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recommenders

利用TensorFlow构建推荐系统模型的库

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-tutorial - 使用TensorFlow和Keras构建推荐系统的实践教程
GithubMovieLens数据集TensorFlow开源项目推荐系统机器学习深度学习
本项目提供了一个详细的推荐系统开发教程,基于TensorFlow Recommenders和Keras。教程介绍了信息检索和推荐系统基础,通过Jupyter notebook展示了MovieLens数据集处理、特征预处理、检索和排序模型构建,以及Spotify Annoy相似项搜索。内容涵盖了推荐系统的核心技术和实践方法,适合学术研究者和业界专业人士学习。
recommenders - 从概念到部署推动推荐系统的发展的完整教程
GithubRecommenders内容过滤协同过滤开源项目推荐系统机器学习
Recommenders项目支持开发者和技术爱好者从概念到部署推动推荐系统的发展。项目提供完整的教程,包括数据准备、模型建立、评估和优化,通过丰富的Jupyter笔记本示例展示各种推荐算法的实际应用。
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。
recommenders-addons - 大规模推荐系统中的动态嵌入技术增强体验
GPU加速GithubTensorFlow Recommenders Addons动态嵌入技术大规模训练开源项目推荐系统
TensorFlow Recommenders Addons通过引入动态嵌入技术,使TensorFlow更适合搜索、推荐和广告模型的训练,全面兼容TensorFlow优化器和CheckPoint功能,支持GPU上的训练和推理。项目增强了推荐系统性能,解决了哈希冲突问题,并提供多种动态嵌入存储选项(如cuckoohash_map和Redis)。支持TF serving和Triton Inference Server,以便在大规模环境中部署和评估复杂推荐模型。
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。
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。
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。
QRec - 跨平效推荐系统框架,集成前沿推荐模型
GithubPythonQRecTensorflow协同过滤开源项目推荐系统
QRec是一个基于Python 3.7.4和Tensorflow 1.14+的推荐系统框架,集成了多种高影响力和最新的推荐模型。该框架具有轻量级架构和用户友好的接口,支持快速的模型实现和评估。QRec支持跨平台,包括Windows、Linux和Mac OS,基于Numpy和Tensorflow,运行速度快。用户可以通过配置文件轻松管理和扩展,同时提供多种评估协议。最新更新包括多个在顶级会议发表的模型,如SIGIR'22的SimGCL等。详细使用文档请参阅QRec手册。
RecStudio - 基于PyTorch的模块化推荐系统库 支持多任务多模型
GithubPyTorchRecStudio开源项目推荐系统机器学习深度学习
RecStudio是一个基于PyTorch的模块化推荐系统库。它支持通用、序列、知识、特征和社交等多种推荐任务。该框架提供灵活的模型结构、统一的数据处理、GPU加速、简洁的模型分类和多种负采样方法。RecStudio为推荐系统研究和开发提供了高效便捷的工具。
EasyRec - 开源深度学习推荐系统框架
EasyRecGithub大规模模型开源项目推荐系统深度学习自动化
EasyRec是一个开源的推荐系统框架,集成了多种深度学习模型,用于候选生成、评分和多任务学习等推荐任务。该框架支持多种运行平台和数据输入方式,提供简单配置、智能功能和丰富的模型选择。EasyRec通过简化配置和超参数调优,提高了高性能模型的生成效率。它还支持大规模部署、自定义开发和快速向量检索,适用于多种推荐场景。
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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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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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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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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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