前言
Mahout是Hadoop家族中与众不同的一个成员，是基于一个Hadoop的机器学习和数据挖掘的分布式计算框架。Mahout是一个跨学科产品，同时也是我认为Hadoop家族中，最有竞争力，最难掌握，最值得学习的一个项目之一。
Mahout为数据分析人员，解决了大数据的门槛；为算法工程师，提供基础的算法库；为Hadoop开发人员，提供了数据建模的标准；为运维人员，打通了和Hadoop连接。
Mahout就是训象人，在Hadoop上创造新的智慧！
目录
- Mahout介绍
- Mahout学习路线图
- 我的学习经历
- Mahout的使用案例
1. Mahout介绍
Mahout 是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。
根据”Mahout In Action”书中的介绍，Mahout实现3大类算法, 推荐(Recommendation)，聚类(Clustering)，分类(Classification)。
下文介绍的学习路线图，将以”Mahout In Action”书中思路展张。
2. Mahout学习路线图
Mahout知识点，我已经列在图中，希望帮助其他人更好的了解Mahout。
接下来，是我的学习经历，谁都没有捷径。把心踏实下来，就不那么难了。
3. 我的学习经历
之前，大概花了半年的时间，专门研究过Mahout，当时Mahout的资料非常少，中文资料更是仅仅几篇。直到发现了“Mahout In Action”如获至宝，开始反复地读。先不着急上手去做什么，一遍一遍地读。直到读完3遍，心理才有了一点把握。
从“推荐”算法开始，UserCF, ItemCF。 记得第一次在公司给小组讲的时候，还设计了一份问卷，我列出了10个网站，(其中6个IT大站，2个个人blog，2个社交类社区)，分别让大家去投票，0-5分，0为不知道，1-5为对网站喜爱程序。
问卷结果格式：
user1, website1, 5
user1, website2, 2
user1, website3, 4
user2, website3, 2
user3, website3, 5
user4, website3, 0
…..
通过这个问卷来模拟尝试Mahout的推荐模型！计算的结果对大家来说，都是比较奇怪。为什么会有这样的推荐呢。
然后，深入Mahout源代码，看算法的实现，知道了相似度矩阵，距离算法，推荐算法，模型验证等，不同业务要求，不同的算法调用，对结果都是有影响的。
把书中所有的的概念，关键词都整理过(可惜当时没写博客)。整整花了3个月，每天12个小时的强度，把推荐部分完整地学下来了。
然后，应用到实际业务中。我的任务是做“职位推荐”，我只有用户浏览职位，收藏职位，申请职位的行为数据。
第一次尝试，直接套用推荐模型，但结果非常之差。
出现问题的原因是有2点：
- 1. 职位是有时效性的，每个职位可能3个月就会过期：推荐结果包含了很多的过期职位。
- 2. 大量的用户行为都是历史的，甚至是2-3年前的：推荐结果不符合用户的预期。我估计每半年用户的职位都可能有上升，所以历史行为是不能直接用于当前用户的计算。
修改方案：
1. 对用户行为数据集进行过滤，只计算最近半年内的用户行为。
2. 对结果集进行过滤，排除过期的职位。
3. 分别用不同的算法模型计算(我记得Tanimoto的Item Base结果最好)
对于推荐结果有了大幅度的提升。故事到此就结束了！虽然我还做了更多的事情，不过这个产品由于公司结构性调整，最终没有上线。（程序员的悲哀！）
聚类模型，我把这个算法
应用在网站用户的活跃度分析。假设一个网站，注册用户1000W，每天登陆的1W。我们想了解一下，未登陆的999W用户有什么特点！！用到Mahout
的k-means和Canopy做聚类，假设1000W的用户可能可以划分为5个大的群体。最后我们得到了一个结果，分享到了团队。故事又到此结束了。
（实现就是这么悲哀！）
分类模型，我尝试着用Native Bayes对我的个人邮件进行垃圾分类。按机器学习的操作流程，历史数据健分词后，训练分类器，每天时时的数据通过分类器进行判断。整个自动化过程都已经完成。故事又结束了！(接受现实吧。)
其实还有一些，我争取都整理出来。
Mahout是有一定的学习门槛，而且需要跨学科的知识。只要坚持学习，没有跨不过的鸿沟！乐观努力！
4. Mahout的使用案例
已经整理成文章的案例