zhenghaoz/gorse-server

Gorse是用Go编写的开源推荐系统，旨在快速引入各种在线服务。通过导入项目、用户和交互数据，系统自动训练模型为每个用户生成推荐，支持多源推荐、AutoML和分布式预测。

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Gorse 推荐系统引擎

概述和主要用途

Gorse是用Go编写的开源推荐系统，旨在成为通用的开源推荐系统，可快速引入各种在线服务。通过导入项目、用户和交互数据，系统将自动训练模型为每个用户生成推荐。

!工作流程

核心功能和特性

多源推荐：从热门、最新、基于用户、基于项目和协同过滤中推荐项目。
AutoML：在后台自动搜索最佳推荐模型。
分布式预测：单节点训练后，推荐阶段支持水平扩展。
RESTful APIs：提供数据CRUD和推荐请求的RESTful API。
在线评估：通过最近插入的反馈分析在线推荐性能。
仪表板：提供数据管理、系统监控和集群状态检查的GUI。

使用场景和适用范围

适用于需要快速引入推荐系统的各种在线服务，如电商平台、内容推荐、社交网络等，帮助服务为用户提供个性化推荐。

使用方法和配置说明

快速启动

为初学者准备了 playground 模式，通过以下命令为GitHub仓库设置推荐系统：

Linux/macOS：

bash
curl -fsSL [***] | bash

Docker：

bash
docker run -p 8088:8088 zhenghaoz/gorse-in-one --playground

playground 模式将从 GitRec 下载数据并导入Gorse。仪表板可通过 http://localhost:8088 访问。

!仪表板

插入反馈数据

在"Tasks"页面完成"Find neighbors of items"任务后，可插入反馈数据。例如，插入用户"bob"对前端仓库的星标反馈：

bash
read -d '' JSON << EOF
[
    { "FeedbackType": "star", "UserId": "bob", "ItemId": "vuejs:vue", "Timestamp": "2022-02-24" },
    { "FeedbackType": "star", "UserId": "bob", "ItemId": "d3:d3", "Timestamp": "2022-02-25" },
    { "FeedbackType": "star", "UserId": "bob", "ItemId": "dogfalo:materialize", "Timestamp": "2022-02-26" },
    { "FeedbackType": "star", "UserId": "bob", "ItemId": "mozilla:pdf.js", "Timestamp": "2022-02-27" },
    { "FeedbackType": "star", "UserId": "bob", "ItemId": "moment:moment", "Timestamp": "2022-02-28" }
]
EOF

curl -X POST [***] \
   -H 'Content-Type: application/json' \
   -d "$JSON"

获取推荐结果

获取为"bob"推荐的10个项目：

bash
curl [***]

示例输出：

json
[
 "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"
]