LibRec 工作进展[2017.8.10]

今天主要是跟大家汇报一下最近几个月的工作进展。

核心Core模块：

• 进一步优化底层数据结构，SparseVector, SparseMatrix等；

• 将Java 7 升级至 Java 8，将包含Lambda表达式；

• 进一步优化现有算法，目前效果明显。感谢Hong Zhaohua提供了很多建设性的意见和建议。

• 添加多个新的推荐算法，主要包括POI算法、Review-based算法、Content-based算法等；

• 正在重构数据处理功能类，拟抽取成独立的功能模块，适应多类型不同算法对数据的各式各样的需求。

• 正在设计增量更新模块，已实现UserCF, itemCF的增量更新，正在实现 MF的增量更新。

• 正在设计集成学习模块，已实现几种常用的集成学习方法，正在重构模块化。
  

Spark模块：

• 已完成基本接口、底层结构的设计和实现 ；

• 正在实现User-based, Item-based CF，MF等；

Deep Learning模块：

• 已确定在DL4J的基础上开发，目前进展良好；

• 已实现AutoRec、CDAE、ConvMF等深度学习算法，其它算法正在实现。

最近收到一些反馈，无论是好的还是不好的，我们都虚心接受。由于微信公众号24小时内回复有效，超期回复不了，所以可能有些留言无法回复了。也可以给我们发邮件，或是在GitHub上新建issue上，比较容易回复。

最后要说一句，LibRec是GPL协议的开源项目，如果没有得到我们的单独授权，请不要用于商业应用；也欢迎大家多提宝贵意见，一起来维护并建设好LibRec，让更多的算法有代码可查。