推荐引擎（Recommendation）的原理，大家可以参考这个文章：
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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Import API
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| Import rule |
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| Import/update item |
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| set item active |
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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>
<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
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