今天这篇博文主要总结一下reculike的系统架构。两周前我们宣布发布了reculike的alpha版。本着分享的原则，今天在这儿介绍一下我们的各个模块的设计方法。
我们这个项目一开始叫paperlens，这是因为我们想学习业界的前辈movielens，开发一个源代码和数据都开源的系统。关于数据的开源，我想当用户数达到一定程度后，每个月会dump一次我们所有的数据库（密码等隐私信息除外），放到网络上供大家下载。至于为什么后来改成reculike，第一个原因是paperlens的域名已经被注册了，第二个是学习另一个著名的论文网站citeulike。
做reculike的动机来自于我们准备写一本推荐系统的书，我们不希望这本书中的讨论都是偏离实际的夸夸其谈，所以准备做出一个实际系统作为本书的例子。所以，reculike将是我们接下来要出版的一本有关推荐系统的书中的主要例子。
上面这张图是reculike的整个架构，整个reculike由下面几个部分组成
1. Importer 数据导入模块
该模块从DBLP，CiteSeer，CiteULike等著名的论文数据集导入论文的内容数据到内容数据库。这些内容数据包括了论文的作者，会议期刊名，发表年代，摘要，用户的tag（从citeulike），论文的下载地址（从citeseer），论文的引用关系（从citeseer）。最终论文数据库中有170万篇论文，其中30万篇有下载链接，100万左右的作者。
2. 搜索引擎
搜索引擎是论文推荐系统中不可或缺的一个部分。一方面，搜索论文是很多用户的需求。reculike用了sphinx作为我们的搜索引擎。在最终论文排名方面，除了查询词和论文的匹配度外，我们主要强调了3点。第一是论文本身的引用数，引用数高的论文排在前面。第二点是论文所属的会议的平均引用数，对于一些NB会议/期刊的新论文，这一点是主要的考虑。第三是论文的发表年代，如果论文是近几年发表的，会有比较高的权重。
3. 推荐系统
一个成熟的推荐系统包含了2个主要模块
对于用户反馈方式，我们设计了两种主要的用户反馈：
因此，在一般情况下，普通用户可以bookmark论文，而专家用户可以推荐论文。用户像推荐论文的专家提出问题。
此外，系统还使用了其他用户行为，比如用户google了论文，或者用户点击了论文的链接，另外还有用户的搜索记录。
对于推荐算法，我们主要使用了基于物品的邻域算法。该算法给用户推荐和他以前喜欢的论文相似的论文。因此，计算论文的相似度是该算法的核心。注意到我们的开发环境只有1.7G的内存，而我们一共有170万篇论文，因此计算170万篇论文的相似度还是一个挺艰巨的任务。由于目前我们没有太多的用户行为数据，因此我们使用了论文的内容数据，包括作者和标题。
这里在计算和一篇论文标题相似的论文时，我们直接调用了sphinx搜索引擎来搜索这篇文章的标题。这样做效果不是特别的好，但在开发人员和资源有限的情况下也是一种不错的选择，毕竟让系统work起来是第一位的。
此外，可以看到我们的推荐结果也都是有解释的。这些解释大都是基于你过去的行为给出的。
4. Site/API
我们的前端界面用PHP写成，Site通过调用API的XML返回结果来生成页面。而API负责从数据库或者后台程序中得到数据，拼成XML提供给Site，所以Site不会直接调用数据库。这样做的好处是，这一套API我们会在将来公开，这样别人也可以通过调用API生成自己的界面
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好了，上面介绍了整个系统的大概框架。最后说一下系统的开发人员。系统的主要开发人员是一群学生。其中的主要代表是北大的两个学生：guojin和wangxing。谢谢他们的努力开发，才使reculike尽早的上线。
关于RecULike的更详细的介绍，我将在这周末去42区做一个报告。晚些时候会给出PPT，欢迎大家拍砖。
