推荐系统开源软件列表汇总和点评

我收集和整理的目前互联网上所能找到的知名开源推荐系统(open source project for recommendation system)，并附上了个人的一些简单点评(未必全面准确)，

这方面的中文资料很少见，希望对国内的朋友了解掌握推荐系统有帮助

Mahout

网址

http://mahout.apache.org/

Mahout知名度很高，是Apache基金资助的重要项目，在国内流传很广，并已经有一些中文相关书籍了。注意Mahout是一个分布式机器学习算法的集合， 协同过滤只是其中的一部分。除了被称为Taste的分布式 协同过滤的实现(Hadoop-based，另有pure Java版本)，Mahout里还有其他常见的机器学习算法的分布式实现方案。

 

另外Mahout的作者之一Sean Owen基于Mahout开发了一个试验性质的推荐系统，称为Myrrix, 可以看这里:

http://myrrix.com/quick-start/ 

  Myrrix
主页： http:// myrrix.com/  语言：Java
Myrrix最初是Mahout的作者之一Sean Owen基于Mahout开发的一个试验性质的推荐系统。目前Myrrix已经是一个完整的、实时的、可扩展的集群和推荐系统，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。目前Myrrix以被 Cloudera 并入Oryx项目。

 

  SVDFeature

由上海交大的同学开发的，C++语言，代码质量很高 。去年我们参加KDD竞赛时用过，非常好用，而且出自咱们国人之手，所以置顶推荐!

项目地址:

http://svdfeature.apexlab.org/wiki/Main_Page

SVDFeature包含一个很灵活的Matrix Factorization推荐框架，能方便的实现SVD、SVD++等方法, 是单模型推荐算法中精度最高的一种。SVDFeature代码精炼，可以用相对较少的内存实现较大规模的单机版矩阵分解运算。

另外含有Logistic regression的model，可以很方便的用来进行ensemble运算

 

Crab

项目地址:

http://geektell.com/story/crab-recommender-systems-in-python/

 

系统的Tutorial可以看这里:

http://muricoca.github.io/crab/

 

Crab是基于Python开发的开源推荐软件，其中实现有item和user的 协同过滤。据说更多算法还在开发中，

Crab的python代码看上去很清晰明了，适合一读

CofiRank

C++开发的 Collaborative Filtering算法的开源推荐系统，但 乎2009年后作者就没有更新了，

CofiRank依赖boost库，联编会比较麻烦。不是特别推荐

项目地址:

http://www.cofirank.org/

 

EasyRec

Java开发的推荐系统，感觉更像一个完整的推荐产品，包括了数据录入模块、管理模块、推荐挖掘、离线分析等，整个系统比较完备。

项目地址:

http://easyrec.org/

EasyRec是一个易集成、易扩展、功能强大且具有可视化管理的推荐系统，更像一个完整的推荐产品，包括了数据录入模块、管理模块、推荐挖掘、离线分析等。 EasyRec可以同时给多个不同的网站提供推荐服务，通过tenant来区分不同的网站。架设EasyRec服务器，为网站申请tenant，通过tenant就可以很方便的集成到 网站中。通过各种不同的数据收集（view,buy.rating）API收集到网站的用户行为，EasyRec通过离线分析，就可以产生推荐信息，您的网站就可以通过 Recommendations和Community Rankings来进行推荐业务的实现。

 

  GraphLab

项目地址:

http://graphlab.org/

Graphlab是基于C++开发的一个高性能分布式graph处理挖掘系统，特点是对迭代的并行计算处理能力强(这方面是hadoop的弱项)，

由于功能独到，GraphLab在业界名声很响

用GraphLab来进行大数据量的random walk或graph-based的推荐算法非常有效。

Graphlab虽然名气比较响亮(CMU开发)，但是对一般数据量的应用来说可能还用不上

 

 

Lenskit

http://lenskit.grouplens.org/

这个Java开发的开源推荐系统，来自美国的明 苏达大学，也是推荐领域知名的测试数据集Movielens的作者，

他们的推荐系统团队，在学术圈内的影响力很大，很多新的学术思想会放到这里

 

 

 

MyMediaLite

http://mymedialite.net/index.html

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

尽管是.Net框架，但也提供了Python、Ruby等脚本语言的调用API

MyMediaLite的作者之一Lars Schmidt在2012年KDD会议上专门介绍过他们系统的一些情况，可惜由于.Net开发框架日渐式微，MyMediaLite对Windows NT Server的系统吸引力大些，LAMP网站用得很少

 

LibFM

项目网址:

http://www.libfm.org/

作者是德国Konstanz University的Steffen Rendle，去年KDD Cup竞赛上我们的老对手，他用LibFM同时玩转Track1和Track2两个子竞赛单元，都取得了很好的成绩，说明LibFM是非常管用的利器(虽然在Track1上被我们打败了，hiahia)

