Mahout算法解析与案例实战

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前言

第一部分 基础篇

第1章 Mahout简介

1.1 Mahout应用背景

1.2 Mahout算法库

1.3 Mahout应用

1.4 本章小结

第2章 Mahout安装配置

2.1 Mahout安装前的准备

2.2 两种安装方式

2.3 测试安装

2.4 本章小结

第二部分 算法篇

第3章 聚类算法

3.1 Canopy算法

3.2 K-Means算法

3.3 Mean Shift算法

3.4 本章小结

第4章 分类算法

4.1 Bayesian算法

4.2 Random Forests算法

4.3 本章小结

第5章 协同过滤算法

5.1 Distributed Item-Based Collaborative Filtering算法

5.2 Collaborative Filtering with ALS-WR算法

5.3 本章小结

第6章 模式挖掘算法

6.1 FP树关联规则算法

6.2 本章小结

第7章 Mahout中的其他算法

7.1 Dimension Reduction算法

7.2 本章小结

第三部分 实战篇

第8章 Friend Find系统

8.1 系统功能

8.2 数据库设计

8.3 系统技术框架

8.4 系统流程

8.5 系统实现

8.6 本章小结

第9章 Wine Identification系统

9.1 系统功能

9.2 系统框架

9.3 数据库设计

9.4 系统流程

9.5 系统实现

9.6 本章小结

第10章 Dating Recommender系统

10.1 系统功能

10.2 系统框架

10.3 数据库设计

10.4 系统流程

10.5 算法设计

10.6 系统实现

10.7 本章小结

第11章 博客推荐系统

11.1 系统功能

11.2 系统框架

11.3 数据库设计

11.4 系统流程

11.5 算法设计

11.6 系统实现