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推荐引擎easyrec半天学习分享

来源:个人博客     2017-05-04 09:51:49    人气:     我有话说( 0 人参与)

推荐引擎(Recommendation)的原理,大家可以参考这个文章:探索推荐引擎内部的秘密,第 1 部分: 推荐引擎初探这两天在学习推荐引擎,昨...

推荐引擎(Recommendation)的原理,大家可以参考这个文章:

探索推荐引擎内部的秘密,第 1 部分: 推荐引擎初探

 

这两天在学习推荐引擎,昨天看了apache的mahout,最后发现这个跑起来还挺麻烦,需要Hadoop支持,无意中发现了easyrec这个东西,感觉比较简单,花了半天时间了解了一下,大概功能有这些:

1.easyrec提供了rest和javascript两种访问方式

2.大部分常用方法easyrec提供了js访问,但是主要的一些操作,比如添加item和修改item就没有提供Js方法

 

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3.下了官方的demo,安装文档像傻瓜文档说明非常详细,使用确实方便,我初步理解可以把这个作为一个第三方服务发布,然后自己的网站做一些交互的接口

4.自己用js的简单调用

a.新建文件test.html

b.引入两个js

<script src='http://localhost:8080/easyrec-web/js/jquery/jquery-1.4.2.min.js' type='text/javascript'></script>
<script src='http://localhost:8080/easyrec-web/js/easyrec.js' type='text/javascript'></script>

c.编写一段调用代码:

$(function(){
  $.getJSON(
		"/easyrec-web/api/1.0/json/otherusersalsoviewed?apikey=32b0c25e6bc63bf1627dc7e877f81b3d&tenantid=EASYREC_DEMO&itemid=43",
	function(transport) {
		var json = eval(transport); 
		var items = json.recommendeditems.item;
		if( "undefined" == typeof(items.length) ) {
			items = new Array(items);
		} 
		if (items.length>0) {
			$("#recommendation").html("<div class='headline'>Other users also viewed...</div>");
			for (x=0;x<5 && x <items.length;x++) {
			$("#recommendation").append(
			"<img width='50px' alt='" + items[x].description + "'"+
			" src='" + items[x].imageUrl + "'/> "+
			"<a href='" + items[x].url + "'>"
			+ items[x].description +
			"</a>" +
			"<br/>");
			}
			
		} 
	}
  );
});

d.页面body代码

<body>
  This is my easyrec Test page. <br>  
lt;div id="recommendation"></div>  
</body>

e.实现效果图:

 

  成功调取出了两个推荐信息。

  现在解释一下这个js请求的含义     /easyrec-web/api/1.0/json/otherusersalsoviewed?apikey=32b0c25e6bc63bf1627dc7e877f81b3d&tenantid=EASYREC_DEMO&itemid=43

easyrec的JSON请求URL:/easyrec-web/api/1.0/json/;

 方法:otherusersalsoviewed;

apikey和tenantid是easyrec系统内部分配的两个参数,在调用easyrec方法时必须提供;

 itemid是当前访问的信息或者商品ID

 

 服务器会针对这个请求返回JSON格式的数据,比如:


 

然后我们要做的就是解析这个json数据,让数据显示到页面上。

 

到这里再提一句,目前我的理解是一个easyrec系统可以对多个网站同时提供推荐支持。

更多easyrec方面的东西还在学习中...

推荐引擎 easyrec

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