顾名思义，LibFM是专门用于矩阵分解的利器，尤其是其中实现了MCMC(Markov Chain Monte Carlo)优化算法，比常见的SGD(随即梯度下降)优化方法精度要高(当然也会慢一些)

顺便八卦下，去年KDD会议上和Steffen当面聊过，他很腼腆而且喜欢偷笑，呵呵挺可爱。

LibMF

项目地址:

http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libmf/

注意LibMF和上面的LibFM是两个不同的开源项目。这个LibMF的作者是大名鼎鼎的台湾国立大学，他们在机器学习领域享有盛名，近年连续多届KDD Cup竞赛上均获得优异成绩，并曾连续多年获得冠军。台湾大学的风 非常务实，业界常用的LibSVM， Liblinear等都是他们开发的，开源代码的效率和质量都非常高

LibMF在矩阵分解的并行化方面作出了很好的贡献，针对SDG优化方法在并行计算中存在的locking problem和memory discontinuity问题，提出了一种矩阵分解的高效算法，根据计算节点的个数来划分评分矩阵block，并分配计算节点。系统介绍可以见这篇论文(Recsys 2013的 Best paper Award)

Y. Zhuang, W.-S. Chin, Y.-C. Juan, and C.-J. Lin. A Fast Parallel SGD for Matrix Factorization in Shared Memory Systems. Proceedings of ACM Recommender Systems 2013.

 

PREA

全名是 Personalized Recommendation Algorithms Toolkit, 开发语言为Java。也是一个轻量级的开源项目

项目网址:

http://mloss.org/software/view/420/

 

放在Mloss这个大project下。我个人感觉PREA还是比较简陋的，参加开发的三位工程师Joonseok Lee, Mingxuan Sun, Guy Lebanon更新频率很低，提供的资料也少。

不过Mloss下倒是能找到其他一些推荐开源项目

http://mloss.org/software/tags/collaborative-filtering/

 

 

Python-recsys

一个非常轻量级的开源推荐系统，python开发，作者 乎只有一位，

Python-recsys主要实现了SVD、Neighborhood SVD推荐算法，

这个项目麻雀虽小五脏俱全，评估数据(Movielens，Last.fm)、评估框架也都有

API也很简单清晰，代码简洁，属于推荐入门的良好教材。

不过真正要用到实际系统中，还是得补充很多内容

 

github的地址位于

https://github.com/ocelma/python-recsys

 

项目的介绍见:

http://ocelma.net/software/python-recsys/build/html/

 

RapidMiner

项目网址为:

http://rapidminer.com/

Java语言开发，RapidMiner(前身是Yale)已经是一个比较成熟的数据挖掘解决方案了，包括常见的机器学习、NLP、推荐、预测等方法(推荐只占其中很小一部分)，而且带有GUI的数据分析环境，数据ETL、预处理、可视化、评估、部署等整套系统都有。

 

另外RapidMiner提供commercial license，提供R语言接口，感觉在向着一个商用的数据挖掘公司的方向在前进。

 

 

 

Recommendable

基于Ruby语言开发，实现了一些评分预测的推荐算法，但是整体感觉比较单薄，

github上地址如下:

https://github.com/davidcelis/recommendable/

 

 

Recommenderlab

基于R语言开发的开源推荐程序，对经常使用R语言的工程师或者BI数据分析师来说，recommenderlab的出现绝对算得上是福音了

项目地址:

http://cran.r-project.org/web/packages/recommenderlab/index.html

 

基于Recommenderlab来开发推荐系统，代码会非常精简，因为推荐系统所依赖的user-item rating matrix对擅长处理向量运算的R语言来说再方便不过了，

但是在实际推荐系统中，需要考虑的问题和逻辑都比较复杂，用Recommenderlab不是很灵活。另外受限于R语言对内存的限制，Recommenderlab不太适用于过大规模的推荐应用

 

 

Waffles

SF地址:

http://waffles.sourceforge.net/

Waffles英文原意是蜂蜜甜饼(见logo)，在这里却指代一个非常强大的机器学习的开源工具包，基于C++语言开发。

Waffles里包含的算法特别多，涉及机器学习的方方面面，推荐系统位于其中的Waffles_recommend tool，大概只占整个Waffles的1/10的内容(其它还有分类、聚类、采样、降维、数据可视化、音频处理等许许多多工具包，估计能与之媲美的也就数 Weka了)

转自： http://c.360webcache.com/c?m=c8ea9229fde21e2d39ead92de02e2acc&q=weka++协同过滤&u=http%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fcserchen%2Farticle%2Fdetails%2F14231153