Logo
Project Icon

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。

访问官网访问官网GithubGithub论文论文
介绍相关项目
RSPapers - 关于推荐系统的必读论文的精选清单
Github协同过滤开源项目推荐系统深度学习知识图谱隐私保护
RSPapers提供综合的推荐系统研究资源，覆盖系统教程、综合调研和多种议题，如社交、基于深度学习、冷启动、效率、探索与利说问题等，加上基于知识图谱和评论的最新研究。该资源库定期更新，包含多领域实用案例及隐私保护策略，非常适合研究者与实践者。
LLM4RS - 将ChatGPT应用于推荐系统的实证研究
ChatGPTGithub大语言模型实验分析开源项目排序策略推荐系统
LLM4RS项目从信息检索角度评估了ChatGPT在推荐系统中的表现。研究对比了点式、配对式和列表式排序方法，发现ChatGPT在多个领域数据集上表现突出，其中列表式排序在成本和性能间达到最佳平衡。项目还探讨了ChatGPT解决冷启动问题和提供可解释推荐的潜力。LLM4RS提供了全面的评估框架、数据集和实验结果，为研究大语言模型在推荐系统中的应用提供了重要参考。
param - 全面评估AI训练平台性能的综合基准测试套件
AI训练GithubPARAM Benchmarks开源项目性能评估计算基准通信基准
PARAM (PyTorch based Arbitrary Range Micro-benchmarks) Benchmarks是一个评估AI训练和推理平台的综合基准测试库。它包括通信和计算微基准测试以及完整工作负载，弥补了独立C++基准测试和应用级基准测试之间的空白。PARAM能够深入分析系统架构和框架级开销，涵盖通信、计算和端到端工作负载评估。该开源项目采用MIT许可证，欢迎社区贡献。
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。
fun-rec - 系统化机器学习推荐算法教程与实战
FunRecGithub开源项目推荐系统机器学习算法工程师阿里天池
本教程适合具备机器学习基础、希望进入推荐算法领域的学习者，内容包括推荐系统概述、算法基础、实战项目和面经总结。系统化学习从基础到实战，助力面试成功。由多位热爱分享的同学整理，FunRec学习社区提供交流和技术支持。
RecSysPapers - 推荐系统研究进展与行业实践全面汇总
Github开源项目推荐系统深度学习点击率预测特征交互论文汇总
RecSysPapers项目收录827篇推荐系统相关论文，涉及召回、排序、多任务和多模态等领域。项目持续更新业界进展，提供分类和阅读指引，是推荐系统研究和实践的重要参考。收录论文包括阿里巴巴、谷歌、微软等知名公司的最新实践，对推荐系统技术的理解和应用具有参考价值。
tsbs - 开源时间序列数据库性能测试工具集
GithubTSBS基准测试开源项目性能测试数据库时间序列
TSBS是一个开源的时间序列数据库基准测试工具集,支持多种主流数据库如TimescaleDB和InfluxDB。它可模拟DevOps和IoT场景,生成测试数据并评估数据写入和查询性能。TSBS提供了完整的测试流程,包括数据生成、加载和查询执行,有助于用户全面评估和选择最适合需求的时间序列数据库。
LibRecommender - 推荐系统开源库 集成多种算法与完整工作流
GithubLibRecommender协同过滤开源项目推荐系统机器学习深度学习
LibRecommender是一个专注于端到端推荐流程的开源系统库。它实现了FM、DIN、LightGCN等多种流行算法,支持协同过滤和基于内容的混合推荐。该库具有低内存占用、支持冷启动和动态特征等优势,提供从数据处理到模型训练、评估和部署的完整工作流。其API设计统一友好,适用于多种推荐场景。
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。
PERSIA - 突破百万亿参数的推荐模型训练框架
GithubPERSIA大规模训练并行计算开源项目推荐系统深度学习
PERSIA代表'并行推荐训练系统与混合加速'，是一个创新的开源框架，专为训练超大规模深度学习推荐模型而设计。该系统能够处理高达100万亿参数的模型，在效率和可扩展性方面表现卓越。PERSIA不仅在公共数据集上展现出优势，还在大型商业应用中得到实际验证。作为首个公开的PyTorch基础推荐训练系统，PERSIA为推荐算法的研究和应用开辟了新的可能性。
相关项目
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

使用协议隐私政策广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号