1. Surprise  
http://surpriselib.com/  
実装されているアルゴリズム：協調フィルタリング、Matrix Factorizationなど  
実装：python  
使用方法：pythonライブラリとして利用  
※ pythonで利用できる数少ない推薦システムライブラリ  


2. LibRec  
https://www.librec.net/dokuwiki/doku.php  
実装されているアルゴリズム：協調フィルタリング、Factorization Machines、  
　　　　　　　　　　　　　　Restricted Boltzman Machineなど、計70種類のアルゴリズムが実装  
実装：Java  
使用方法：コマンドライン、Javaライブラリとして利用  
※ 実装されているアルゴリズムの豊富さが強み  
※ 実装されているアルゴリズムのリスト（https://www.librec.net/dokuwiki/doku.php?id=AlgorithmList）  


3. fastFM  
http://ibayer.github.io/fastFM/  
実装されているアルゴリズム：Factorization Machines  
実装：python  
使用方法：pythonライブラリとして利用  
※ Factorization Machinesに特化したpythonライブラリ  


4. MyMediaLite  
http://mymedialite.net/index.html  
実装されているアルゴリズム：協調フィルタリング、Matrix Factorizationなど  
実装：C#  
使用方法：コマンドライン、C#ライブラリとして利用  
※ ライブラリとして使用する場合は、C#による実装が必要  


5. LensKit  
http://lenskit.org/documentation/  
実装されているアルゴリズム：協調フィルタリング、Matrix Factorizationなど  
実装：Java  
使用方法：コマンドライン、Javaライブラリとして利用  
※ 推薦システム界隈で有名な、GroupLens研究グループによるJava実装  


6. GraphLab  
http://graphlab.org  
現在はTuri.comになっており、商用になっている？  


7. mrec  
https://github.com/mendeley/mrec  
実装：python  
※ Mendeleyによるpythonライブラリ  


8. GraphChi  
http://bickson.blogspot.jp/2012/12/collaborative-filtering-with-graphchi.html  
実装されているアルゴリズム：Matrix Factorization, RBM, CliMFなど  
実装：  
使用方法：CLI  
※ graphlabの中の人による実装 


参考：  
http://www.kamishima.net/archive/recsysdoc.pdf  
https://takuti.me/note/recommender-libraries/ 
