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recommenderlab

R语言推荐系统开发与评估框架

recommenderlab推荐系统R包协同过滤评估框架Github开源项目

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。

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介绍相关项目
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。
gptstudio - R语言开发的AI助手 整合大型语言模型提升效率
APIGithubLLMOpenAIR包gptstudio开源项目
gptstudio是一个R语言包，旨在将大型语言模型(LLMs)集成到R开发工作流中。它支持多个AI服务提供商，如OpenAI、HuggingFace和Anthropic。开发者可通过API设置使用代码补全、文本生成等AI功能。该工具注重提高开发效率，并考虑了数据隐私和安全性。gptstudio为R语言开发者提供了一种便捷的方式来利用AI技术增强编程能力。
drake - R语言数据分析工作流管理与优化工具
GithubR包drake复现性工作流开源项目数据分析
drake是一款针对R语言的数据分析工作流管理工具。该工具能够智能分析工作流程,自动跳过已更新的步骤,并支持分布式计算。drake通过提供结果与代码和数据的一致性证据,增强研究可信度。它允许研究者灵活修改内容,显著提升数据科学项目的效率和可重复性。
ComplexHeatmap - R语言复杂热图包 实现多维数据可视化与灵活注释
ComplexHeatmapGithubR语言包开源项目数据分析热图可视化生物信息学
ComplexHeatmap是一个用于创建复杂热图的R软件包，提供灵活的多热图排列和多样化注释功能。该工具可视化不同数据集间的关联并揭示潜在模式，支持单热图、带注释热图、热图列表和行注释等功能。ComplexHeatmap适用于展示基因组数据、甲基化谱和单细胞RNA测序等复杂数据，并能创建增强型OncoPrint、UpSet图和3D热图。其高度定制性使其成为生物信息学和数据科学领域的强大可视化工具。
generative-recommenders - 基于万亿参数序列转录器的生成式推荐系统框架
GithubHSTU序列模型开源项目性能基准推荐系统深度学习
HSTU是一个基于万亿参数序列转录器的生成式推荐系统框架。该项目在MovieLens和Amazon Reviews等公开数据集上进行了实验，结果显示HSTU在各项指标上均优于现有方法。项目开源了实验代码、配置文件和高效推理所需的Triton内核实现，方便研究者复现结果和进行后续研究。
Transformers4Rec - 灵活高效的PyTorch兼容序列与会话推荐库
GithubHugging Face TransformersNLPPyTorchRecSysTransformers4Rec开源项目
Transformers4Rec是一个结合Hugging Face Transformers框架的高效库，专注于自然语言处理和推荐系统的结合。通过支持多种输入特征和模块化设计，它提供了与PyTorch兼容的高灵活性架构。集成NVTabular和Triton Inference Server，实现了全GPU加速的管道，优化了序列和会话推荐效果。其在业内竞赛中的优异表现展示了其在会话推荐任务中的高准确性。
metarank - 实时个性化搜索和推荐服务，优化CTR和用户体验
GithubMetarank个性化开源开源项目排序服务推荐系统
Metarank是一个开源排名服务，帮助构建个性化的语义/神经搜索和推荐系统。通过整合点击和购买等客户信号，该服务可以优化搜索结果和推荐内容，实现最大化CTR。其快速性能支持大规模结果集的重新排序，并提供开箱即用的排名信号计算，节省开发时间。与多种流处理系统集成，Metarank能处理大量RPS，支持横向扩展。另外，用户可以使用LLM，在搜索查询中理解其真实含义，提供更智能的搜索解决方案。
crawlab - 多语言多框架的分布式爬虫管理系统
CrawlabGithub任务调度分布式爬虫多语言支持开源项目爬虫管理平台
Crawlab是一个开源的分布式爬虫管理平台，支持多种主流编程语言和爬虫框架。系统提供完整的爬虫项目管理功能，包括任务调度、节点管理和爬虫部署等。其分布式架构确保了系统的可扩展性，适合管理各种规模的爬虫项目。通过主节点、工作节点、分布式文件系统和数据库构建，Crawlab为各类爬虫项目提供统一的管理与部署解决方案。
reprex - R语言包快速生成可复现代码
GitHubGithubMarkdownR语言reprex可复现示例开源项目
reprex是一个R语言包，用于快速创建可复现的代码示例。该工具支持从剪贴板、文件或直接输入获取代码，并生成GitHub风格的Markdown、R代码或HTML输出。reprex具备图片上传和会话信息添加功能，适用于GitHub、Stack Overflow等多种分享场景，方便开发者展示代码和寻求技术支持。
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。
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