主页：GraphLab - Collaborative Filtering 语言：C++
Graphlab 是基于C++开发的一个高性能分布式graph处理挖掘系统，特点是对迭代的并行计算处理能力强（这方面是hadoop的弱项），由于功能独 到，GraphLab在业界名声很响。 用GraphLab来进行大数据量的random walk或graph-based的推荐算法非常有效。Graphlab虽然名气比较响亮（CMU开发），但是对一般数据量的应用来说可能还用不上。
GraphLab 主要实现了ALS，CCD++，SGD，Bias-SGD，SVD++，Weighted-ALS，Sparse-ALS，Non-negative Matrix Factorization，Restarted Lanczos Algorithm等算法。
主页：http://mahout.apache.org/ 语言：Java
Mahout 是 Apache Software Foundation (ASF) 开发的一个全新的开源项目，其主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法，供开发人员在 Apache 在许可下免费 使用。Mahout项目是由 Apache Lucene社区中对机器学习感兴趣的一些成员发起的，他们希望建立一个可靠、文档翔实、可伸缩的项目，在其中实现一些常见的用于 聚类和分类的机器学习算法。该社区最初基于 Ngetal. 的文章 “Map-Reduce for Machine Learning on Multicore”，但此后在发展中又并入了更多广泛的机器学习 方法，包括Collaborative Filtering（CF），Dimensionality Reduction，Topic Models等。此外，通过使用 Apache Hadoop 库，Mahout 可以有效地扩展到云中。
在Mahout的Recommendation类算法中，主要有User-Based CF，Item-Based CF，ALS，ALS on Implicit Feedback，Weighted MF，SVD++，Parallel SGD等。
主页：http://myrrix.com/ 语言：Java
Myrrix 最初是Mahout的作者之一Sean Owen基于Mahout开发的一个试验性质的推荐系统。目前Myrrix已经是一个完整的、实时的、可扩展的集群和推荐系统，主要 架构分为两部分：服务层：在线服务，响应请求、数据读入、提供实时推荐；计算层：用于分布式离线计算，在后台使用分布式机器学习算法为服务层更新机器学习 模型。Myrrix使用这两个层构建了一个完整的推荐系统，服务层是一个HTTP服务器，能够接收更新，并在毫秒级别内计算出更新结果。服务层可以单独使 用，无需 计算层，它会在本地运行机器学习算法。计算层也可以单独使用，其本质是一系列的Hadoop jobs。目前Myrrix以被 Cloudera 并入Oryx项目。
主页：http://easyrec.org/ 语言：Java
EasyRec 是一个易集成、易扩展、功能强大且具有可视化管理的推荐系统，更像一个完整的推荐产品，包括了数据录入模块、管理模块、推荐挖掘、离线分析等。 EasyRec可以同时给多个不同的网站提供推荐服务，通过tenant来区分不同的网站。架设EasyRec服务器，为网站申请tenant，通过 tenant就可以很方便的集成到 网站中。通过各种不同的数据收集（view,buy.rating）API收集到网站的用户行为，EasyRec通过离线分析，就可以产生推荐信息，您的 网站就可以通过 Recommendations和Community Rankings来进行推荐业务的实现。
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