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NScript - .Net 动态脚本引擎

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。 在互联网项目可以用来做动态营销活动(营销业务解耦和剥离),规则引擎,流...

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更新于 2016/06/25

KNVProtoEngine - 高性能树型协议处理引擎

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。 应用特性 正如NoSQL对SQL的彻底变革一样,KNV是对Key-Value的彻底变革! 大家都很熟悉...

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LibRec - 推荐系统 Java 库

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 (...

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更新于 2017/02/13

Wuawua - 推荐系统

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。 包含的推荐算法如下: SVD:ParallelSGD(已实现)、SVD、SVD++ Matrix ...

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LibMF - 推荐系统

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: 除了潜在用户和项特性,还包括了用户偏好,项偏差和...

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LibFM - 推荐系统

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) 介绍 ...

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LensKit - 开源推荐系统

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, 他们的推荐系统团队,在学术圈内的影响力...

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CofiRank - 推荐系统

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 Factorization,可以用多个方式去扩展: Cof...

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Crab - Python 的推荐系统

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...

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SVDFeature - 推荐系统

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, 是单模型推荐算法中精度最高的一种。S...

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recommendify - 基于 ruby/redis 的推荐引擎

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

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RecDB - 基于 PostgreSQL 的推荐引擎

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-用户协作过滤、项目项目协作过滤、奇异值分解等。 使用 R...

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更新于 2013/11/25
RecDB

Myrrix - 开源推荐系统

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...

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EasyRec - 推荐系统

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...

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MyMediaLite - 推荐系统的算法库

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: 评分预报 (1-5) 通过一些隐式的反馈进行预测

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更新于 2012/04/06
开源软件作者
API_Cloud
apicloud-autocomplete 作者
铂金小鸟
OSChina For PC 作者
云适配
Amaze UI 作者

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