两部分，第一部分介绍佳缘用户推荐系统的 发展历史。这部分的介绍很好地反映我们对这个问题的思考和理解过程。这期间我们走了很多弯路，但也正是这些弯路让我们积累了很多婚恋交友推荐里独特的实战 经验。第二部分

从小众的高富帅领域，变成了大数据开发的标准。在Hadoop原有技术基础之上，出现了Hadoop家族产品，通过“大数据”概念不断创新，推出科技进步。 作为IT界的开发人员，我们也要跟上节奏，抓住机遇，跟着Hadoop一起雄起！

最近这两年推荐系统特别火，本文搜集整理了一些比较好的开源推荐系统，即有轻量级的适用于做研究的SVDFeature、LibMF、LibFM等，也有重量级的适用于工业系统的 Mahout、Oryx、Eas

可以说是全拜谷歌吹起了「大数据」这阵春风，近几年业界对于数据挖掘人才的需求持续高涨，而推荐系统一直是数据挖掘岗位的必修课。一联系到数据挖掘，总会给人高深莫测的错觉，以为推荐系统也是数学神童的专属领域。万万没想到，自己并不是数据挖掘科

Predict.io，目前最实用的开放源码推荐系统，重要的是成熟度很高并且大数据ready，原始数据存储支持Hadoop/MongoDB，支持多种单机和分布式推荐算法：协同过滤，KNN，SVD++等，支

在《程序员》杂志12期A中，我们介绍了推荐系统的数学原理和应用案例，本章将继续讲述推荐系统的应用案例。为了说明推荐系统的详细实施方案，本章首先详细介绍了一个音乐系统推荐的实施案例，之后为了让读者清晰大型推荐系统的原理，简要介绍一个淘宝周边兴趣点推荐的技术方案。

基于.NET框架的C#开发（也有Java版本），作者基本来自德国、英国等欧洲的一些高校。 除了提供了常见场景的推荐算法，MyMediaLite也有Social Matrix Factorization这样独特的功能

开源的推荐系统列表

基于Hadoop的电影推荐系统 答辩者：李婷婷 指导老师：师智斌 2. Hadoop在大型内容推荐系统中的应用 背景  推荐效果  技术选型  技术实现  推荐系统的评测  Hadoop&Hive使用经验

推荐系统介绍 自从1992年施乐的科学家为了解决信息负载的问题，第一次提出协同过滤算法，个性化推荐已经经过了二十几年的发展。1998年，林登和 他的同事申请了“item-to-item”协同过

。由于推荐系统是兴趣点系统的核心，所以接下来，我们将介绍推荐系统。推荐系统是一个很庞大的课题，将分成两期予以介绍：本期讲述推荐系统的设计方法，包含推荐系统的数学基础和设计原理。 关于推荐系统有很多

最近因为PAC平台自动化的需求，开始探坑推荐系统。这个乍一听去乐趣无穷的课题，对于算法大神们来说是这样的： 而对于刚接触这个领域的我来说，是这样的： 在深坑外围徘徊了一周后，我整理了一些推荐系统的基本概念以及一

NearestNUserNeighborhood(2, userSimilarity, dataModel); // 4,构造推荐引擎 Recommender recommender = new GenericUserBased

LibRec 是一个用于实现推荐 recommender 系统的Java库包，实现推荐系统的两个经典问题： rating prediction (评分排行预测) 和 item ranking (项目排行)，其内置了经典的机器学习算法。

PyLucid 是一个轻量级的开源内容管理系统，采用 Python 编写，使用 django 框架。 项目主页： http://www.open-open.com/lib/view/home/1328000013655

TACTIC是一个高度灵活的基于Web生产资产管理系统，用于解决复杂的数字内容创作。通过数字资产管理与项目管理，TACTIC保证数据安全，通过团队的进度、项目的日历表，创造更多的数字内容。 TAC

StackEdit 它是一款很棒的 Markdown 编辑器。 基于 PageDown 开发而来，已经被 Stack Overflow 和其他 Stack Exchange 站点使用。 StackEdit

息（preference），比如评分。利用这些分散的偏好信息，基于其背后可能存在的关联性，来为用户推荐物品的方法，便是 协同过滤 ，或称 协作型过滤 （collaborative filtering）。

VC/eclipse相似)，“WPDB”(使用WinPdb作为调试器)，“用库”(要配合专门的python调试库，即要改代码来配合调试)，最惨的当然是“无”啦。 语法检查：从好用到不好用分别为“自

推荐系统引擎是一个工具，一种回答问题的手段， “ 对用户来讲什么是最好的推荐？ ” ，在研究回答的前先研究一下这个问题。一个好的推荐的准确含义是什么？如何知道推荐系统是如何生成推荐的？下面的章节将探索