CARSKit：基于Java的上下文感知推荐引擎

CARSKit：基于Java的上下文感知推荐引擎

CARSKit Java-Based Context-aware Recommendation Library 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/CARSKit

CARSKit 是一个基于 Java 语言的开源上下文感知推荐引擎，旨在帮助开发者和研究人员轻松实现上下文感知推荐系统。

1. 项目基础介绍和主要编程语言

CARSKit 是一个专门为上下文感知推荐设计的推荐引擎。它基于 Java 语言开发，兼容 Java 1.7 或更高版本。该项目遵循 GNU 通用公共许可证（GPL）发布，允许用户自由地使用、修改和分发。

2. 项目的核心功能

项目的主要功能包括：

• 支持多种推荐算法：CARSKit 实现了多种传统推荐算法，如 UserKNN、BiasedMF、SVD++、SLIM 等，同时也提供了多种上下文感知推荐算法。
• 数据转换算法：将多维推荐问题转换为传统的二维问题，使得传统推荐算法能够继续使用。
• 适应算法：针对多维评分空间进行算法构建，以适应不同的上下文环境。
• 易于扩展：CARSKit 的设计允许用户轻松地添加新的算法和功能。

3. 项目最近更新的功能

CARSKit 的最新版本主要更新了以下功能：

• 修复推荐评价中的问题：改进了 Top-N 推荐评价的逻辑，现在可以自定义 N 的值，以生成基于 Top-5、Top-10 和自定义 N 的推荐结果。
• 改进训练和测试集处理：在配置文件中明确提供训练和测试集时，转换过程将同时作用于训练和测试集，生成格式一致的转换文件。
• 新增样例数据集：新增了一个包含不同格式数据集的 "sampleData" 文件夹，方便用户测试和验证算法。
• 相似度上下文感知推荐算法：将相似度基于的上下文感知推荐算法设置为 Top-N 推荐方法。

以上更新使得 CARSKit 更加稳定和易于使用，为开发者和研究人员提供了一个强大的上下文感知推荐系统解决方案。

CARSKit Java-Based Context-aware Recommendation Library 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/CARSKit