librec
LibRec V2.0 Source Codes
LibRec (https://guoguibing.github.io/librec/index.html) 是一个用于推荐系统的 Java 库（需要 Java 1.7 或更高版本）。它实现了一套最先进的推荐算法，旨在解决两个经典的推荐任务：评级预测和项目排名。
这里设计并提供了电影推荐系统。
请参考LibRec文档和API文档
距离上一个版本发布已经一年了。这一年，LibRec项目发生了很多变化，其中最重要的就是LibRec团队的制定。该团队凭借众多专家的智慧以及经验丰富、热情的贡献者的协作，推动了 LibRec 的发展。没有他们的巨大努力和勤奋，就不可能达到单个开发者所梦想的状态。
LibRec 2.0 并不是我们团队合作的结束，而只是更大目标的开始。我们的目标是不断提供 NEXT 版本，以获得更好的体验和性能。计划中有很多方向和目标，我们会尽力实现。收到所有 LibRec 用户的任何代码贡献、建议和评论总是令人兴奋的。
我们希望您喜欢新版本！
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LibRec的流程如下所示。
通过行家
<dependency>
<groupId>net.librec</groupId>
<artifactId>librec-core</artifactId>
<version>2.0.0</version>
</dependency>
按套餐
您可以使用命令参数的配置来运行 LibRec：
librec rec -exec -D rec.recommender.class=itemcluster -D rec.pgm.number=10 -D rec.iterator.maximum=20
或来自配置文件：
librec rec -exec -conf itemcluster-test.properties
您可以使用LibRec作为项目的一部分，并使用以下代码来运行推荐器。
公共无效主（字符串[]参数）抛出异常{
// 推荐配置
配置conf = new Configuration();
资源资源 = new Resource("rec/cf/userknn-test.properties");
conf.addResource(资源);
// 构建数据模型
DataModel dataModel = new TextDataModel(conf);
dataModel.buildDataModel();
// 设置推荐上下文
RecommenderContext 上下文 = new RecommenderContext(conf, dataModel);
RecommenderSimilarity 相似度 = new PCCSimilarity();
相似度.buildSimilarityMatrix(dataModel, true);
context.setSimilarity(相似度);
// 训练
推荐器recommender = new UserKNNRecommender();
推荐者.推荐（上下文）；
// 评估
RecommenderEvaluator 评估器 = new MAEEvaluator();
推荐者.评估（评估者）；
// 推荐结果
列表推荐项目列表=recommender.getRecommendedList();
RecommendedFilter 过滤器 = new GenericRecommendedFilter();
推荐项目列表 = filter.filter(推荐项目列表);
}
我们要感谢以下人员为 LibRec 贡献源代码，包括 Robin Burke 教授、Bin Wu、Diego Monti、Ge Zhou、Li Wenxi、Marco Mera、Ran Locar、Shawn Rutledge、ShuLong Chen、Tao Lian 、Takuya Kitazawa、洪兆华、谭家乐、Daniel Velten、钱少峰等。非常感谢戴立军先生设计并贡献了 LibRec 的标志，也非常感谢感谢张建斌先生实现并分享了 LibRec 演示。
我们还感谢许多其他人报告错误和问题，并提供宝贵的建议和支持。
如果 LibRec 对您的研究有帮助，请引用以下论文。
LibRec 是免费软件：您可以根据自由软件基金会发布的 GNU 通用公共许可证 (GPL) 的条款（许可证的第 3 版或（由您选择）任何更高版本）重新分发和/或修改它。 LibRec 的分发是希望它有用，但不提供任何保证；甚至没有适销性或特定用途适用性的默示保证。有关更多详细信息，请参阅 GNU 通用公共许可证。
您应该已收到 GNU 通用公共许可证和 LibRec 的副本。如果没有，请参阅 http://www.gnu.org/licenses/。
