最近学习推荐系统相关知识,借此机会记下笔记加深印象,也希望能对以后想学习推荐系统的人有些帮助。
目前市面上主流的推荐系统有不少,比如:
1、SVDFeature
主页:http://svdfeature.apexlab.org/wiki/Main_Page 开发语言:C++
2、LibMF
主页:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libmf/ 开发语言:C++
3、LibFM
主页:http://www.libfm.org/ 开发语言:C++
4、LensKit
主页:http://lenskit.grouplens.org/ 开发语言:Java
5、GraphLab
主页:GraphLab - Collaborative Filtering 开发语言:C++
6、Mahout
主页:http://mahout.apache.org/ 开发语言:Java (基于Hadoop)
7、Myrrix
此项目基于Mahout,已被Cloudera并入Oryx项目。
8、EasyRec
主页:http://easyrec.org/ 开发语言:Java
9、Waffles
主页:http://waffles.sourceforge.net/ 开发语言:C++
详细信息可以查看此网址:http://www.oschina.net/news/51297/top-10-open-source-recommendation-systems
我之所以不写Rapidminer是因为推荐系统占它的比重实在太低。
学习过程并不轻松,国内能搜索到的使用教程几乎没有,只能一个一个阅读文档,慢慢尝试。
在后面的几篇文章里,我会介绍一下我的学习经历和结果。