采用基于数据挖掘的算法来实现推荐引擎是各大电子商务网站、SNS社区最为常用的方法，推荐引擎常用Content-Based 推荐算法及协同过滤算法（Item-Based 、User-based）。但从实际应用来看，对于大部分中小型企业来说，要在电子商务系统完整采用以上算法还有很大的难度。
1、常用推荐引擎算法问题
1）、相对成熟、完整、现成的开源解决方案较少
粗略分来，目前与数据挖掘及推荐引擎相关的开源项目主要有如下几类：
数据挖掘相关：主要包括Weka、R-Project、Knime、RapidMiner、Orange 等
文本挖掘相关：主要包括OpenNLP、LingPipe、FreeLing、GATE 、Carrot2 等，具体可以参考LingPipe’s Competition
推荐引擎相关：主要包括Apache Mahout、Duine framework、Singular Value Decomposition (SVD) ，其他包可以参考Open Source Collaborative Filtering Written in Java
搜索引擎相关：Lucene、Solr、Sphinx、Hibernate Search等
2）、常用推荐引擎算法相对复杂，入门门槛较高
3）、常用推荐引擎算法性能较低，并不适合海量数据挖掘
以上这些包或算法，除了Lucene/Sor相对成熟外，大部分都还处于学术研究使用，并不能直接应用于互联网规模的数据挖掘及推荐引擎引擎使用。
2、采用Lucene实现推荐引擎的优势
对很多众多的中小型网站而言，由于开发能力有限，如果有能够集成了搜索、推荐一体化的解决方案，这样的方案肯定大受欢迎。采用Lucene来实现推荐引擎具有如下优势：
1）、Lucene 入门门槛较低，大部分网站的站内搜索都采用了Lucene
2）、相对于协同过滤算法，Lucene性能较高
3）、Lucene对Text Mining、相似度计算等相关算法有很多现成方案
在开源的项目中，Mahout或者Duine Framework用于推荐引擎是相对完整的方案，尤其是Mahout 核心利用了Lucene，因此其架构很值得借鉴。只不过Mahout目前功能还不是很完整，直接用其实现电子商务网站的推荐引擎尚不是很成熟。只不过从Mahout实现可以看出采用Lucene实现推荐引擎是一种可行方案。
3、采用Lucene实现推荐引擎需要解决的核心问题
Lucene对于Text Mining较为擅长，在contrib包中提供了MoreLikeThis功能，可以较为容易实现Content-Based的推荐，但对于涉及用户协同过滤行为的结果（所谓的Relevance Feedback），Lucene目前并没有好的解决方案。需要在Lucene中内容相似算法中加入用户协同过滤行为对因素，将用户协同过滤行为结果转化为Lucene所支持的模型。
4、推荐引擎的数据源
电子商务网站与推荐引擎相关典型的行为：
因此基于Lucene实现推荐引擎主要要处理如下两大类的数据
1）、内容相似度
例如：商品名称、作者/译者/制造商、商品类别、简介、评论、用户标签、系统标签
2）、用户协同行为相似度
例如：打标签、购买商品、点击流、搜索、推荐、收藏、打分、写评论、问答、页面停留时间、所在群组等等
5、实现方案
5.1、内容相似度 基于Lucene MoreLikeThis实现即可。
5.2、对用户协同行为的处理
1）、用户每一次协同行为都使用lucene来进行索引，每次行为一条记录
2）、索引记录中包含如下重要信息：
商品名、商品id、商品类别、商品简介、标签等重要特征值、用户关联行为的其他商品的特征元素、商品缩略图地址、协同行为类型（购买、点击、收藏、评分等）、Boost值（各协同行为在setBoost时候的权重值）
3）、对评分、收藏、点击等协同行为以商品特征值（标签、标题、概要信息）来表征
4）、不同的协同行为类型（例如购买、评分、点击）设置不同的值setBoost
5）、搜索时候采用Lucene MoreLikeThis算法，将用户协同转化为内容相似度
以上方案只是基于Lucene来实现推荐引擎最为简单的实现方案，方案的准确度及细化方案以后再细说。
更为精细的实现，可以参考Mahout的算法实现来优化。
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