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程序开发编程之家(jb51.cc)编程百科栏目主要推荐程序员常用编程技术介绍，以下是程序开发相关编程语言，主要信息提供给程序员快速了解所需要学习的编程技术语言。

温馨提示：该项目已停止维护，请谨慎使用。 Wuawua推荐系统是一个可配置的推荐系统，部分功能源于oryx，但核心的推荐算法将全部更新。

LIBMF 是在潜在空间使用两个矩阵，接近一个不完全矩阵。Matrix Factorization 主要用在协作过滤，LibMF 主要特性如下：

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

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，

CofiRank 或者说是 cofi ，是协作过滤解决方案，会根据用户或者其他用户的评级去预测用户的喜好。这个方案是基于 Matrix

SVDFeature 是基于协作过滤和排序的工具包，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,

recommendify 是基于 ruby/redis 的推荐引擎 (协同过滤)。

KNVProtoEngine 应用特性应用场景

KNV是一个模式自由的高性能树型协议处理引擎，是对Key-Value的一个通用结构化扩展。

LensKit 是开源构建，研究，学习推荐系统，这是系统是 Java开发的，来自美国的明尼苏达大学，也是推荐领域知名的测试数据集Movielens的作者，

Myrrix是一个完整的、实时的、可扩展的集群和推荐系统，基于Mahout实现。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

RecDB 是一个基于 PostgreSQL 9.2 构建的推荐引擎。运行应用开发者构建推荐应用，并提供很多广泛使用的推荐算法，例如用户-

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。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

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）

ElasticCTR 是基于 Kubernetes 的企业级推荐系统解决方案，该方案融合了百度业务场景下经过不断验证打磨的 CTR

NScript 是 .net 动态脚本引擎, 解决.net环境windows系统下类似java中Grovvy的功能和方向。

Surprise是一个基于Python scikit构建和分析推荐系统。设计时考虑到以下目的：让用户完美控制他们的实验。为此，我们非常强调文档，我们试图通过指出算法的每个细节尽可能清晰和准确。

MyMediaLite 是一个轻量级的多用途的推荐系统的算法库。它解决了两个最常见的场景的协同过滤：