真实世界的应用程序做出 Mahout 越来越受欢迎的选择为组织设法利用大型机器 Learning.The Apache Mahout 体系结构提供了一套丰富的组件，从中我们可以构建一个自定义的推荐系统选择的算法。Mahout 设计为企业准备用于性能、 可扩展性和灵活性。顶层的包定义了 Apache Mahout 接口，对这些关键的抽象，[] 是： · DataModel· UserSimilarity· ItemSimilarity· UserNeighborhood· 推荐