Open Source quadri di filtraggio collaborativo

Question

Mi chiedevo se esiste qualsiasi framework open source che mi aiuterà includono i seguenti tipo di funzionalità al mio sito web:

1) Se sono la visualizzazione di un particolare prodotto, vorrei vedere quali altri prodotti potrebbero essere interessanti per me. Questa informazione può essere dedotta calcolando ad esempio quali altre persone nella mia regione (o altre caratteristiche del mio profilo) hanno acquistato in aggiunta al prodotto che sto visualizzando. Un po 'come quello che fa Amazon.com.

2) Dedurre le relazioni tra le persone in base al loro profilo, interazione tra loro sul sito web (commentando i messaggi di un altro, ad esempio), uso del sito web in termini di aree più navigate, prodotti acquistati in comune ecc.

Non sto cercando un sito Web open source con questa funzionalità, ma qualcosa come un modello di oggetto in cui posso fornire informazioni sugli utenti e il loro utilizzo del sito comprese le regole sulle relazioni e quindi in un secondo momento chiedere domande descritte in (1) e (2) sopra.

Qualsiasi suggerimento per i white paper/informazioni generali sui migliori approcci per fare questo o qualsiasi link correlato sarà di grande aiuto.

Answer 1

(Io sono l'autore del Gusto, che ormai fa parte della Apache Mahout)

1) Stai davvero chiedendo due cose qui: a) Consigliano articoli potrebbe piacermi b) elementi di favore che sono simile alla cosa che sto guardando attualmente.

Infatti, Mahout Taste è tutto incentrato sulla risposta a). Tutto ciò che fa supporta sistemi come questo. Dai uno sguardo allo documentation per iniziare e fai tutte le domande a mahout-user@apache.org.

Per 1b), in particolare, Mahout ha due risposte:

Se siete interessati solo a ciò che gli oggetti sono simili alla voce corrente, si sarebbe interessato al ItemSimilarity astrazione nel Mahout (org.apache.mahout.cf.taste.similarity.ItemSimilarity) e le sue implementazioni , come PearsonCorrelationSimilarity. Sulla base di una serie di valutazioni degli articoli dell'utente, questo potrebbe dirti una somiglianza stimata tra due elementi. Dovresti quindi scegliere gli oggetti più simili. In effetti, guarda la classe TopItems in Mahout che può solo capirlo velocemente.

Tuttavia, è possibile combinare a) eb) calcolando le raccomandazioni, quindi applicando un'implementazione di Rescorer che quindi favorisce elementi simili all'elemento attualmente visualizzato.

2) Sì, allo stesso modo, sarebbe interessante l'astrazione, le implementazioni, ecc. UserSimilarityCiò dedurrebbe le somiglianze in base alle valutazioni degli articoli. Mahout tuttavia non aiuta a dedurre questi valutazioni da, osservando il comportamento degli utenti. Questo è specifico del dominio e fino a te.

Suono confuso - leggi i documenti e sentiti libero di seguirti su mahout-user@apache.org dove posso dirti di più.

Answer 2

Sto studiando lo stesso argomento, dato che sono working on a project per aiutare le persone a decidere come votare sulle complicate misure di voto della California. Qui ci sono alcuni motori di filtraggio collaborativo open-source che ho trovato:

• Vogoo (PHP)
• acts_as_recommendable (Ruby on Rails)
• Mahout (formerly Taste) (Java)

C'è anche un buona panoramica di questi motori here.

Answer 3

Ci sono anche il quadro Duine e OpenSlopeOne. Ma a mio parere, Mahout è ancora il migliore. È possibile trovare un sondaggio su Open Source di raccomandazione Sistemi qui:

http://girlincomputerscience.blogspot.com.br/2012/11/open-source-recommendation-systems.html

Speranza che aiuta!

Answer 4

potete trovare una lista dei di raccomandazione Sistemihere