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      一直在寻找开源的python推荐系统源码，偶然机会接触到crab，Crab是基于Python开发的开源推荐软件，它提供了一些常用的推荐算法，例如协同过滤（CF）、Slope One等，并且自带了几个数据集，非常方便。

首先介绍一下我的环境，我的Linux系统是ububtu14.04安装的python2.7.6，若想成功运行Crab比较繁琐的部分是需要安装一些依赖的库，下面是我的整个安装流程，也包括我在安装过程中出现的问题和解决方法，希望对有同样需要的人有所帮助。

系统的Tutorial可以看这里：

http://muricoca.github.io/crab/

1.库安装

在安装crab前需要安装numpy，SciPy，setuptools，scikits.learn，python development headers和C++编译器。Unbuntu系统下用root权限执行：

sudo apt-get install python-dev python-numpy python-numpy-dev python-setuptools python-numpy-dev python-scipy libatlas-dev g++

为了运行代码，还需要安装matplotlib：

sudo apt-get install python-matplotlib

在这里为了检测以上几个库是否成功安装，我们先进行测试，为后续做保障。（此处参考博客http://blog.csdn.net/i_with_u/article/details/45460661）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt  X = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1)
Y = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1)  x, y = np.meshgrid(X, Y)
f = 17 * x ** 2 - 16 * np.abs(x) * y + 17 * y ** 2 - 225
fig = plt.figure()
cs = plt.contour(x, y, f, 0, colors = 'r')
plt.show(）

如果出现以上心形，意味着以上库已经安装正确。否者，根据错误提示，重新安装库。

为了安装scikits.learn最新的稳定版，可以通过使用PIP或easy_install的安装：

sudo pip install -U scikits.learn

or:

sudo easy_install -U scikits.learn

进入python交互环境输入：

import sklearn.svm  

如果没有红色错误，表示安装成功。

Nose安装

sudo easy_install nose

检查

import nose
result = nose.run
print result ()

如果返回True或False，意味着安装完成。以后，在Python开发可用使用nose 做单元测试。

Crab

接下来就是最重要的crab的安装了

这里建议采用去官网下载安装包进行下载安装，官网下载下载：https://github.com/muricoca/crab

解压后，cmd到该文件夹下，输入命令：

python setup.py install

来安装该库。接着出入命令：将该源码升级到最新版本。

上面的库安装部分就完成了，其实也没那么繁琐对吧~接下来就对crab进行测试吧

在python交互环境下输入一下代码

from scikits.crab import datasets
movies = datasets.load_sample_movies()
songs = datasets.load_sample_songs() 

如果没有错误，意味着安装已经基本完成！

接下来进行进一步检测

(注:此处代码来自深蓝苹果的博客：http://my.oschina.net/kakablue/blog/260749)  

#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8     def base_demo():  # 基础数据-测试数据  from scikits.crab import datasets  movies = datasets.load_sample_movies()  #print movies.data  #print movies.user_ids  #print movies.item_ids  #Build the model  from scikits.crab.models import MatrixPreferenceDataModel  model = MatrixPreferenceDataModel(movies.data)  #Build the similarity  # 选用算法 pearson_correlation  from scikits.crab.metrics import pearson_correlation  from scikits.crab.similarities import UserSimilarity  similarity = UserSimilarity(model, pearson_correlation)  # 选择 基于User的推荐  from scikits.crab.recommenders.knn import UserBasedRecommender  recommender = UserBasedRecommender(model, similarity, with_preference=True)  print recommender.recommend(5) # 输出个结果看看效果 Recommend items for the user 5 (Toby)  # 选择 基于Item 的推荐(同样的基础数据，选择角度不同)  from scikits.crab.recommenders.knn import ItemBasedRecommender  recommender = ItemBasedRecommender(model, similarity, with_preference=True)  print recommender.recommend(5) # 输出个结果看看效果 Recommend items for the user 5 (Toby)  def itembase_demo():  from scikits.crab.models.classes import MatrixPreferenceDataModel  from scikits.crab.recommenders.knn.classes import ItemBasedRecommender  from scikits.crab.similarities.basic_similarities import ItemSimilarity  from scikits.crab.recommenders.knn.item_strategies import ItemsNeighborhoodStrategy  from scikits.crab.metrics.pairwise import euclidean_distances  movies = {  'Marcel Caraciolo': \  {'Lady in the Water': 2.5, 'Snakes on a Plane': 3.5, 'Just My Luck': 3.0, 'Superman Returns': 3.5, 'You, Me and Dupree': 2.5, 'The Night Listener': 3.0}, \  'Paola Pow': \  {'Lady in the Water': 3.0, 'Snakes on a Plane': 3.5, 'Just My Luck': 1.5, 'Superman Returns': 5.0, 'The Night Listener': 3.0, 'You, Me and Dupree': 3.5}, \  'Leopoldo Pires': \  {'Lady in the Water': 2.5, 'Snakes on a Plane': 3.0, 'Superman Returns': 3.5, 'The Night Listener': 4.0},   'Lorena Abreu': \  {'Snakes on a Plane': 3.5, 'Just My Luck': 3.0, 'The Night Listener': 4.5, 'Superman Returns': 4.0, 'You, Me and Dupree': 2.5}, \  'Steve Gates': \  {'Lady in the Water': 3.0, 'Snakes on a Plane': 4.0, 'Just My Luck': 2.0, 'Superman Returns': 3.0, 'The Night Listener': 3.0, 'You, Me and Dupree': 2.0}, \  'Sheldom':\  {'Lady in the Water': 3.0, 'Snakes on a Plane': 4.0, 'The Night Listener': 3.0, 'Superman Returns': 5.0, 'You, Me and Dupree': 3.5}, \  'Penny Frewman': \  {'Snakes on a Plane':4.5,'You, Me and Dupree':1.0, 'Superman Returns':4.0}, 'Maria Gabriela': {}  }  model = MatrixPreferenceDataModel(movies)  items_strategy = ItemsNeighborhoodStrategy()  similarity = ItemSimilarity(model, euclidean_distances)  recsys = ItemBasedRecommender(model, similarity, items_strategy)  print recsys.most_similar_items('Lady in the Water')  #Return the recommendations for the given user.  print recsys.recommend('Leopoldo Pires')  #Return the 2 explanations for the given recommendation.  print recsys.recommended_because('Leopoldo Pires', 'Just My Luck', 2)  #Return the similar recommends  print recsys.most_similar_items('Lady in the Water')  #估算评分  print recsys.estimate_preference('Leopoldo Pires','Lady in the Water')      base_demo()
itembase_demo()<pre name="code" class="python" style="color: rgb(51, 51, 51); line-height: 25.2000007629395px;">

在运行这段代码是出现了一个问题

No Attribute named _set_params

这个错误的解决方法是打开错误中的提到的scikits\crab\recommenders\knn\class.py，将第138和600行的“self._set_params(**params)”替换成“self.set_params(**params)”。

再运行代码进行测试，没有错误就表示成功了！