PredictionIO-Meteor：Meteor服务器端PredictionIO服务API库

资源摘要信息:"PredictionIO-Meteor是一个专门为Meteor服务器端设计的API库，它能够使Meteor应用轻松地调用PredictionIO服务。该库充分利用了Meteor平台的特点，使得开发者可以在客户端与服务器端之间无缝地进行预测服务的集成。 标题中的PredictionIO是一个开源的机器学习服务器，用于为应用提供实时个性化推荐、预测分析等功能。Meteor是一个全栈JavaScript平台，可以让开发者使用JavaScript来构建快速、响应式的Web应用。 描述部分提到了一些关于安装和使用PredictionIO-Meteor的具体步骤。首先需要在Meteor环境下创建一个新的应用，并通过Meteor的命令行工具添加PredictionIO智能软件包。接着，便可以在Meteor Server API中使用PredictionIO命名空间提供的各种功能。此外，还介绍了如何运行单元测试来确保API库的正确安装与功能正常。 在'要求'小节中，特别强调了需要流星版本为0.7.0.1。流星（Meteor）的官网链接也提供了一个下载或者查看最新版本的途径。 标签中提到了JavaScript，说明这个库是用JavaScript编写的，并且可以在使用JavaScript的Meteor平台上运行。 最后，提供的压缩包子文件的文件名称列表中仅有一个条目PredictionIO-Meteor-master。这表明了所给定的文件是一个源代码库，且该源代码库的主分支名为master。 从这些信息中，我们可以提取以下知识点： 1. PredictionIO-Meteor：这是一个集成在Meteor平台上的API库，允许Meteor应用通过简单地添加软件包来调用PredictionIO服务。 2. PredictionIO：是一个开源的机器学习服务器，专为实时个性化推荐和预测分析设计，可以通过API与各种应用集成。 3. Meteor：是一个全栈JavaScript平台，它通过简单的API和集成的开发工具支持快速开发Web应用。 4. 快速开始：文件描述了创建Meteor应用，安装PredictionIO-Meteor包，并开始使用其API的步骤。 5. 单元测试：通过tinytest框架运行单元测试，以验证PredictionIO-Meteor的功能。 6. API文件：虽然在描述中没有给出具体链接，但可以推断，应该存在一个API文档的链接，详细介绍了PredictionIO-Meteor库提供的各个API函数、方法和它们的使用说明。 7. JavaScript：作为开发语言，Meteor和PredictionIO-Meteor库都是基于JavaScript的，因此需要开发者具备一定的JavaScript知识。 8. 文件名称：给出的文件名表明这是一套源代码库，其中包含了实现PredictionIO-Meteor功能所需的全部代码文件和相关资源。 以上知识点对于那些希望在Meteor应用中集成 PredictionIO 服务的开发者来说是十分重要的。了解这些知识点，开发者可以更加有效地使用PredictionIO-Meteor库，从而构建出能够实时处理用户数据并提供个性化推荐的Web应用。"