RankSys是一个新的框架，用于实施和评估推荐算法和技术，该框架源于一系列研究工作，目前已在多个出版物中记录（参见在这里)和a博士论文。虽然它被设想为推荐技术的通用实验框架，但它包括大量支持，重点是评估和增强新颖性和多样性。RankSys的名字来源于明确针对排名任务问题，而不是评级预测。这一决定反映在框架不同核心接口和组件的设计中。

该框架是用Java 8编程的，Java 8是最新版本的流行编程语言。我们利用了该语言的许多新特性，例如使用lambda函数，流和代码自动并行化的工具。根据MPL 2.0标准.

该框架的公开版本（0.4.3）包括几种协作过滤推荐算法的实现，以及各种新颖性和多样性度量和重新分类技术。迄今为止发布的模块如下：

• RankSys-core：框架的公共类和辅助类。
• RankSys-fast：支持快速高效地实现数据结构和算法。
• RankSys-metrics：用于定义度量的接口和通用组件。
• RankSys-rec：支持生成推荐列表。
• RankSys-nn：最近邻推荐算法。
• RankSys-mf：矩阵分解推荐算法。
• RankSys-fm：用于推荐任务的因子分解机器Java调频.
• RankSys-lda：协作过滤推荐算法的潜在Dirichlet分配。
• RankSys-novdiv：新颖性和多样性度量及增强技术的通用资源。
• RankSys-novelty：新颖性指标和增强技术。
• RankSys-diversity：多样性度量和增强技术。
• RankSys-compression：用于内存协同过滤的最新压缩技术。
• RankSys-examples：前面模块的使用示例。

如果要使用整个框架，请包括以下依赖项：

<依赖性><groupId>组织等级</groupId><artifactId>排名系统<版本>0.4.3</版本></依赖性>

或者，在项目依赖项中只包含您需要的RankSys模块：

<依赖性><groupId>组织等级</groupId><artifactId>RankSys-MODULENAME</artifactId><版本>0.4.3</版本></依赖性>

其中MODULENAME被core、fast、metrics、rec等替换。