Logo
Project Icon

list_of_recommender_systems

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。

访问官网访问官网GithubGithub文档文档论文论文
介绍相关项目
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。
RecSysDatasets - 推荐系统公开数据集汇总及处理工具
GithubRecBole开源项目推荐系统数据处理数据集模型评估
RecSysDatasets是一个汇总公开推荐系统数据集的开源项目。该项目收集了电商、广告、电影等多个领域的数据集,并提供将数据集转换为统一格式的工具。这有助于研究人员更便捷地获取和使用各类推荐系统数据集,为算法开发和评估提供支持。项目与RecBole推荐系统库集成,便于进行算法测试。
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-Recsys - 推荐系统领域顶级会议论文资源库
Github人工智能开源项目推荐系统数据挖掘机器学习深度学习
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。
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。
RSAlgorithms - 集成传统与社交方法的开源推荐系统工具包
Github协同过滤开源工具包开源项目推荐系统矩阵分解社交推荐
RSAlgorithms是一个开源推荐系统工具包，集成了传统和社交推荐算法。该项目提供基于评分数据的传统推荐方法，以及利用社交信息缓解数据稀疏问题的社交推荐方法。同时收录了其他研究者实现的经典算法。RSAlgorithms支持交叉验证，并具有灵活的参数配置功能。
LLM4Rec-Awesome-Papers - 大语言模型在推荐系统中的最新应用及研究进展综述
GithubLLM人工智能大语言模型开源项目推荐系统论文综述
该项目汇总了大语言模型在推荐系统中应用的优秀论文和资源。内容涵盖无调整和有监督微调两类方法,包括ChatGPT、GPT、LLaMA等模型在推荐领域的最新探索。项目还提供相关调查、教程和数据集信息,为研究人员提供全面参考。持续更新的内容反映了这一快速发展的研究热点,展现大语言模型在推荐系统中的潜力。
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。
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。
recommender-system-tutorial - 使用TensorFlow和Keras构建推荐系统的实践教程
GithubMovieLens数据集TensorFlow开源项目推荐系统机器学习深度学习
本项目提供了一个详细的推荐系统开发教程，基于TensorFlow Recommenders和Keras。教程介绍了信息检索和推荐系统基础，通过Jupyter notebook展示了MovieLens数据集处理、特征预处理、检索和排序模型构建，以及Spotify Annoy相似项搜索。内容涵盖了推荐系统的核心技术和实践方法，适合学术研究者和业界专业人士学习。
相关项目
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

使用协议隐私政策广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号