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RecStudio

基于PyTorch的模块化推荐系统库 支持多任务多模型

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。

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。
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。
RecAI - 衔接大语言模型和推荐系统
AI代理GithubLLM4RecRecAI开源项目推荐系统深度学习
RecAI 项目旨在通过整合大规模语言模型 (LLMs) 开发更先进的推荐系统,主要提升交互性、可解释性和控制性。项目研究了多种技术,包括推荐 AI 代理、个性化提示、语言模型微调、模型解释器和评价系统。目标是通过全面的方法,解决 LLM4Rec 在实际应用中的需求,打造更加智能和可信赖的推荐系统。
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。
recommenderlab - R语言推荐系统开发与评估框架
GithubR包recommenderlab协同过滤开源项目推荐系统评估框架
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。
cornac - 多模态推荐系统比较框架
CornacGithub多模态开源项目推荐系统机器学习辅助数据
Cornac是一个多模态推荐系统比较框架,支持文本、图像等辅助数据。它便于快速实验和实现新模型,兼容TensorFlow、PyTorch等库。Cornac实现了协同过滤、内容推荐等多种算法,支持高效近似最近邻搜索。框架还提供简单的模型部署方式,有助于构建推荐系统应用。
gitrec - 基于用户兴趣的GitHub仓库推荐系统
GitHubGitRecGithub开源项目推荐系统浏览器扩展
GitRec是一个基于Gorse的开源GitHub仓库推荐系统。该系统通过浏览器扩展,根据用户收藏的仓库智能推荐相关项目,并为热门仓库匹配相关资源。GitRec支持Chrome、Edge和Firefox等主流浏览器,安装便捷。系统采用Docker部署,支持数据导入和可视化监控,为开发者提供个性化的GitHub仓库发现服务,有助于提高项目探索效率。
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。
Agent4Rec - 千名AI代理模拟真实用户推荐行为
Agent4RecGithubMovieLens-1M开源项目推荐系统模拟实验生成式智能体
Agent4Rec是一个推荐系统模拟器,基于大型语言模型创建1000个具有独特社交特征和偏好的AI代理。这些代理能与个性化电影推荐互动,模拟观看、评分等行为。项目探索AI代理在模拟真实用户推荐行为方面的潜力,支持多种推荐算法和配置,有助于研究推荐系统中的复杂问题。
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。
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推荐项目
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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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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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稿定AI

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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