RecSysPapers

推荐系统研究进展与行业实践全面汇总

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。

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介绍相关项目

nlp-paper - 自然语言处理经典与前沿论文推荐与解析

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本项目提供自然语言处理领域经典与前沿论文的更新与精读笔记，涵盖大模型、聚类、向量召回和对话系统等多个主题。配备搜索工具，高效查找所需论文及笔记。同时提供文本相似度计算、对话系统构建和其他NLP工具代码仓库链接，提供技术支持与参考。

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

llms_paper - 一个专注于顶会论文的记录与整理，涵盖多模态、PEFT等多个领域的高级学术资源库

GithubLLMsNLP多模态开源项目推荐系统搜索引擎

llms_paper是一个高级学术资源库，专注于顶会论文的记录与整理，涵盖多模态、PEFT、小样本QA问答等多个领域。该项目深入探讨了LLMs在医疗、法律等多个行业中智能问答系统的应用，并展示了LLMs在多模态交互及数据解析方面的有效性。为算法工程师和研究人员提供最新的研究成果与实用技术笔记，是深入LLMs领域的理想资源。

RLMRec - 融合大语言模型的推荐系统表示学习框架

GithubRLMRec协同过滤大语言模型开源项目推荐系统表示学习

Ad-papers - 探索最新计算广告学术论文与实用技术的开源集合与资源库

Github优化方法因子分解机嵌入模型开源项目计算广告预算控制

Ad-papers汇集了计算广告领域的学术论文、实用技术和业界分享，为广告行业的研究者和实践者提供理论支持和实践案例。涵盖优化方法、话题模型、大数据基础架构等多个子领域。开放性的开源属性强调项目的共享精神，适合广告技术开发者、数据科学家以及学术研究人员。

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。

Reinforcement-Learning-Papers - 强化学习顶会论文精选资源库

Github多智能体开源项目强化学习研究趋势算法论文集

这是一个汇集AAAI、IJCAI、NeurIPS等顶级会议强化学习论文的资源库。涵盖多智能体、元学习、分层学习等前沿方向,提供PDF和代码链接。项目定期更新,为研究人员追踪领域发展、探索新算法提供便捷参考。

papers - 研究论文的分类和评论平台，帮助理解最新学术进展

Computational PathologyDiffusion ModelsGithub人工智能开源项目模型解释生存分析

该平台包含对超过410篇研究论文的分类、注释和评论，涵盖不确定性估计、组合法、随机梯度MCMC和变分推断等多个领域。用户可以通过详细的评论和分类，快速了解关键领域的最新研究成果。平台还包括30篇特别有趣的论文列表，以及对重要文献的分析方法和统计数据。主要关键词包括研究论文分类、机器学习、深度学习、医疗健康、人脸识别和视觉跟踪等。每篇论文的评论旨在帮助用户深入理解复杂的研究问题，提升学术知识储备。

AGIAgentAwesome-LLM-related-Papers-Comprehensive-TopicsGithubLLMReinforcement-Learning开源项目

本项目收集了大量与大型语言模型（LLM）相关的顶级论文和项目，涵盖记忆、推理、强化学习、视觉语言模型、提示工程等多种主题。用户可通过Notion浏览器进行互动式查阅，迅速获取相关论文和项目链接，轻松了解LLM领域的最新研究动态，帮助研究人员和开发者高效获取前沿信息。

EasyRec - 开源深度学习推荐系统框架

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