1. LibFM
项目主页:http://www.libfm.org/
2. Svdfeature
项目主页:http://apex.sjtu.edu.cn/apex_wiki/svdfeature
3. Libsvm和Liblinear
libsvm项目主页:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/
liblinear项目主页:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear/
初次使用必读:practical guide
libsvm的开发心得by林智仁:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/talks/kdd.pdf
4. rt-rank
项目主页:http://research.engineering.wustl.edu/~amohan/
rt-rank中实现了推荐系统中常见的random forests和gradient boosted decision trees这两种方法,使用起来很方便。
3. Mahout
项目主页:http://mahout.apache.org/
4. MyMediaLite
项目主页:http://www.ismll.uni-hildesheim.de/mymedialite/
4. GraphLab 和 GraphChi
GraphLab项目主页:http://graphlab.org/
GraphChi项目主页:http://graphlab.org/graphchi/
GraphChi的下载地址:https://code.google.com/p/graphchi/downloads/detail?name=graphchi_src_v0.1.2_toolkits.tar.gz
GraphChi介绍:http://www.technologyreview.com/news/428497/your-laptop-can-now-analyze-big-data/?nlid=nldly&nld=2012-07-17
CF for GraphChi: http://bickson.blogspot.com/2012/08/collaborative-filtering-with-graphchi.html