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RSAlgorithms

集成传统与社交方法的开源推荐系统工具包

推荐系统协同过滤矩阵分解社交推荐开源工具包Github开源项目

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。

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介绍相关项目
C - C语言算法实现集合 全面覆盖计算机科学领域
C语言GitHubGithub开源开源项目文档算法
The Algorithms - C是一个开源C语言算法实现集合，涵盖计算机科学、数学、统计学和数据科学等领域。项目提供详细文档，使用标准C库实现，无外部依赖，适合教学和学习。严格遵循C11标准保证可移植性，通过自检和持续集成确保正确性。模块化设计便于开发者在其他项目中应用这些算法实现。该项目为教育者和学生提供了宝贵的学习资源，包含多种算法策略和优化方法的实现。代码经过严格测试，在主流操作系统上编译运行，确保了高质量和可靠性。开源许可允许自由使用和修改，有助于促进算法学习和应用。
Awesome-Deep-Learning-Papers-for-Search-Recommendation-Advertising - 搜索推荐广告领域深度学习论文精选集
Github嵌入技术广告系统开源项目推荐系统搜索引擎深度学习
该项目汇集了搜索、推荐和广告领域的前沿深度学习论文，收录了100多篇顶级会议论文。内容涵盖嵌入、匹配、排序(如CTR/CVR预测)、后排序、迁移学习和强化学习等关键技术，包括DSSM、YouTube DNN等经典模型。收录了Google、Facebook、Alibaba等顶级科技公司的研究成果，为从业者提供全面的学习资源和研究参考。通过这些精选论文，读者可深入了解行业前沿技术和实践应用。
rtdl - 表格数据深度学习的前沿研究与开源工具集
GithubRTDL开源项目模型研究深度学习神经网络表格数据
RTDL项目汇集了表格数据深度学习领域的多项前沿研究成果和开源工具包。项目涵盖TabReD基准测试、TabR近邻方法、TabDDPM扩散模型等创新技术，同时深入探讨了数值特征嵌入和预训练目标等关键问题。通过提供丰富的研究论文和实用的软件包，RTDL为表格数据深度学习的技术进步提供了重要支持，是该领域研究人员和实践者的宝贵资源。
ABAGAIL - 功能丰富的Java机器学习算法库
ABAGAILGithub人工智能算法优化算法开源项目机器学习神经网络
ABAGAIL是一个开源Java库，实现了多种机器学习和人工智能算法。它包含隐马尔可夫模型、神经网络、支持向量机、决策树等算法，并提供线性代数、优化和图算法支持。该项目适合喜欢自主实现算法的开发者，提供灵活的定制选项和示例代码，可用于解决离散优化问题和机器学习任务。
rsl_rl - 面向GPU的高效强化学习框架
GPU运行GithubPPO算法RSL RL开源项目强化学习
rsl_rl是一个专为GPU运行优化的强化学习框架，目前实现了PPO算法，未来将支持更多算法。框架提供详细的安装指南，集成多种日志工具，并采用严格的代码质量管理。它在Legged-Gym和Orbit等机器人仿真环境中得到应用，为强化学习研究和开发提供了高效工具。
models - 推荐系统深度学习模型库
GPU加速GithubMerlin ModelsTensorFlow开源项目推荐系统深度学习
Merlin Models是专为推荐系统设计的深度学习库，提供从经典机器学习到前沿深度学习的多种高质量模型实现。该库简化了模型训练和部署流程，内置行业最佳实践，并支持GPU加速。Merlin Models主要提供TensorFlow API，包含矩阵分解、双塔模型等经典和最新推荐模型架构。此外，它还提供可重用的构建块，便于自定义模型，并与Merlin平台其他组件无缝集成，支持构建完整的推荐系统流程。
QuantResearch - 定量分析、策略和回测
GithubQuantResearch开源项目投资组合优化时间序列预测机器学习深度强化学习
该项目提供丰富的量化研究资源，涵盖策略回测、机器学习和深度强化学习应用，以及实盘交易演示。资源内容包括投资组合优化、风险值评估、线性回归（经典、贝叶斯、MCMC、卡尔曼滤波、Tensorflow）、均值回归、协整对冲交易、隐马尔科夫链、RNN股票预测、主成分分析、ARIMA和GARCH模型、Fama-French三因子模型等。此外，项目还提供在线资源和教程，帮助用户深入理解和应用量化研究技术。
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。
ResearchRabbit - 为研究人员打造的智能文献探索工具
AI工具ResearchRabbit协作可视化学术推荐文献搜索
ResearchRabbit是面向研究人员的智能文献检索和管理平台。它提供个性化推荐、交互式可视化和协作工具，便于用户探索相关论文和作者网络。作为强大的学术研究工具，ResearchRabbit支持文献收藏、智能提醒和Zotero集成，有效简化研究流程，提升学术探索效率。平台对全球研究者永久免费开放，致力于提供直观高效的文献管理体验，是您学术研究的得力助手。
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