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recommenderlab

R语言推荐系统开发与评估框架

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。

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。
recommenders - 利用TensorFlow构建推荐系统模型的库
GithubKerasTensorFlow Recommenders开源项目推荐系统数据准备模型训练
TensorFlow Recommenders 是一款利用TensorFlow构建推荐系统模型的库。它涵盖了数据准备、模型构建、训练、评估和部署的完整工作流程,基于Keras,旨在为用户提供易学且灵活的体验,能够支持构建复杂模型。只需确保安装TensorFlow 2.x,并使用pip安装即可开始使用。详细的文档和教程能够帮助用户快速入门。
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。
MMRec - 现代多模态推荐系统研究工具箱
GithubMMRec图神经网络多模态推荐开源项目推荐系统深度学习
MMRec是一个现代化的多模态推荐系统工具箱,支持多种先进推荐模型,如图神经网络和自监督学习技术。它提供全面功能,包括数据预处理、模型训练和评估,便于研究人员高效开发和比较推荐算法。该工具箱配有详细文档和示例,适合快速上手和扩展研究。
RecBole2.0 - 推荐系统前沿研究的综合开源工具集
GithubPyTorchRecBole开源框架开源项目推荐系统深度学习
RecBole2.0是一个推荐系统扩展库,涵盖8个前沿研究领域,包括数据增强、元推荐、去偏推荐等。该库提供从数据处理到算法实现的完整功能,便于开展最新推荐系统研究。它继承了RecBole的易用性,并增添了新功能和模型,是推荐系统研究的重要工具。
mlr - R语言的综合机器学习工具包
GithubR语言mlr开源项目数据分析机器学习算法
mlr是一个功能丰富的R语言机器学习框架,为分类、回归、聚类和生存分析等任务提供标准化接口。它支持模型重采样、超参数优化和特征选择,并具备可视化和并行计算能力。尽管已停止新功能开发,mlr仍是一个成熟稳定的工具包,适用于多种数据分析场景。
RecBole - 基于Python和PyTorch的推荐系统框架,支持91种算法和43个数据集
GithubPyTorchPythonRecBoleRecBole2.0开源项目推荐系统
RecBole是一个基于Python和PyTorch的推荐系统框架,旨在高效地复现和开发推荐算法。该框架包含91种算法,涵盖通用推荐、序列推荐、情境推荐和知识推荐四大类。RecBole支持43个基准数据集,并提供GPU加速和标准评估协议以满足研究需求。最新版本增加了扩展包,提升用户体验,并支持多GPU和混合精度训练。
R - R语言算法库,统计计算与数据分析的开源实现
GithubR语言TheAlgorithms开源软件开源项目数据分析统计计算
The Algorithms - R 项目是一个综合性的R语言算法库,专注于统计计算和数据分析。它提供了广泛的算法实现,包括统计分析、数据挖掘和机器学习等领域。项目以开源方式运作,欢迎开发者贡献新算法或优化现有代码,支持R语言社区的技术交流和创新。作为一个遵循MIT许可的开源项目,它为R语言使用者提供了宝贵的学习和实践资源。
Agent4Rec - 千名AI代理模拟真实用户推荐行为
Agent4RecGithubMovieLens-1M开源项目推荐系统模拟实验生成式智能体
Agent4Rec是一个推荐系统模拟器,基于大型语言模型创建1000个具有独特社交特征和偏好的AI代理。这些代理能与个性化电影推荐互动,模拟观看、评分等行为。项目探索AI代理在模拟真实用户推荐行为方面的潜力,支持多种推荐算法和配置,有助于研究推荐系统中的复杂问题。
DeepRec - 基于TensorFlow的推荐系统框架 支持万亿级训练和优化
DeepRecGithub分布式训练开源项目推荐系统模型优化深度学习框架
DeepRec是一个基于TensorFlow的推荐系统深度学习框架。它支持万亿级样本和参数的分布式训练,提供嵌入变量、优化器等关键功能。该框架在CPU和GPU平台上进行了性能优化,包括运行时、算子和图级优化。DeepRec还支持增量检查点、分布式服务和在线学习等部署功能,为大规模推荐模型提供全面解决方案。
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推荐项目
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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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