今天，逛網頁發現了一款推薦系統的引擎——crab。它是python的乙個開源包，整個推薦系統的構架已經寫好，其中的推薦演算法可以自己定義，在此構架上進行推薦演算法的研究可以提高效率。
1、crab的安裝
（1）在安裝之前，需要一些python包和其他一些，這些是numpy, scipy, setuptools,scikits.learn, python development headers，a working c++compiler。我們通過命令獲得：
sudo apt-get install python-dev python-numpy python-numpy-devpython-setuptools python-numpy-dev python-scipy libatlas-devg++
為了獲得最新的版本可以執行一下：
pip install -u scikits.learn
oreasy_install -u scikits.learn
為了包內的示例資料集可以順利執行，我們可以執行一下：
sudo apt-get install python-matplotlib
（2）安裝crab
可以通過pip來安裝：
pip install -u crab
or:easy_install -u crab
這種安裝最為快速。
先解壓，再cd到目錄，執行：
python setup.py install
安裝ok
2、使用
在終端中執行：
python
help("scikits.crab")
可以獲得幫助
可以看到這個包有一下借個目錄：
base、datasets、metrics、models、recommenders、similarities、tests、utils
datasets中放了乙個電影的示例資料集和乙個歌曲的示例資料集
models中包含了幾種資料模型
recommenders下是需要我們自己重寫的演算法，包括knn和svd
similarities是相似度
（2）來乙個例項
這個例子是官方的
先從資料集中讀取資料
>>> from scikits.crab import datasets
>>> movies = datasets.load_sample_movies()
>>> songs = datasets.load_sample_songs()
我們可以列印出資料集的內容，注意看它們的格式
>>> print movies.data ,
2: ,
3: ,
4: ,
5: ,
6: ,
7: }
可以將使用者單獨列印出來
>>> print movies.user_ids
也可以將物品單獨列印出來
>>> print movies.item_ids
引入模型包，將資料集中資料定義成特定的模型
>>> from scikits.crab.models importmatrixpreferencedatamode l
>>> #build the model
>>> model = matrixpreferencedatamode
l(movies.data)
引入矩陣包和相似度包，計算相似度
>>> from scikits.crab.metrics importpearson_correlation
>>> from scikits.crab.similarities importusersimilarity
>>> #build the similarity
>>> similarity = usersimilarity(model,pearson_correlation)
引入演算法包，這裡引入的是基於使用者的協同過濾演算法，當然這個演算法要自己重寫
>>> from crab.recommenders.knn importuserbasedrecommender
>>> #build the user based recommender
>>> recommender = userbasedrecommender(model, similarity,with_preference=true)
這裡是為使用者5推薦商品，從結構可以看出系統為使用者5推薦了3種相似度最高的物品，
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