1.项亮的《推荐系统实践》
2.开源项目:apache mahout,一个实现很多推荐和学习算法的基础框架,能够和hadoop集成
3.easyrec,
4.duine:
5.Myrrix:
Myrrix是一个完整的、实时的、可扩展的集群和推荐系统,基于Mahout实现。
主要架构分为两部分:服务层:在线服务,响应请求、数据读入、提供实时推荐;计算层:用于分布式离线计算,在后台使用分布式机器学习算法为服务层 更新机器学习模型。Myrrix使用这两个层构建了一个完整的推荐系统,服务层是一个HTTP服务器,能够接收更新,并在毫秒级别内计算出更新结果。
服务层可以单独使用,无需计算层,它会在本地运行机器学习算法。
计算层也可以单独使用,其本质是一系列的Hadoop jobs。
引用http://blog.youkuaiyun.com/gaojiewang/article/details/8032123