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Taste 是 Apache Mahout 提供的一个个性化推荐引擎的高效实现，该引擎基于 java 实现，可扩展性强，同时在 mahout 中对一些推荐算法进行了 MapReduce 编程模式转化，从而可以利用 hadoop 的分布式架构，提高推荐算法的性能。
在 Mahout0.5 版本中的 Taste，实现了多种推荐算法，其中有最基本的基于用户的和基于内容的推荐算法，也有比较高效的 SlopeOne 算法，以及处于研究阶段的基于 SVD 和线性插值的算法，同时 Taste 还提供了扩展接口，用于定制化开发基于内容或基于模型的个性化推荐算法。
Taste 不仅仅适用于 Java 应用程序，还可以作为内部服务器的一个组件以 HTTP 和 Web Service 的形式向外界提供推荐的逻辑。Taste 的设计使它能满足企业对推荐引擎在性能、灵活性和可扩展性等方面的要求。
下图展示了构成 Taste 的核心组件：
从上图可见，Taste 由以下几个主要组件组成：
DataModel：DataModel 是用户喜好信息的抽象接口，它的具体实现支持从指定类型的数据源抽取用户喜好信息。在 Mahout0.5 中，Taste 提供 JDBCDataModel 和 FileDataModel 两种类的实现，分别支持从数据库和文件文件系统中读取用户的喜好信息。对于数据库的读取支持，在 Mahout 0.5 中只提供了对 MySQL 和 PostgreSQL 的支持，如果数据存储在其他数据库，或者是把数据导入到这两个数据库中，或者是自行编程实现相应的类。
UserSimilarit 和 ItemSimilarity：前者用于定义两个用户间的相似度，后者用于定义两个项目之间的相似度。Mahout 支持大部分驻留的相似度或相关度计算方法，针对不同的数据源，需要合理选择相似度计算方法。
UserNeighborhood：在基于用户的推荐方法中，推荐的内容是基于找到与当前用户喜好相似的“邻居用户”的方式产生的，该组件就是用来定义与目标用户相邻的“邻居用户”。所以，该组件只有在基于用户的推荐算法中才会被使用。
Recommender：Recommender 是推荐引擎的抽象接口，Taste 中的核心组件。利用该组件就可以为指定用户生成项目推荐列表。
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