Recommender system

2016年5月19日 (四) 14:08的最后版本

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Recommender system，Recommendation engine，推荐系统，推荐引擎。

亚马逊的CEO Jeff Bezos曾经说过，他的梦想是“如果我有100万个用户，我就要为他们做100万个亚马逊网站”。智能推荐系统承载的就是这个梦想，即通过数据挖掘技术，为每一个用户实现个性化的推荐结果，让每个用户更便捷的获取信息。

推荐引擎不是被动查找，而是主动推送；不是独立媒体，而是媒体网络；不是检索机制，而是主动学习。

推荐引擎利用基于内容、基于用户行为、基于社交关系网络等多种方法，为用户推荐其喜欢的商品或内容。

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 推荐引擎利用基于内容、基于用户行为、基于社交关系网络等多种方法，为用户推荐其喜欢的商品或内容。
+==项目==
+*[[PredictionIO]]
+*[[deeplearning4j]], [http://deeplearning4j.org/welldressed-recommendation-engine Build a Recommendation Engine With DL4J]
+*[[Oryx]]
 ==文档==
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 <gallery>
 image:recommendation-engine-personalization.png|个性化推荐引擎
+image:aliyun-recommendation-engine.png|阿里云推荐引擎
 </gallery>
 ==链接==
+*[https://github.com/grahamjenson/list_of_recommender_systems List of Recommender Systems]
 *[http://ibillxia.github.io/blog/2014/03/10/top-10-open-source-recommendation-systems/ TOP 10开源的推荐系统简介]
 *[http://www.resyschina.com/ Resys China]
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 *[http://www.csdn.net/article/2015-10-16/2825925 小团队撬动大数据——当当推荐团队的机器学习实践]
 *[http://www.infoq.com/cn/articles/recommendation-and-searchengine 推荐系统和搜索引擎的关系]
+*[http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-mahout/index.html 基于 Apache Mahout 构建社会化推荐引擎]
 [[category:machine learning]]
 [[category:big data]]
 [[category:hadoop]]