Mahout知名度很高，是Apache基金资助的重要项目，Mahout是一个分布式机器学习算法的集合，协同过滤只是其中的一部分。除了被称为Taste的分布式协同过滤的实现（Hadoop-based，另有pure Java版本），Mahout里还有其他常见的机器学习算法的分布式实现方案。当前拥有：

• Collaborative Filtering
• User and Item based recommenders
• K-Means, Fuzzy K-Means clustering
• Mean Shift clustering
• Dirichlet process clustering
• Latent Dirichlet Allocation
• Singular value decomposition
• Parallel Frequent Pattern mining
• Complementary Naive Bayes classifier
• Random forest decision tree based classifier
• High performance java collections (previously colt collections)
• A vibrant community
• and many more cool stuff to come by this summer thanks to Google summer of code

另外Mahout的作者之一Sean Owen基于Mahout开发了一个试验性质的推荐系统，称为Myrrix, 可以看这里：