最近这两年推荐系统特别火,本文搜集整理了一些比较好的开源推荐系统,即有轻量级的适用于做研究的SVDFeature、LibMF、LibFM等,也有重 量级的适用于工业系统的 Mahout、Oryx、EasyRecd等。PS:这里的top 10仅代表oschina观点。
1. SVDFeature
上海交通大学 Apex实验室 【C++】
项目主页:http://svdfeature.apexlab.org/wiki/Main_Page
项目简介:一个feature-based协同过滤和排序工具,由上海交大Apex实验室开发,代码质量较高。在KDD Cup 2012中获得第一名,KDD Cup 2011中获得第三名,相关论文 发表在2012的JMLR中,这足以说明它的高大上。SVDFeature 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。SVDFeature代码精炼,可以用 相对较少的内存实现较大规模的单机版矩阵分解运算。另外含有Logistic regression的model,可以很方便的用来进行ensemble。
2. LibMF
台湾国立大学 【C++】
项目主页:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libmf/
项目内容:作者Chih-Jen Lin来自大名鼎鼎的台湾国立大学,他们在机器学习领域享有盛名,近年连续多届KDD Cup竞赛上均 获得优异成绩,并曾连续多年获得冠军。台湾大学的风格非常务实,业界常用的LibSVM, Liblinear等都是他们开发的,开源代码的效率和质量都非常高。LibMF 在矩阵分解的并行化方面作出了很好的贡献,针对SGD(随即梯度下降)优化方法在并行计算中存在的locking problem和memory discontinuity问题,提出了一种 矩阵分解的高效算法FPSGD(Fast Parallel SGD),根据计算节点的个数来划分评分矩阵block,并分配计算节点。系统介绍可以见这篇 论文(ACM Recsys 2013的 Best paper Award)。
3. Libfm
德国Konstanz大学 【C++】
项目主页:http://www.libfm.org/
项目内容:Steffen Rendle用LibFM同时玩转KDD Cup 2012 Track1和Track2两个子竞赛单元,都取得了很好的成绩,说明LibFM是非常管用的利器。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优化方法精度要高,但运算速度要慢一些。当然LibFM中还实现了SGD、SGDA(Adaptive SGD)、ALS (Alternating Least Squares)等算法。
4. LensKit
美国明尼苏达大学 GroupLens团队【Java】
项目主页:http://lenskit.grouplens.org/
项目内容:这个Java开发的开源推荐系统,来自美国的明尼苏达大学的GroupLens团队,也是推荐领域知名的测试数据集Movielens的作者。该源码托管在GitHub上,https://github.com/grouplens/lenskit。 主要包含lenskit-api,lenskit-core, lenskit-knn,lenskit-svd,lenskit-slopone,lenskit-parent,lenskit-data- structures,lenskit-eval,lenskit-test等模块,主要实现了k-NN,SVD,Slope-One等 典型的推荐系统算法。
5. GraphLab
美国卡耐基·梅隆大学【C++】
项目主页:GraphLab - Collaborative Filtering
项目内容:Graphlab 是基于C++开发的一个高性能分布式graph处理挖掘系统,特点是对迭代的并行计算处理能力强(这方面是hadoop的弱项),由于功能独 到,GraphLab在业界名声很响。 用GraphLab来进行大数据量的random walk或graph-based的推荐算法非常有效。Graphlab虽然名气比较响亮(CMU开发),但是对一般数据量的应用来说可能还用不上。GraphLab 主要实现了ALS,CCD++,SGD,Bias-SGD,SVD++,Weighted-ALS,Sparse-ALS,Non-negative Matrix Factorization,Restarted Lanczos Algorithm等算法。
6. Mahout
Apache Software Foundation 【Java】
项目主页:http://mahout.apache.org/
项目内容:Mahout 是 Apache Software Foundation (ASF) 开发的一个全新的开源项目,其主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法,供开发人员在 Apache 在许可下免费 使用。Mahout项目是由 Apache Lucene社区中对机器学习感兴趣的一些成员发起的,他们希望建立一个可靠、文档翔实、可伸缩的项目,在其中实现一些常见的用于 聚类和分类的机器学习算法。该社区最初基于 Ngetal. 的文章 “Map-Reduce for Machine Learning on Multicore”,但此后在发展中又并入了更多广泛的机器学习 方法,包括Collaborative Filtering(CF),Dimensionality Reduction,Topic Models等。此外,通过使用 Apache Hadoop 库,Mahout 可以有效地扩展到云中。在Mahout的Recommendation类算法中,主要有User-Based CF,Item-Based CF,ALS,ALS on Implicit Feedback,Weighted MF,SVD++,Parallel SGD等。
7. Myrrix
Mahout变种 【Java】
项目主页:http://myrrix.com/
项目内容:Myrrix 最初是Mahout的作者之一Sean Owen基于Mahout开发的一个试验性质的推荐系统。目前Myrrix已经是一个完整的、实时的、可扩展的集群和推荐系统,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服务层更新机器学习模型。Myrrix使用这两个层构建了一个完整的推荐系统,服务层是一个HTTP服务器,能够接收更新,并在毫秒级别内计算出更新结果。服务层可以单独使用,无需计算层,它会在本地运行机器学习算法。计算层也可以单独使用,其本质是一系列的Hadoop jobs。目前Myrrix以被 Cloudera 并入Oryx项目。
8. EasyREC
Austrian Federal Ministry of Science and Research 【Java】
项目主页:http://easyrec.org/
项目内容: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,更像一个完整的推荐产品,包括了数据录入模块、管理模块、推荐挖掘、离线分析等。 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就可以很方便的集成到 网站中。通过各种不同的数据收集网站的用户行为,EasyRec通过离线分析,就可以产生推荐信息,网站就可以通过 Recommendations和Community Rankings来进行推荐业务的实现。
9. Waffles
【C++】
项目主页:http://waffles.sourceforge.net/
项目内容:Waffles 英文原意是蜂蜜甜饼,在这里却指代一个非常强大的机器学习的开源工具包。Waffles里包含的算法特别多,涉及机器学习的方方面面,推荐系统位于其中的Waffles_recommend tool,大概只占整个Waffles的1/10的内容,其它还有分类、聚类、采样、降维、数据可视化、音频处理等许许多多工具包,估计 能与之媲美的也就数Weka了。
10. RapidMiner
【Java】
项目主页:http://rapidminer.com/
项目内容:RapidMiner(前身是Yale)是一个比较成熟的数据挖掘解决方案,包括常见的机器学习、NLP、推荐、预测等方法(推荐只占其中很小一部分),而且带有GUI的数据分析环境,数据ETL、预处理、可视化、评估、部署等整套系统都有。另外RapidMiner提供commercial license,提供R语言接口,感觉在向着一个商用的 数据挖掘公司的方向在前进。