使用Mahout进行网格搜索可以通过以下步骤实现：

导入Mahout库和必要的依赖项。

import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.FileDataModel;import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.svd.*;import org.apache.mahout.cf.taste.model.DataModel;import org.apache.mahout.cf.taste.recommender.Recommender;import org.apache.mahout.cf.taste.recommender.svd.*;import org.apache.mahout.common.RandomUtils;

创建一个数据模型，加载训练数据。

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

定义一个参数网格，用于搜索最佳参数。

double[] ranks = {10, 20, 30};double[] lambdaValues = {0.05, 0.1, 0.2};int numIterations = 100;

使用循环遍历参数网格，训练模型并评估性能。

for (double rank : ranks) {for (double lambdaValue : lambdaValues) {ALSWRFactorizer factorizer = new ALSWRFactorizer(model, (int) rank, lambdaValue, numIterations);Recommender recommender = new SVDRecommender(model, factorizer);// 计算评价指标，比如RMSE或者MAE// 可以根据评价指标选择最佳参数}}

根据评价指标选择最佳参数，并使用最佳参数训练最终的推荐模型。

double bestRank = ...; // 根据评价指标选择最佳rankdouble bestLambdaValue = ...; // 根据评价指标选择最佳lambdaValueALSWRFactorizer bestFactorizer = new ALSWRFactorizer(model, (int) bestRank, bestLambdaValue, numIterations);Recommender bestRecommender = new SVDRecommender(model, bestFactorizer);

通过上述步骤，您可以使用Mahout进行网格搜索并找到最佳的参数组合来训练推荐模型。