回答:
ここに役立つかもしれないいくつかのリソース：
Recommenderlab -推奨アルゴリズムを開発し、テストするためのフレームワークとオープンソースソフトウェア：http://lyle.smu.edu/IDA/recommenderlab。対応Rパッケージrecommenderlab：http://cran.r-project.org/package=recommenderlab。
次のブログ投稿では、協調フィルタリングに基づいて映画推薦アプリケーションrecommenderlabを構築するためのパッケージ（IMHOは、任意のオープンソース推薦エンジン用に一般化できます）の使用方法を説明しています：http : //scn.sap.com/community/developer-center/hana / blog / 2013/11/06 / movie-recommendation-by-leveraging-r。
推薦システムに関する研究 - Recommenderlabのリード開発者のMichael Hahslerによって維持トピックに関するリソースとの素敵なWebページ、：http://michael.hahsler.net/research/recommender。
モルタルのリコメンデーション・エンジンのためのオープンソースカスタマイズ可能なリコメンデーション・エンジン- HadoopとPigで書かれた、PythonとJava：https://github.com/mortardata/mortar-recsys。このプロジェクトの開発を後援している会社Mortar Dataは、データサイエンスソフトウェアプロジェクトの開発とホスティングのための一般的な商用クラウドプラットフォームを提供しています（パブリックプロジェクトの開発とホスティングは無料です）。 com。Mortar Dataは、一般的なQ＆Aフォーラム（https://answers.mortardata.com）の形式のヘルプと包括的なチュートリアルを提供しますMortar Recommendation Engineオープンテクノロジーを使用した推奨エンジンの構築（http://help.mortardata.com/data_apps/recommendation_engine）。
「推薦システムの概要」 -関連コーセラコース（MOOC）、内容説明をトピックに追加のリソースを提供します。https://www.coursera.org/course/recsys。
PredictionIO- 推奨システムを含むデータサイエンスアプリケーションの構築を可能にするオープンソースの機械学習サーバーソフトウェア：http : //prediction.io（ソースコードはGitHubで入手可能：https : //github.com/PredictionIO）。組み込みの推奨エンジン（http://docs.prediction.io/current/engines/itemrec/index.html）を含み、API およびSDK /プラグインを介して、幅広いプログラミング言語とフレームワークをサポートします。PredictionIOは、AWSインフラストラクチャにアプリケーションをデプロイするためのAWS Marketplaceを維持しています：https : //aws.amazon.com/marketplace/pp/B00ECGJYGEPredictionIORESTfulAmazon Machine Image。
トピックに関連する追加のオープンソースソフトウェアプロジェクト（機械学習オープンソースソフトウェアMLOSSに関するWebサイトhttp://www.mloss.orgで発見）：
以下の関連するR ブログ投稿も興味深いものです。
協調フィルタリングの代わりに、マトリックスファクタリングアプローチを使用します。このアプローチでは、ドット積が評価を生成する潜在的な特徴のベクトルで表されるユーザーと映画を同様に使用します。通常、機能が何を表すかに関係なく、ランク（機能の数）を選択するだけで、残りはアルゴリズムによって処理されます。PCAと同様に、結果はすぐには解釈できませんが、良い結果が得られます。あなたがしたいのは、あなたが言及した追加の機能を含むようにムービーマトリックスを拡張し、正規化を使用してアルゴリズムが2つのマトリックスを推定するときにそれらが固定されたままであることを確認することです。ユーザーマトリックス内の対応するエントリはランダムに初期化され、マトリックスファクタリングアルゴリズムによって推定されます。汎用性とパフォーマンスの高いアプローチですが、機械学習をある程度理解する必要があります。
私はしばらく前に素敵なipythonノートブックを見ましたが、今は見つけることができませんので、もう少し良いものではないが、まだ数学のいくつかを明らかにしている別のものを紹介します。