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gorse: 一个使用 Go 语言实现的、基于协同过滤算法的推荐系统后端
- 网站:
gorse.io
- GitHub:
github.com
- 简介: 厚脸皮地推广一下自己做的玩具
,实现了一些经典的协同过滤推荐模型,为每个用户离线生成一些个性化推荐物品列表,可以用它构建一个提供RESTful API的推荐系统微服务。项目也提供了模型测试工具、数据导入工具,能够快速创建一个简陋的推荐系统。性能和同类库比较还行,但是显然它只适用于小数据场景。
- 网站:
- GitHub:
- 简介: 厚脸皮地推广一下自己做的玩具
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一个月前分享了一个推荐系统后端gorse,这几天用它和Flask实现了一个Steam游戏推荐系统,来掘金分享一下
- 网站地址:
steamlens.gorse.io
- 网站源码:
github.com
- 推荐系统后端:
github.com
- 说明:因为gorse完成了大部分的逻辑,所以Python代码也就一百多行。使用Steam账号授权,它可以读取游戏列表,然后根据玩过的游戏进行推荐。当然,Steam社区授权要文明上网的
。至于推荐效果,相似推荐还行,但是个性化推荐就不太准了,因为用的数据集是13年采集的,所以推荐结果不大可能是让人感兴趣的。
- 网站地址:
- 网站源码:
- 推荐系统后端:
- 说明:因为gorse完成了大部分的逻辑,所以Python代码也就一百多行。使用Steam账号授权,它可以读取游戏列表,然后根据玩过的游戏进行推荐。当然,Steam社区授权要文明上网的
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