商品用户推荐系统的研究

应用背景：商品不断在增加，没有分类只有标题和内容，记录了用户对商品的所有操作，如何给用户推荐他最感兴趣的商品

PHP+MySQL,Ubuntu，Apache，无Java环境

大神的意见：用lda做聚类，然后给用户贴标签，这样就明确了用户的兴趣。推荐的话方法比较多，不用这些分词，直接用协同过滤都行。(我只能说大神的意见太专业了)

我的步骤--慢慢记录

查找资料：nlp、标签系统、协同过滤、LDA、个性化推荐技术等关键词

分词系统和网址 关键词提取 /article/1750818.html
推荐系统源码推荐系统开源软件列表汇总和点评 http://blog.csdn.net/cserchen/article/details/14231153
具有参考价值的博客或网址：

1.php+mysql实现简单的协同过滤推荐算法http://blog.csdn.net/u010429424/article/details/43228777

2.好的博客文章
http://blog.csdn.net/pi9nc/article/details/21001171 http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-mahout/ http://blog.csdn.net/idonot/article/details/7999285 http://www.douban.com/note/247017269/
实践：

1.根据商品标题和内容进行分词 ，使用纯php分词工具，http://www.phpbone.com/phpanalysis/ 使用简单，无组件速度稍慢

2.