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MMRec

现代多模态推荐系统研究工具箱

MMRec是一个现代化的多模态推荐系统工具箱,支持多种先进推荐模型,如图神经网络和自监督学习技术。它提供全面功能,包括数据预处理、模型训练和评估,便于研究人员高效开发和比较推荐算法。该工具箱配有详细文档和示例,适合快速上手和扩展研究。

LibRecommender - 推荐系统开源库 集成多种算法与完整工作流
GithubLibRecommender协同过滤开源项目推荐系统机器学习深度学习
LibRecommender是一个专注于端到端推荐流程的开源系统库。它实现了FM、DIN、LightGCN等多种流行算法,支持协同过滤和基于内容的混合推荐。该库具有低内存占用、支持冷启动和动态特征等优势,提供从数据处理到模型训练、评估和部署的完整工作流。其API设计统一友好,适用于多种推荐场景。
RecBole - 基于Python和PyTorch的推荐系统框架,支持91种算法和43个数据集
GithubPyTorchPythonRecBoleRecBole2.0开源项目推荐系统
RecBole是一个基于Python和PyTorch的推荐系统框架,旨在高效地复现和开发推荐算法。该框架包含91种算法,涵盖通用推荐、序列推荐、情境推荐和知识推荐四大类。RecBole支持43个基准数据集,并提供GPU加速和标准评估协议以满足研究需求。最新版本增加了扩展包,提升用户体验,并支持多GPU和混合精度训练。
daisyRec - 开源推荐系统评估和基准测试框架
GithubPython工具包协同过滤基准测试开源项目推荐系统深度学习
daisyRec是一个支持多维度公平比较的Top-N推荐任务基准测试框架。该开源工具整合了传统和深度学习推荐算法,支持CUDA加速和多个公开数据集。通过提供GUI命令生成器和严格的评估标准,daisyRec致力于推动推荐系统研究的可复现性和公平比较。
fun-rec - 系统化机器学习推荐算法教程与实战
FunRecGithub开源项目推荐系统机器学习算法工程师阿里天池
本教程适合具备机器学习基础、希望进入推荐算法领域的学习者,内容包括推荐系统概述、算法基础、实战项目和面经总结。系统化学习从基础到实战,助力面试成功。由多位热爱分享的同学整理,FunRec学习社区提供交流和技术支持。
mmpretrain - 支持多种模型与大规模训练配置的PyTorch开源预训练工具箱
GithubMMPreTrainOpenMMLabPyTorch多模态学习开源项目预训练工具箱
MMPreTrain是基于PyTorch的开源预训练工具箱,提供丰富的训练策略和高效的模型分析工具。支持多种主干网络和预训练模型,如VGG、ResNet、Vision-Transformer等。具备强大的扩展性和高效性,适用于图像分类、图像描述、视觉问答等多种推理任务。最新版本v1.2.0增加了对LLaVA 1.5和RAM的支持,并提供Gradio界面。适用于多模态学习和自监督学习,支持大规模训练配置。提供详细的安装和教程文档,帮助用户快速入门。
mlgb - 多模型支持的CTR预测和推荐系统库
CTR预测GithubMLGB开源项目推荐系统机器学习深度学习模型
MLGB是一个Python库,集成了50多种CTR预测和推荐系统模型,兼容TensorFlow和PyTorch框架。该库提供简洁的API,方便快速调用复杂模型。通过代码优化,MLGB实现了高效性能,为研究和工程实践提供了多样化的模型选择。
recommenderlab - R语言推荐系统开发与评估框架
GithubR包recommenderlab协同过滤开源项目推荐系统评估框架
recommenderlab是一个用于开发和评估推荐系统的R语言框架。它支持用户-物品矩阵的稀疏表示,提供多种主流推荐算法,包括UBCF、IBCF、SVD、Funk SVD、ALS等。框架具备Top-N推荐、交叉验证、评分和二元数据处理等功能。recommenderlab还提供了训练/测试分割、MSE、RMSE、MAE等多种评估方法和指标,适用于电商、内容推荐等多个领域,为推荐系统研究和开发提供了全面的工具支持。
RecAI - 衔接大语言模型和推荐系统
AI代理GithubLLM4RecRecAI开源项目推荐系统深度学习
RecAI 项目旨在通过整合大规模语言模型 (LLMs) 开发更先进的推荐系统,主要提升交互性、可解释性和控制性。项目研究了多种技术,包括推荐 AI 代理、个性化提示、语言模型微调、模型解释器和评价系统。目标是通过全面的方法,解决 LLM4Rec 在实际应用中的需求,打造更加智能和可信赖的推荐系统。
mmengine - 深度学习训练引擎支持大规模模型训练和多种策略
GithubMMEngineOpenMMLabPyTorch开源项目深度学习训练引擎
MMEngine是基于PyTorch的深度学习模型训练基础库,作为OpenMMLab代码库的训练引擎。它集成主流大规模模型训练框架,支持混合精度训练等多种策略,提供友好的配置系统和主流监控平台支持。MMEngine不仅适用于OpenMMLab项目,还可广泛应用于其他深度学习项目。
Agent4Rec - 千名AI代理模拟真实用户推荐行为
Agent4RecGithubMovieLens-1M开源项目推荐系统模拟实验生成式智能体
Agent4Rec是一个推荐系统模拟器,基于大型语言模型创建1000个具有独特社交特征和偏好的AI代理。这些代理能与个性化电影推荐互动,模拟观看、评分等行为。项目探索AI代理在模拟真实用户推荐行为方面的潜力,支持多种推荐算法和配置,有助于研究推荐系统中的复杂问题。
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推荐项目
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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

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吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

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SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

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美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

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AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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