QRec
跨平效推荐系统框架，集成前沿推荐模型
QRec是一个基于Python 3.7.4和Tensorflow 1.14+的推荐系统框架，集成了多种高影响力和最新的推荐模型。该框架具有轻量级架构和用户友好的接口，支持快速的模型实现和评估。QRec支持跨平台，包括Windows、Linux和Mac OS，基于Numpy和Tensorflow，运行速度快。用户可以通过配置文件轻松管理和扩展，同时提供多种评估协议。最新更新包括多个在顶级会议发表的模型，如SIGIR'22的SimGCL等。详细使用文档请参阅QRec手册。
项目介绍
QRec 是一个用Python实现的推荐系统框架。该框架支持Python 3.7.4和Tensorflow 1.14+，实现了多个影响力大的及最新的推荐模型。QRec的架构轻量且界面友好，能够方便地进行模型实现和评估。此外，QRec的创始人及主要贡献者为@Coder-Yu，他还获得了多位合作者及支持者的帮助和支持。
功能特色
QRec的主要特点包括：
- 跨平台：QRec可以在各种平台上轻松部署和运行，包括Windows、Linux和Mac OS系统。
- 快速执行：由于使用了Numpy和Tensorflow，以及一些轻量结构，QRec能够快速运行。
- 简单配置：使用配置文件对推荐器进行配置，并提供多种评估协议。
- 易于扩展：QRec提供了一套设计良好的推荐接口，通过这些接口可以轻松实现新的算法。
使用方法
运行QRec中的推荐模型有两种途径：
- 在config目录中配置相应的xx.conf文件（xx是需要运行的模型名称），然后运行
main.py。 - 直接遵循
snippet.py中的代码。
新增功能
QRec持续更新并添加新的功能与模型，例如：
- 2022年3月31日：添加了在SIGIR'22中提出的SimGCL。
- 2021年至2022年间，新增了多个前沿的推荐模型，包括BUIR、SEPT、SGL和MHCN等。
架构与工作流程
QRec的架构和工作流程经过精心设计，以便于模型的实现和评估。整体上，架构图展示了不同模块如何协作，而工作流程图则展示了执行流程的细节。
扩展支持
QRec的架构允许用户通过继承适当的基类来实现自定义模型，并重写部分必要函数，如读取配置、初始化模型、训练模型等。
项目要求
要运行QRec，需要满足以下软件包依赖：
- gensim==4.1.2
- joblib==1.1.0
- mkl==2022.0.0
- mkl_service==2.4.0
- networkx==2.6.2
- numba==0.53.1
- numpy==1.20.3
- scipy==1.6.2
- tensorflow==1.14.0
实现的算法
QRec目前已经实现了一系列的算法，包括用于评分预测的SlopeOne、PMF、SVD++等，以及用于项目排序的BPR、NGCF、IRGAN等。这些实现为研究者和开发者提供了一个丰富的工具库用于推荐系统设计。
相关数据集
QRec支持多种数据集供测试和研究使用，如Ciao、Epinions、Douban、LastFM等。这些数据集提供了用户、项目和评分等基本信息，并在某些情况下包含用户间的信任关系数据。
支持与文献
QRec项目得到了多个学术机构的支持，如昆士兰大学和重庆大学。在相关研究中使用QRec的研究者可以引用相关学术论文，以感谢该项目的贡献。
总体来说，QRec是一个功能齐全、高效并易于使用的推荐系统框架，特别适合于学术研究和工业应用中的推荐系统开发和实验。
编辑推荐精选
AEE
AI Excel全自动制表工具
AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器，提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能，高效处理 Excel 任务，提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入，适用于企业、教育、金融等多场景。
UI-TARS-desktop
基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面 应用，可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用，基于 UI-TARS（视觉语言模型）构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能，支持跨平台使用（Windows/MacOS），能提供实时反馈和状态显示，且数据完全本地处理，保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式，还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景，如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档，包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等，方便开发者使用和扩展。
Wan2.1
开源且先进的大规模视频生成模型项目
Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目，支持文本到图像、文本到视 频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项，可调整分辨率、扩散步数等参数，还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具，在视频和图像生成领域具有广泛应用前景，适合研究人员和开发者使用。
爱图表
全流程 AI 驱动的数据可视化工具，助力用户轻松创作高颜值图表
爱图表（aitubiao.com）就是AI图表，是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台，专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型，爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能，致力于帮助职场人士高效处理和表达数据，提升工作效率和报告质量。
Qwen2.5-VL
一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入
Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入，可用于多种场景，如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式，还包含了视觉处理工具，有助于开发者快速集成和使用，提升工作效率。
HunyuanVideo
HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。
HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力，支持多种分辨率和视频长度选择，能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法，可灵活调整生成参数，满足不同场景的需求，是文本生成图像视频领域的优质工具。
WebUI for Browser Use
一个基于 Gradio 构建的 WebUI，支持与浏览器智能体进行便捷交互。
WebUI for Browser Use 是一个强大的项目，它集成了多种大型语言模型，支持自定义浏览器使用，具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务，无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现，有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用，在 SEO 优化方面，其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等，有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。
xiaozhi-esp32
基于 ESP32 的小智 AI 开发项目，支持多种网络连接与协议，实现语音交互等功能。
xiaozhi-esp32 是一个极具 创新性的基于 ESP32 的开发项目，专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能，如网络连接、OTA 升级、设备激活等，同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者，都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统，为智能设备开发提供强大助力。
olmocr
一个用于 OCR 的项目，支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换，并提供测试和报告功能。
olmocr 是一个专注于光学字符识别（OCR）的 Python 项目，由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器，如 vllm、sglang、OpenAI 等，可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能，方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域，有助于提高工作效率和准确性。
飞书多维表格
飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版
飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型，提供 AI 自动化解决方案，支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能，适用于电商、短视频、影视创作等场景，提升企业生产力与创作效率。关键词：飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。
推荐工具精选
AI云服务特惠
懂AI专属折扣关注微信公众号
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地
微信扫一扫关注公众号