RSAlgorithms

集成传统与社交方法的开源推荐系统工具包

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

gorse - 开源推荐系统引擎实现多源智能推荐

AutoMLGithubGorseGo语言开源开源项目推荐系统

Gorse 是一款基于 Go 语言的开源推荐系统引擎，提供多源推荐、自动机器学习、分布式预测和 RESTful API 等功能。该系统能自动训练模型，为用户生成个性化推荐。Gorse 还具备在线评估和可视化仪表盘，便于数据管理、系统监控和集群状态检查。它适合寻求高性能、可扩展推荐解决方案的开发者和企业使用。

JavaScript - JavaScript算法与数据结构开源实现集

GithubJavaScriptTheAlgorithms开源项目数据结构算法

TheAlgorithms的JavaScript仓库包含多种算法和数据结构的JavaScript实现。该项目主要用于展示和教育目的,涵盖广泛的算法集合。仓库欢迎社区贡献,提供详细贡献指南和Wiki解释。虽不保证性能和安全性,但为学习算法提供了有价值的资源。

RSS Filter - 基于用户行为的RSS内容优化工具

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RSS Filter是一款智能RSS内容优化工具，基于用户阅读行为过滤和推荐文章。通过替换原有RSS链接，该工具减少无关内容，同时跟踪用户阅读习惯。它运用LLM嵌入和机器学习技术推荐相似文章，并支持OPML文件上传，便于转换现有RSS源。RSS Filter致力于提高信息消化效率，适合需要高效管理信息流的RSS用户。

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

AlgorithmsAndDataStructure - 多语言实现的算法和数据结构开源项目

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AlgorithmsAndDataStructure是一个开源项目,收集了C++、Python、Java和JavaScript实现的各种算法和数据结构。项目涵盖基础到高级的数据组织方法和问题解决技巧,为开发者提供了系统学习计算机科学核心概念的资源。该项目集合了常用算法和数据结构的多语言实现,内容丰富全面。开发者可以通过学习和比较不同语言的代码,加深对算法原理的理解,提高编程能力。项目还定期更新维护,是一个实用的开源学习平台。

RecBole-GNN - 图神经网络推荐算法开源库

GithubPyTorchRecBole-GNN图神经网络开源库开源项目推荐系统

RecBole-GNN是一个开源的图神经网络推荐算法库，基于PyTorch和RecBole构建。该库专注于复现和开发GNN推荐算法，涵盖通用、序列和社交推荐三大类别。它提供统一API、高效图处理模块和丰富的算法库，支持多种前沿GNN推荐模型。RecBole-GNN还提供详细的性能对比，为研究人员提供便捷的GNN推荐算法开发和评估平台。

HybridBackend - 异构集群上的高性能推荐系统训练框架

GPU优化GithubHybridBackend嵌入层开源项目推荐系统深度学习框架

HybridBackend是一个为异构集群设计的高性能推荐系统训练框架。它优化了分类数据加载、GPU嵌入层处理和大规模训练通信，提高了wide-and-deep模型的训练效率。该框架兼容现有AI工作流，提供多种安装选项和完善的文档。HybridBackend采用开源Apache 2.0许可证，支持社区贡献。

QRec - 跨平效推荐系统框架，集成前沿推荐模型

GithubPythonQRecTensorflow协同过滤开源项目推荐系统

QRec是一个基于Python 3.7.4和Tensorflow 1.14+的推荐系统框架，集成了多种高影响力和最新的推荐模型。该框架具有轻量级架构和用户友好的接口，支持快速的模型实现和评估。QRec支持跨平台，包括Windows、Linux和Mac OS，基于Numpy和Tensorflow，运行速度快。用户可以通过配置文件轻松管理和扩展，同时提供多种评估协议。最新更新包括多个在顶级会议发表的模型，如SIGIR'22的SimGCL等。详细使用文档请参阅QRec手册。

javascript-algorithms - 开源项目提供JavaScript算法和数据结构实现

GitHubGithubJavaScript开源项目数据结构算法编程

该开源项目包含JavaScript实现的常用算法和数据结构,提供详细说明和代码示例。内容涵盖排序、搜索、图论等多个主题,从基础到高级。项目适合学习研究使用,不建议用于生产环境。每个实现都有独立文档,支持多语言版本。

LLMRank - 大语言模型在推荐系统排序中的应用与挑战

GithubLLMRank偏见大语言模型开源项目推荐系统零样本排序

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