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推荐系统全面对比，开源、商业和学术解决方案

推荐系统机器学习开源软件SaaS算法Github开源项目

该文章全面梳理了各领域推荐系统，包括SaaS、开源、商业和学术解决方案。详细分析了Peerius、Universal Recommender等系统的特点和应用场景，并介绍了基准测试工具和媒体推荐应用。内容涵盖广泛，为研究和选择推荐系统提供了客观参考。

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介绍相关项目
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。
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。
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。
Recommendation-Systems-without-Explicit-ID-Features-A-Literature-Review - 推荐系统的基础模型论文列表
Foundation modelsGithubLarge Language ModelsMultimodal Recommender SystemRecommender SystemTransferable Recommendation开源项目
本综述探讨了在没有显式ID特征的情况下，推荐系统如何运用基础模型和大语言模型提升性能。内容涉及ID嵌入的必要性、推荐系统从匹配到生成的新模式、大语言模型的应用以及多模态推荐系统的未来趋势。通过详尽分析当前研究和案例，这些论文为推荐系统的发展提供了有价值的见解和前瞻性方向。
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。
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。
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。
RecSys_Course_AT_PoliMi - 推荐系统算法库与评估框架
Github协同过滤开源项目推荐系统机器学习相似度计算矩阵分解
该项目提供多种推荐系统算法实现,包括协同过滤KNN、矩阵分解和图模型等。框架集成了评估模块、数据处理功能,便于快速构建和测试推荐系统。采用Python和Cython开发,注重性能优化,适合推荐系统的教学与研究使用。
MultimodalRecSys - 多模态推荐系统资源与研究进展汇总
Github图神经网络多模态推荐系统开源项目推荐算法深度学习自监督学习
本项目汇总了多模态推荐系统领域的精选资源，包括最新研究论文、开源框架和数据集。内容涵盖通用多模态推荐、基于文本和图像的推荐等方向，并提供详细的文献综述和技术分类。项目重点关注代码实现，为研究人员和开发者提供了深入了解该领域的重要参考。资源列表持续更新，反映多模态推荐系统的最新进展。
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。
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