Рекомендация Двигатели для Java-приложений

Question

Мне было интересно, есть ли доступный механизм с открытым исходным кодом? Он должен предлагать нечто вроде Amazon и Netflix. Я слышал о структуре под названием Apache Mahout - Taste. Я пробую это на следующей неделе. Было бы здорово, если бы вы могли поделиться своими ценными мыслями.

Answer 1

Apache Mahout является единственным, что я нашел для этой области (я тоже недавно смотрел).

Хотя Weka также может быть вариантом.

Answer 2

Я разработчик Mahout/Taste, и надеюсь, что он будет делать то, что вам нужно, но в интересах сбалансированного освещения, позвольте мне указать вам на:

• Duine
• CoFE
• Cofi

Answer 3

Если вы ищете больше для необработанного двигателя, а не что-то специально настраивать d для amazon или netflix, то Minion предоставляет «меры подобия документа».

Answer 4

мне пришлось работать с системами с открытым исходным кодом рекомендательных и это те, которые я нашел:

Duine, Apache Mahout, OpenSlopeOne, Cofi, ПРЕДЛАГАЮТ и Vogoo.

Подробнее:

Apache Mahout представляет собой основу Java в области интеллектуального анализа данных. Он включил Систему Рекомендаций Вкуса, механизм совместной работы для персонализированных рекомендаций.

Vogoo - это фреймворк PHP, который реализует систему рекомендаций для совместной фильтрации. Он также представляет собой код Slope-One.

Java-версия метода совместной совместной работы реализована в библиотеке Cofi. Он был разработан Даниэлем Лемрием, создателем алгоритмов Slope-One. Существует также версия PHP, доступная на веб-странице Lemire.

OpenSlopeOne предлагает реализацию Slope One на PHP, которая заботится о производительности.

SUGGEST - это библиотека рекомендаций, созданная Джорджем Каркисом и распространяемая в двоичном формате.

я описал все, что я узнал здесь, на моем блоге: http://girlincomputerscience.blogspot.com.br/2012/11/open-source-recommendation-systems.html

надеюсь, что это помогает!

Answer 5

Я только начал использовать easyrec. Форумы не очень активны, хотя я получил ответы на мои вопросы. Кроме того, у них есть демонстрационный сервер, поэтому вы можете протестировать приводные инструменты, не устанавливая ничего. Мне понравились их javascript API и способ отслеживать рекомендации разных типов предметов. В настоящее время они поддерживают только рекомендацию slope one - если вы ищете гибкость в этом отношении, mahout wins hands down (хотя вы можете для easyrec).

Answer 6

lenskit кажется еще одним хорошим двигателем рекомендаций на Java, предоставляемым командой grouplens.