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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
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。
Awesome-LLM-for-RecSys - 关于大型语言模型 （LLM） 相关推荐系统主题的论文和资源的集合
ACM Transactions on Information SystemsChatGPTGithubLLM开源项目推荐系统论文更新
Awesome-LLM-for-RecSys聚焦大语言模型与推荐系统的交汇点，提供领先的研究成果与资源。该项目持续跟踪最新动态，举行定期论文评述，旨在为研究者和开发者深化对LLM在推荐系统中应用的理解提供支持。
RePlay - 全周期推荐系统开发与评估框架
GithubRePlay开源项目推荐系统数据预处理模型评估超参数优化
RePlay是一个覆盖推荐系统全生命周期的开发评估框架。它集成了数据预处理、模型构建、参数优化、性能评估和模型集成等功能。该框架支持CPU、GPU等多种硬件，并可与PySpark结合实现分布式计算。RePlay能帮助开发者顺利将推荐系统从离线实验转到在线生产环境，提升系统的可扩展性和适应性。
recommenders - 从概念到部署推动推荐系统的发展的完整教程
GithubRecommenders内容过滤协同过滤开源项目推荐系统机器学习
Recommenders项目支持开发者和技术爱好者从概念到部署推动推荐系统的发展。项目提供完整的教程，包括数据准备、模型建立、评估和优化，通过丰富的Jupyter笔记本示例展示各种推荐算法的实际应用。
recommender_system_with_Python - Python推荐系统的实现与应用实例
GithubPython协同过滤开源项目推荐系统深度学习矩阵分解
详细讲解使用Python实现推荐系统的方法与案例，涵盖内容过滤、协作过滤和矩阵分解等基本理论，并通过实际项目展示这些技术的应用。此外，还介绍了基于Naver新闻数据的推荐系统、使用Keras和深度学习技术的实例，以及利用LangChain和GPT-4o提升推荐系统解释性的案例。更多代码及详细说明请参阅相关博客文章。
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。
POI-Recommendation - 智能兴趣点推荐的前沿研究资源库
GithubPOI推荐个性化推荐图神经网络开源项目时空数据深度学习
这个项目汇集了兴趣点(POI)推荐领域的最新研究成果，包括深度学习、图神经网络和注意力机制等技术在POI推荐中的应用。项目重点关注时空依赖性、用户偏好建模和冷启动等问题，旨在改进POI推荐的个性化和情境感知能力。资源库收录了大量高质量论文及其代码实现，为POI推荐研究提供了全面的参考资料。
recommenders-addons - 大规模推荐系统中的动态嵌入技术增强体验
GPU加速GithubTensorFlow Recommenders Addons动态嵌入技术大规模训练开源项目推荐系统
TensorFlow Recommenders Addons通过引入动态嵌入技术，使TensorFlow更适合搜索、推荐和广告模型的训练，全面兼容TensorFlow优化器和CheckPoint功能，支持GPU上的训练和推理。项目增强了推荐系统性能，解决了哈希冲突问题，并提供多种动态嵌入存储选项（如cuckoohash_map和Redis）。支持TF serving和Triton Inference Server，以便在大规模环境中部署和评估复杂推荐模型。
RSPapers - 关于推荐系统的必读论文的精选清单
Github协同过滤开源项目推荐系统深度学习知识图谱隐私保护
RSPapers提供综合的推荐系统研究资源，覆盖系统教程、综合调研和多种议题，如社交、基于深度学习、冷启动、效率、探索与利说问题等，加上基于知识图谱和评论的最新研究。该资源库定期更新，包含多领域实用案例及隐私保护策略，非常适合研究者与实践者。
RES-Interview-Notes - 推荐系统算法与实践全面指南
Github协同过滤开源项目推荐系统机器学习深度学习矩阵分解
RES-Interview-Notes项目全面涵盖推荐系统各个方面,包括基础理论、传统算法、深度学习模型及工程实践。内容涉及协同过滤、矩阵分解等经典方法,以及AutoRec、NeuralCF等前沿模型。同时探讨了系统评估和落地实施,为推荐算法工程师提供系统学习资料。
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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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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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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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