1、简介
mahout已供给了 item-based cf 算法，但是要想在 mahout 算法上修正item-based cf 相对来讲比拟繁琐，比如改良类似度或改良推举成果盘算公式，更加使人头疼的是mahout 修正比拟难调试，相比来讲 spark 实现起来更加简略便利，同时 spark shell 在调试阶段特殊便利，另外一方面 mahout 履行速度比拟慢。本篇文章应用 spark 编写了 item-based cf 和 user-based cf 两种协同过滤算法。同时，本篇文章应用的是cosine类似度，并对cosine类似度进行了改良。mahout已供给了 item-based cf 算法，但是要想在 mahout 算法
