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SIGIR2020_peterrec

基于序列行为的参数高效迁移学习推荐方法

PeterRec推荐系统迁移学习用户建模深度学习Github开源项目

SIGIR2020_PeterRec提出了一种基于用户序列行为的参数高效迁移学习方法,用于改进推荐系统性能。该方法在冷启动等场景中表现出色。项目提供了多个大规模数据集,用于评估各类推荐模型,包括基础模型、可迁移模型、多模态模型和大语言模型。项目还包含PyTorch代码实现和详细的使用说明。

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介绍相关项目
RLMRec - 融合大语言模型的推荐系统表示学习框架
GithubRLMRec协同过滤大语言模型开源项目推荐系统表示学习
RLMRec是一个模型无关的推荐系统框架，利用大语言模型增强表示学习。该框架整合表示学习与大语言模型，深入捕捉用户行为和偏好的语义特征。RLMRec引入辅助文本信息，构建大语言模型支持的用户和物品画像，并通过跨视图对齐方法整合语义空间和协同关系信号。在多个公开数据集的评估中，RLMRec展现出显著的性能提升。
Transformers4Rec - 灵活高效的PyTorch兼容序列与会话推荐库
GithubHugging Face TransformersNLPPyTorchRecSysTransformers4Rec开源项目
Transformers4Rec是一个结合Hugging Face Transformers框架的高效库，专注于自然语言处理和推荐系统的结合。通过支持多种输入特征和模块化设计，它提供了与PyTorch兼容的高灵活性架构。集成NVTabular和Triton Inference Server，实现了全GPU加速的管道，优化了序列和会话推荐效果。其在业内竞赛中的优异表现展示了其在会话推荐任务中的高准确性。
SASRec.pytorch - 基于PyTorch的SASRec模型实现
GithubPyTorchSASRec序列推荐开源项目推荐系统自注意力机制
SASRec.pytorch项目提供了自注意力序列推荐模型的PyTorch实现。相比原始TensorFlow版本，该项目优化了训练和推理流程，修复了正位置嵌入等问题。代码包含模型训练、评估和推理示例，并在MovieLens-1M数据集上展示了NDCG@10和HR@10指标的性能。项目适用于需要在PyTorch环境中研究或应用SASRec模型的人员，为推荐系统领域提供了有价值的开源资源。
DeepRec - 基于TensorFlow的推荐系统框架 支持万亿级训练和优化
DeepRecGithub分布式训练开源项目推荐系统模型优化深度学习框架
DeepRec是一个基于TensorFlow的推荐系统深度学习框架。它支持万亿级样本和参数的分布式训练，提供嵌入变量、优化器等关键功能。该框架在CPU和GPU平台上进行了性能优化，包括运行时、算子和图级优化。DeepRec还支持增量检查点、分布式服务和在线学习等部署功能，为大规模推荐模型提供全面解决方案。
RecSysPapers - 推荐系统研究进展与行业实践全面汇总
Github开源项目推荐系统深度学习点击率预测特征交互论文汇总
RecSysPapers项目收录827篇推荐系统相关论文，涉及召回、排序、多任务和多模态等领域。项目持续更新业界进展，提供分类和阅读指引，是推荐系统研究和实践的重要参考。收录论文包括阿里巴巴、谷歌、微软等知名公司的最新实践，对推荐系统技术的理解和应用具有参考价值。
Recommender_System - 推荐系统全面指南：从理论基础到工业实践
GithubGolangTensorFlow召回开源项目排序推荐系统
本项目系统介绍工业级推荐系统的理论知识，包括召回、排序、特征交叉和用户行为序列建模等核心环节。内容涵盖基于TensorFlow2的模型训练，以及高性能、高并发、高可用的Golang推理微服务实现。同时提供Scikit-learn和TensorFlow编程基础，为推荐系统学习者提供全面的知识体系和实践指导。
Awesome-Parameter-Efficient-Transfer-Learning - 精选计算机视觉和多模态领域的高效参数迁移学习论文
AdapterComputer VisionGithubMultimodalParameter-Efficient Transfer LearningPrompt开源项目
本项目收录了关于计算机视觉和多模态领域的高效参数迁移学习的优秀论文。参数高效迁移学习通过修改尽可能少的参数，使得大规模预训练模型能够更好地适应各种下游任务，降低全微调带来的过拟合风险和高成本。内容包括Prompt、Adapter和Unified等方法的研究论文，是学术研究与应用开发的理想参考资源。
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。
awesome-recommend-system-pretraining-papers - 推荐系统预训练及大型语言模型论文资源
GithubRecommend System大语言模型开源项目数据集用户表示预训练预训练模型
此资源汇总了预训练推荐系统和大型语言模型相关的论文，涵盖用户表示预训练、序列推荐、图预训练等子领域，并提供丰富的数据集和代码链接。研究人员可以通过该列表了解如何利用预训练和大型语言模型提升推荐系统性能，获得最新研究成果和实用工具。
torchrec - 旨在提供大规模推荐系统所需的常见稀疏性和并行性原语的PyTorch库
CUDAFBGEMMGithubPyTorchTorchRec开源项目推荐系统
TorchRec是一个专为大规模推荐系统设计的PyTorch库，提供稀疏性和并行性解决方案。它支持多种嵌入表分片策略，并能自动优化分片计划。通过流水线训练和优化内核，提高模型性能。还支持量化训练和推理，包含多个验证的模型架构和数据集示例，适用于需要高性能和扩展性的推荐系统项目。
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