Mahout是一個基于Hadoop的機器學習庫，可以用來進行文本相似度計算。以下是使用Mahout進行文本相似度計算的步驟：

1. 數據預處理：準備文本數據集，將文本數據轉換成Mahout可以處理的格式，比如將文本數據轉換成TF-IDF矩陣。

2. 訓練模型：使用Mahout提供的算法，比如基于余弦相似度的相似度計算算法，對數據集進行訓練，得到模型。

3. 相似度計算：使用訓練好的模型對文本數據進行相似度計算，可以計算兩個文本之間的相似度得分。

4. 結果分析：根據相似度得分，可以對文本數據集進行聚類、推薦等操作。

下面是一個簡單的示例代碼，演示如何使用Mahout進行文本相似度計算：

import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.NamedVector;
import org.apache.mahout.math.VectorWritable;
import org.apache.mahout.math.hadoop.similarity.cooccurrence.measures.VectorSimilarityMeasure;
import org.apache.mahout.math.hadoop.similarity.cooccurrence.measures.CosineSimilarity;

VectorSimilarityMeasure similarity = new CosineSimilarity();

// 創建兩個文本向量
Vector vector1 = new RandomAccessSparseVector(Integer.MAX_VALUE);
vector1.setQuick(1, 1.0);
Vector vector2 = new RandomAccessSparseVector(Integer.MAX_VALUE);
vector2.setQuick(1, 1.0);

NamedVector namedVector1 = new NamedVector(vector1, "Doc1");
NamedVector namedVector2 = new NamedVector(vector2, "Doc2");

VectorWritable vectorWritable1 = new VectorWritable(namedVector1);
VectorWritable vectorWritable2 = new VectorWritable(namedVector2);

// 計算兩個文本向量的相似度
double similarityScore = similarity.similarity(namedVector1, namedVector2);

System.out.println("Similarity between Doc1 and Doc2: " + similarityScore);

以上代碼片段演示了如何使用Mahout計算兩個文本文檔之間的相似度得分。Mahout提供了多種相似度計算算法和數據處理工具，可以根據具體需求選擇合適的算法和工具進行文本相似度計算。