EasyRec是一个易集成、易扩展、功能强大且具有可视化管理的推荐系统。感觉更像一个完整的推荐产品，包括了数据录入模块、管理模块、推荐挖掘、离线分析等，整个系统比较完备。 项目主页：

Predict.io，目前最实用的开放源码推荐系统，重要的是成熟度很高并且大数据ready，原始数据存储支持Hadoop/MongoDB，支持多种单机和分布式推荐算法：协同过滤，KNN，SVD++等，支

在《程序员》杂志12期A中，我们介绍了推荐系统的数学原理和应用案例，本章将继续讲述推荐系统的应用案例。为了说明推荐系统的详细实施方案，本章首先详细介绍了一个音乐系统推荐的实施案例，之后为了让读者清晰大型推荐系统的原理，简要介绍一个淘宝周边兴趣点推荐的技术方案。

利用开源的推荐引擎在几分钟之内就可以将推荐功能添加到你的网站中。 easyrec是一个采用Java开发的 Web应用程序，使用RESTful Web Services提供个性化的推荐服务。它具有以下特性：

PathKit ：小而美的路径管理类 XCGLogger ：功能完整的日志管理类库 Surge ：基于苹果Accelerate高性能计算框架封装库 Async ：简洁的后台执行代码封装库 Euler

基于.NET框架的C#开发（也有Java版本），作者基本来自德国、英国等欧洲的一些高校。 除了提供了常见场景的推荐算法，MyMediaLite也有Social Matrix Factorization这样独特的功能

所谓 推荐算法 就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。 在推荐系统简介中，我们给出了推荐系统的一般框架。很明显，推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分，很大

meituan.com/mt-recommend-practice.html 前言 推荐系统并不是新鲜的事物，在很久之前就存在，但是推荐系统真正进入人们的视野，并且作为一个重要的模块存在于各个互联网公司，还是近几年的事情。

and Rest based recommendations. Abandoned Mahout Hadoop/linear algebra based data mining Seldon is a Java

我的博客 ，顺便收听 我的 Podcatst 和 新闻组 。 若想获得最新的 Hanselman 推荐列表，请访问 Scott Hanselman's 2014 Ultimate Developer and

Node.js中文手册【PDF】 http://down.51cto.com/data/281195 基于JavaScript的植物大战僵尸版源码 http://down.51cto.com/data/182095

推荐系统介绍 自从1992年施乐的科学家为了解决信息负载的问题，第一次提出协同过滤算法，个性化推荐已经经过了二十几年的发展。1998年，林登和 他的同事申请了“item-to-item”协同过

索。由于推荐系统是兴趣点系统的核心，所以接下来，我们将介绍推荐系统。推荐系统是一个很庞大的课题，将分成两期予以介绍：本期讲述推荐系统的设计方法，包含推荐系统的数学基础和设计原理。 关于推荐系统有很

最近因为PAC平台自动化的需求，开始探坑推荐系统。这个乍一听去乐趣无穷的课题，对于算法大神们来说是这样的： 而对于刚接触这个领域的我来说，是这样的： 在深坑外围徘徊了一周后，我整理了一些推荐系统的基本概念以及

be的算法。 开始之前，先明确一下：这篇文章内所指的算法包含多个YouTube增长类算法（为你推荐（Recommended），建议观看（Suggest），相关视频（Related），搜索（Sear

推荐引擎在当前电商平台用的相当多，本文简单理解下常见的几张推荐方式。首先说明下大数据用户画像可以用于针对性营销和单品推荐，但是即使没做用户画像也可以进行商品推荐。 推荐引擎的分类 推荐引擎是不

推荐引擎 随着 Web 技术的发展，使得内容的创建和分享变得越来越容易。每天都有大量的图片、博客、视频发布到网上。信息的极度爆炸使得人们找到他们需要的信息将变得越来越 难。传统的搜索技术是一个相对简单

NearestNUserNeighborhood(2, userSimilarity, dataModel); // 4,构造推荐引擎 Recommender recommender = new GenericUserBased

Yisong Yue: Random Ponderings 1 Sami Badawi: Hadoop comparison 来自：http://www.cs.waikato.ac.nz/

LibRec 是一个用于实现推荐 recommender 系统的Java库包，实现推荐系统的两个经典问题： rating prediction (评分排行预测) 和 item ranking (项目排行)，其内置了经典的机器学习算法。