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BARS

推荐系统开放基准测试项目

BARS推荐系统基准测试开源项目性能评估Github

BARS项目致力于解决推荐系统领域缺乏统一基准测试的问题。它通过开放式基准测试提高研究可重复性和结果一致性。目前涵盖CTR预测和候选项匹配任务，未来将扩展到列表重排序和多任务推荐领域。该项目鼓励学术界和业界参与，共同推动推荐系统研究的进步。

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介绍相关项目
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。
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。
RecSys_Course_AT_PoliMi - 推荐系统算法库与评估框架
Github协同过滤开源项目推荐系统机器学习相似度计算矩阵分解
该项目提供多种推荐系统算法实现,包括协同过滤KNN、矩阵分解和图模型等。框架集成了评估模块、数据处理功能,便于快速构建和测试推荐系统。采用Python和Cython开发,注重性能优化,适合推荐系统的教学与研究使用。
RePlay - 全周期推荐系统开发与评估框架
GithubRePlay开源项目推荐系统数据预处理模型评估超参数优化
RePlay是一个覆盖推荐系统全生命周期的开发评估框架。它集成了数据预处理、模型构建、参数优化、性能评估和模型集成等功能。该框架支持CPU、GPU等多种硬件，并可与PySpark结合实现分布式计算。RePlay能帮助开发者顺利将推荐系统从离线实验转到在线生产环境，提升系统的可扩展性和适应性。
TabularBenchmarks - 机器学习算法在表格数据上的性能评估基准
Github开源项目性能评估数据集机器学习算法表格数据
TabularBenchmarks是一个开源项目，提供多种数据集和评估脚本，用于测试机器学习算法在表格数据上的性能。项目将数据集存放在input文件夹，算法实现则位于scripts文件夹。这些资源使研究人员能够客观比较不同算法处理表格数据的效果，有助于为特定任务选择合适的算法。
Recommender_System - 推荐系统全面指南：从理论基础到工业实践
GithubGolangTensorFlow召回开源项目排序推荐系统
本项目系统介绍工业级推荐系统的理论知识，包括召回、排序、特征交叉和用户行为序列建模等核心环节。内容涵盖基于TensorFlow2的模型训练，以及高性能、高并发、高可用的Golang推理微服务实现。同时提供Scikit-learn和TensorFlow编程基础，为推荐系统学习者提供全面的知识体系和实践指导。
benchmarks - 主流机器学习库全面性能基准测试
CatBoostGPU加速Github基准测试开源项目性能比较机器学习
Benchmarks是GitHub上的开源项目，致力于多个主流机器学习库的性能对比。该项目涵盖CatBoost、XGBoost、LightGBM和H2O等库，对比范围包括二元分类、训练速度、模型评估、排序任务和SHAP值计算。此外还提供CPU与GPU性能对比和Kaggle竞赛数据集上的质量评估。这些全面的基准测试为机器学习从业者提供了客观的性能参考数据。
BIG-bench - 评估大型语言模型能力的开放基准
BIG-benchGithub任务创建基准测试开源项目模型评估语言模型
BIG-bench是一个开放的基准测试项目，致力于评估大型语言模型的能力并预测其未来发展。该项目包含200多个多样化任务，涉及算术、推理等多个领域。研究人员可通过JSON或编程方式贡献新任务，并利用公开模型进行评估。BIG-bench Lite作为24个精选任务的子集，提供了高效的模型性能评估方法。这一平台为深入研究语言模型能力提供了宝贵资源。
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。
BasicTS - 公平且标准的时间序列预测基准和工具包
BasicTSGithub基准测试工具包开源项目时间序列预测深度学习
BasicTS是一个开源的时间序列预测基准和工具包，支持空间-时间预测和长时间序列预测等任务。它提供统一标准的评估流程，实现对主流深度学习模型的公平对比。BasicTS还提供易用的接口，便于设计和评估新模型。该项目内置多个数据集和基线模型，支持多种计算设备，并有完善的日志系统。BasicTS致力于推动时间序列预测研究的发展。
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