추천 시스템(推薦system)은 정보 필터링 (IF) 기술의 일종으로, 특정 사용자가 관심을 가질만한 정보 (영화, 음악, 책, 뉴스, 이미지, 웹 페이지 등)를 추천하는 것이다. 추천 시스템에는 협업 필터링 기법을 주로 사용한다. 소셜 북마크 사이트에서 링크를 사람들에게 추천하고 무비렌즈 데이터 세트에서 영화를 추천하는 방법등이 이에 속한다. - 위키백과
  • Netflix : 대여되는 영화의 2/3가 추천으로 부터 발생
  • Amazon : 판매의 35%가 추천으로 부터 발생
  • Google News : 38% 이상의 조회가 추천에 의해 발생

추천 시스템을 구성하고자 한다면, 아래와 같은 오픈소스를 활용하는 것이 좋은 방법일 것이다. 많은 서비스들이 추천 시스템 구성을 위해 Apache Mahout 을 많이 활용하고 있다고 하는군요.

*) 표 출처 : http://cran.r-project.org/web/packages/recommenderlab/vignettes/recommenderlab.pdf
Software Description Language URL
Apache Mahout Machine learning library includes collaborative filtering Java http://mahout.apache.org/
Cofi Collaborative filtering library Java http://www.nongnu.org/cofi/
Crab Components to create recommender systems Python https://github.com/muricoca/crab
easyrec Recommender for Web pages Java http://easyrec.org/
LensKit Collaborative filtering algorithms from GroupLens Research Java http://lenskit.grouplens.org/
MyMediaLite Recommender system algorithms. C#/Mono http://mloss.org/software/view/282/
SVDFeature Toolkit for featurebased matrix factorization C++ http://mloss.org/software/view/333/
Vogoo PHP LIB Collaborative filtering engine for personalizing web sites PHP  http://sourceforge.net/projects/vogoo/
[ Recommender System Software freely available for research. ]


REFERENCE

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