在Mahout中实现协同过滤可以使用其中的推荐模块。具体步骤如下：

准备数据集：首先需要准备用户-物品评分数据集，可以是一个用户对物品的评分矩阵，也可以是用户对物品的行为数据。

创建DataModel：使用Mahout中的DataModel类来加载数据集，创建一个数据模型。

DataModel model = new FileDataModel(new File("data/dataset.csv"));

选择算法：Mahout中有多种协同过滤算法可供选择，如基于用户的协同过滤(User-Based Collaborative Filtering)和基于物品的协同过滤(Item-Based Collaborative Filtering)等。

构建推荐器：根据选择的算法，使用Mahout中的Recommender接口和相应的实现类来构建推荐器。

UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(model);UserNeighborhood neighborhood = new NearestNUserNeighborhood(2, similarity, model);Recommender recommender = new GenericUserBasedRecommender(model, neighborhood, similarity);

生成推荐结果：使用推荐器来为用户生成推荐结果。

List<RecommendedItem> recommendations = recommender.recommend(userId, numItems);for (RecommendedItem recommendation : recommendations) {System.out.println(recommendation);}

通过以上步骤，就可以在Mahout中实现协同过滤推荐系统。需要根据具体的需求和数据集选择合适的算法和参数进行调优。