推荐系统利器：RecommendationRaccoon

推荐系统利器：RecommendationRaccoon

recommendationRaccoon A collaborative filtering based recommendation engine and NPM module built on top of Node.js and Redis. The engine uses the Jaccard coefficient to determine the similarity between users and k-nearest-neighbors to create recommendations. This module is useful for anyone with a database of users, a database of products/movies/items and the desire to give their users the ability to like/dislike and receive recommendations. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/recommendationRaccoon

项目基础介绍及编程语言

RecommendationRaccoon 是一个基于协同过滤的推荐引擎，实现于 Node.js 和 Redis 上的 NPM 模块。此项目由 guymorita 开发并维护，采用 MIT 许可证。它利用 Jaccard 系数来评估用户间的相似性，并通过 k-近邻方法生成推荐项。对于拥有用户数据库、产品/电影/物品目录，并希望用户提供喜好反馈和接收个性化推荐的开发者来说，这是一个理想的选择。

核心功能

• 用户相似度计算：通过 Jaccard 系数分析用户喜好行为的相似程度。
• 实时推荐：基于用户喜好的变化即时更新推荐列表，采用 k-近邻算法找出最匹配的邻居。
• 轻量级设计：不存储用户的元数据，仅需唯一ID进行操作。
• 全面的交互接口：支持添加喜欢、不喜欢的记录，获取相似用户列表，以及统计最佳和最差评价的项目。

最近更新的功能

尽管具体最近的更新细节未直接提供，但依据项目的性质和一般的维护流程，我们期望近期的更新可能包括：

• 性能优化：对推荐算法进行了潜在的调整，以提高处理大规模数据时的效率。
• ES6 支持更新：确保代码与现代 JavaScript 语法兼容，提升开发体验和执行效率。
• 增强稳定性：修复已知的 Bug，特别是与Redis连接和异步处理相关的部分，确保系统的稳定运行。
• 文档和示例升级：可能更新了文档和示例代码，帮助新用户更快上手，或者加入了更详尽的配置指南。

请注意，要获取确切的最新更新信息，应当访问项目的GitHub仓库查看提交历史和版本发布注释。

recommendationRaccoon A collaborative filtering based recommendation engine and NPM module built on top of Node.js and Redis. The engine uses the Jaccard coefficient to determine the similarity between users and k-nearest-neighbors to create recommendations. This module is useful for anyone with a database of users, a database of products/movies/items and the desire to give their users the ability to like/dislike and receive recommendations. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/recommendationRaccoon