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Awesome-Recsys

推荐系统领域顶级会议论文资源库

推荐系统机器学习人工智能深度学习数据挖掘Github开源项目

Awesome-Recsys项目汇集推荐系统领域顶级会议论文，包括SIGIR、RecSys、ICLR等重要会议的最新研究成果。该资源库定期更新，提供论文标题和链接，方便研究人员和从业者快速了解领域进展，获取感兴趣的研究内容。

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介绍相关项目
awesome-deep-learning-papers - 2012-2016年度最受引用的深度学习研究论文
Github卷积神经网络图像识别开源项目深度学习神经网络自然语言处理
'Awesome Deep Learning Papers' 提供的是一份经精心策划的文献列表，囊括了2012至2016年间在深度学习领域中引用率最高的研究论文。覆盖从图像处理到自然语言处理等众多研究领域，旨在为研究人员与技术爱好者提供启发思考与深入了解的必读材料。
awesome-semi-supervised-learning - 半监督学习资源汇总，减少标注成本，提升分类效果
GithubSemi-Supervised Learning分类半监督学习方法开源项目深度学习生成模型
全面整理的半监督学习资源列表，包括最新研究、代码库和各种应用。半监督学习通过结合大量无标签数据和少量有标签数据，减少标注成本并提升模型准确度。资源涵盖计算机视觉、自然语言处理、生成模型、图基方法等多个领域，适用于深度学习框架。提供详细的文献综述、代码实现以及相关书籍和讲座链接，帮助用户了解和应用半监督学习技术。
awesome_lists - 计算机科学助理教授和博士生的资源指南
GithubPhD学生Tenure-Track Asst. Professor学术会议开源项目科研建议计算资源
这份资源列表专为计算机科学领域的助理教授和博士生提供，包括计算资源性价比分析、资金申请、社交媒体宣传、学术会议时间线及实验室管理技巧等内容。列表旨在支持学术事业的发展，并鼓励社区贡献，提供国内外广泛适用的资源。
Awesome-Papers-Autonomous-Agent - 自主智能体最新研究论文汇编
Artificial IntelligenceAwesome-Papers-Autonomous-AgentGithubLLM-based agentRL-based agentReinforcement Learning开源项目
此资源汇聚了最新的自主智能体研究论文，涵盖了强化学习（RL）和大型语言模型（LLM）智能体方向。汇编内容包括ICLR、ICML、NeurIPS等顶级会议上接受的论文，并分类为任务跟随、世界模型构建、跨任务泛化、持续学习及RL与LLM的结合等专题。该项目旨在持续更新，为研究者提供全面参考，并欢迎提交issue推荐其他相关研究。
Awesome-LLM-Survey - 调查大语言模型的最新研究进展，包括指令调整、人类对齐和多模态
Awesome-LLM-SurveyGithubLLM人工智能大规模语言模型开源项目研究报告
该项目收录了大语言模型（LLM）的最新研究，涵盖了指令调整、人类对齐、代理、多模态等多个方面。研究者可以通过提交拉取请求更新他们的论文信息，参与社区的建设。项目内容详尽记录了LLM的训练、提示工程及其在各领域的应用挑战，为学术界和业界提供丰富的参考素材。用户可以通过该项目深入了解LLM的关键功能、主要优势及最新技术动态。
awesome-resources - 综合性开源技术资源库
GitHubGithub开发工具开源资源开源项目技术教程编程学习
这是一个由开发者社区维护的开源技术资源库,涵盖了广泛的编程语言、框架和工具。包含Android、Angular、AWS、区块链、机器学习等多个技术领域,提供教程、文档、视频课程等多样化的学习资料。开发者可以在此找到感兴趣的主题,获取高质量的技术学习资源。
Awesome-Human-Activity-Recognition - 人类活动识别领域的全面资源集合
GithubIMU人类活动识别传感器数据可穿戴设备开源项目深度学习
该项目提供了人类活动识别(HAR)领域的全面资源集合,包括最新研究、方法、数据集、工具和潜在研究方向。资源涵盖基于惯性测量单元(IMU)的技术,并按年份整理了重要论文。内容从基础理论到前沿应用,为HAR领域的研究人员和开发者提供了宝贵的参考。
awesome-offline-rl - 离线强化学习研究论文和开源资源集锦
Githuboffline RL人工智能开源项目强化学习机器学习离线强化学习
该项目汇集了离线强化学习(Offline RL)领域的研究论文、综述文章、开源实现等资源。内容涵盖离线RL的理论方法、基准测试、应用案例及相关主题。项目由康奈尔大学研究人员维护,为学术界和产业界提供离线RL的最新进展和重要文献。
Awesome-Pretraining-for-Graph-Neural-Networks - 图神经网络预训练技术论文资源库
Github图神经网络对比学习开源项目生成式预训练自监督学习预训练
该资源库全面收集了图神经网络预训练相关论文，按发表年份、图类型、预训练策略、调优策略和应用领域分类。内容涵盖静态图、动态图、异构图等图类型，以及生成式、对比学习、多任务学习等预训练策略。同时包含prompt tuning等调优方法，并涉及推荐系统、生物学等应用领域。资源库不断更新，为图神经网络预训练研究提供重要参考。
awesome-deep-rl - 全面的深度强化学习资源库
Github基准测试开源库开源项目深度强化学习环境模拟竞赛
该项目汇集了深度强化学习领域的各类资源,包括主流库、基准测试结果、训练环境、竞赛信息和发展时间线。研究人员和开发者可以在此快速了解该领域的全貌,获取有价值的工具和信息。作为一个综合性资源库,它为深度强化学习的学习和研究提供了便利。
相关项目
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