推荐系统Crab for Python2.7的搭建



本人最近在弄一篇推荐系统的论文，需要一个平台来验证研究算法。看到Crab，感觉还不错，所以决定搭建一个环境。

首先简单介绍一下Crab（http://muricoca.github.io/crab/），Crab是基于Python开发的开源推荐软件，它提供了一些常用的推荐算法，例如协同过滤（CF）、Slope One等，并且自带了几个数据集，非常方便。win32位系统搭建并没有太大难度，可是win64位的系统，相应的库比较难找，对应的资料有不足，所以环境搭建、配置会比较麻烦。根据http://muricoca.github.io/crab/install.html说明，我尝试了几天，终于成功了！

下面我将整个过程呈现一遍，把我遇到的问题和注意事项也都列出来，希望对以后学习推荐系统的人有所帮助。

1.电脑配置

本人的电脑是window64位系统，Python是2.75。

每个库我留了两个链接：第一个是exe链接，适合我的电脑（估计会适合全部的Python2.7版本）；第二个是官网链接，其他Python版本和系统可以从官网下载。Python版本不同，配置过程也差不多。

配置前，请根据操作系统和Python版本去下载相对应库的版本！

2.库安装

以下过程按步骤来吧，虽然对最后的效果可能没有任何影响。

1).Setuptools

ez_setup.py
for 64位下载地址：http://download.csdn.NET/detail/i_with_u/8657343

官网下载下载：https://pypi.python.org/pypi/setuptools

安装这个后，后面可以用easy_install指令来安装，也可以更新到最新的库。32位系统可以下载setuptools，但是64位系统必须使用ez_setup.py进行安装。

方法：下载ez_setup.py后，在cmd下执行：

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1. python ez_setup.py  

，即可自动安装setuptools。目前没有直接的exe安装版本。

安装完毕后，此后都可以用指令：

[python]   view plain  copy

1. easy_installPackageName  

(注：installPackageName是你要下载的库的名字)来自动安装库。下面我再介绍已安装exe来做说明。其他方法可以用指令来安装，如.tar.gz包解压后用CMD输入：

[python]   view plain  copy

1. python setup.py intall  

whl包可以用：

[python]   view plain  copy

1. pip install PackageName  

指令来实现。

2).Numpy

Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，可以像matlab那样使用矩阵，很方便。

64位系统exe下载地址：http://download.csdn.Net/detail/i_with_u/8657363

官网下载下载：https://pypi.python.org/pypi/numpy

一直下一步，直到安装完毕。然后在Python窗口输入：

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1. import numpy  

回车，如果没有红的字体错误，意味着安装成功。

3).Scipy

64位系统exe下载地址：http://download.youkuaiyun.com/detail/i_with_u/8657395

官网下载下载：https://pypi.python.org/pypi/scipy

SciPy函数库在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学以及工程计算中常用的库函数。例如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等等。

4).Matplotlib

Matplotlib 是Python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。

Matplotlib需要其他库的支持，所以安装之前先把它所需的库搭建好。

(i)Dateutil

64位系统exe下载地址：http://download.youkuaiyun.com/detail/i_with_u/8657421

官网下载下载：https://pypi.python.org/pypi/python-dateutil

(ii)Pyparsing

exe下载地址：http://download.youkuaiyun.com/detail/i_with_u/8657427

官网下载下载：https://pypi.python.org/pypi/pyparsing

(iii)Matplotlib

exe下载地址：http://download.youkuaiyun.com/detail/i_with_u/8657439

官网下载下载：https://pypi.python.org/pypi/matplotlib

5)检测

检测以上几个库是否成功安装，我们先进行测试，为后续做保障。

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1. <span style="font-size:14px;">import numpy as np  
2. import matplotlib.pyplot as plt  
3.   
4. X = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1)  
5. Y = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1)  
6.   
7. x, y = np.meshgrid(X, Y)  
8. f = 17 * x ** 2 - 16 * np.abs(x) * y + 17 * y ** 2 - 225  
9.   
10. fig = plt.figure()  
11. cs = plt.contour(x, y, f, 0, colors = 'r')  
12. plt.show()</span>  

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1. <span style="font-size:14px;">#(注：此处代码参考自KingsLanding的博客：http://www.cnblogs.com/zhuyp1015/archive/2012/07/17/2596495.html)</span>  

如果出现以上心形，意味着以上库已经安装正确。否者，根据错误提示，重新安装库。

6).Scikits.learn

(i)安装

64位系统exe下载地址：http://download.youkuaiyun.com/detail/i_with_u/8657489

官网下载下载：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn

(ii).检查

输入：

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1. import sklearn.svm  

如果没有红色错误，表示安装成功。

7).Nose

<span style="line-height: 25.2px; white-space%