Gorse

Gorse

一个使用Go语言开发的开源推荐系统。

文档在线示例

多源

从热门、最新、基于用户、基于项目和协作过滤中推荐物品。

自动机器学习

在后台自动搜索最佳的推荐模型。

分布式预测

在单节点训练后的推荐阶段支持水平伸缩。

RESTful APIs

为数据CRUD和推荐请求暴露RESTful API。

多数据源支持

支持使用Redis、MySQL、Postgres、MongoDB和ClickHouse作为后端存储。

在线评估

根据最近插入的反馈分析在线推荐的效果。

仪表盘

提供数据管理、系统监控、集群状态检查的GUI界面。

开源

代码库是在Apache 2许可下发布的、由社区驱动的。

Gorse是一个用Go语言编写的开源推荐系统。Gorse的目标是成为一个通用的开源推荐系统,可以很容易地被引入到各种各样的在线服务中。通过将物品、用户和交互数据导入到Gorse中,系统将自动训练模型,为每个用户生成推荐。

快速开始

playground模式是为初学者准备的。只需通过以下命令为GitHub仓库设置一个推荐系统。

playground模式将从GitRecopen in new window下载数据并导入到Gorse中。仪表板可以通过http://localhost:8088访问。

在“任务”页面上完成“查找临近的物品”任务后,尝试向Gorse插入一些反馈。假设Bob是GitHub中几个前端仓库的前端开发人员。我们把他的star行为的反馈写入Gorse。

然后从Gorse中获取10个推荐的物品。我们可以发现,前端相关的仓库被推荐给了Bob。

[
  "mbostock:d3",
  "nt1m:material-framework",
  "mdbootstrap:vue-bootstrap-with-material-design",
  "justice47:f2-vue",
  "10clouds:cyclejs-cookie",
  "academicpages:academicpages.github.io",
  "accenture:alexia",
  "addyosmani:tmi",
  "1wheel:d3-starterkit",
  "acdlite:redux-promise"
]

最终的输出可能与示例不同,因为playground数据集会随时间而变化。