http://www.leadbbs.com/a/a.asp?B=212&ID=600021 推荐]php编码规范 Xinsoft,2003-10-30 22:31:00 1. 介绍 1

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

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：

swift ：Swift版Lo-Dash(或underscore)函数式工具库 OAuthSwift ：国外主流网站OAuth授权类库 PathKit ：小而美的路径管理类 XCGLogger ：功能完整的日志管理类库

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

Crab是基于Python开发的开源推荐软件，其中实现有item和user的协同过滤。 特性: Recommender Algorithms : User-Based Filtering and

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。

active development (when I have time :) EasyRec Java and Rest based recommendations. Abandoned Mahout

2005 、 2006 、 2007 、 2009 和 2011 年整理的软件列表。我在今年又做了不少更新，来发布 2014 版。在整理软件这一行我已经干了 10 年了。 表中所有的软件我都很喜欢，

高粒度模块化的前端开发[分享PPT] http://down.51cto.com/data/616221 程序员常用JavaScript特效【CHM】 http://down.51cto.com/data/553030

1. 基于Hadoop的电影推荐系统 答辩者：李婷婷 指导老师：师智斌 2. Hadoop在大型内容推荐系统中的应用 背景  推荐效果  技术选型  技术实现  推荐系统的评测  Hadoop&Hive使用经验

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

在《程序员》12月刊A中，我们介绍了POI（兴趣点）的设计及其搜索。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

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

建立java工程，导入需要的jar包 import java.io.*; import java.util.*; import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model