摘要：
采用基于数据挖掘的算法来实现推荐引擎是各大电子商务网站、SNS社区最为常用的方法，推荐引擎常用的Content-Based推荐算法及协同过滤算法（Item-Based 、User-based）在电子商务推荐系统入门v2.0、电子商务推荐系统入门基础中已经有所阐述。但从实际应用来看，对于大部分中小型企业来说，要在电子商务系统完整采用以上算法有很大的难度。1、常用推荐引擎算法问题1）、相对成熟、完整、现成的开源解决方案较少粗略分来，目前与数据挖掘及推荐引擎相关的开源项目主要有如下几类：数据挖掘相关：主要包括Weka、R-Project、Knime、RapidMiner、Orange等文本挖掘相.. 阅读全文
摘要：
一 直接使用 Lucene (http://lucene.apache.org)说明：Lucene 是一个 JAVA 搜索类库，它本身并不是一个完整的解决方案，需要额外的开发工作优点：成熟的解决方案，有很多的成功案例。apache 顶级项目，正在持续快速的进步。庞大而活跃的开发社区，大量的开发人员。它只是一个类库，有足够的定制和优化空间：经过简单定制，就可以满足绝大部分常见的需求；经过优化，可以支持 10亿+ 量级的搜索。缺点：需要额外的开发工作。所有的扩展，分布式，可靠性等都需要自己实现；非实时，从建索引到可以搜索中间有一个时间延迟，而当前的“近实时”(LuceneNear Real Tim 阅读全文