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KDDCUP-2020

KDD Cup 2020电商平台去偏见挑战第六名方案

KDD Cup 2020电子商务数据挑战去偏见解决方案Github开源项目

此项目展示KDD Cup 2020电商平台去偏见挑战赛的第六名解决方案。方案针对电商平台推荐系统中的偏见问题进行探索，旨在改善系统公平性。项目仓库包含了解决方案的代码实现和相关文档。该解决方案为电子商务领域的偏见研究提供了参考。感兴趣的人可以通过skewcy@gmail.com联系作者获取更多信息。

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介绍相关项目
fairness-indicators - Tensorflow 的公平性评估和可视化工具包
Fairness IndicatorsGithubTensorflow二分类和多分类分类器公平性指标开源项目模型评估
Fairness Indicators支持团队评估和改进模型的公平性，适用于二元和多分类模型。通过TensorFlow工具包，可以计算常见的公平性指标，并分析数据集分布及模型性能。该工具能处理大规模数据集，并提供信心区间和多阈值评估功能。Fairness Indicators与TensorFlow Data Validation、TensorFlow Model Analysis和What-If Tool紧密集成，助力优化模型。
Prycing - AI驱动的电商智能定价解决方案
AI工具Prycing价格管理深度学习电商平台竞争力分析
Prycing为电商(e-commerce)和品牌提供智能定价解决方案，通过竞争力分析和竞品价格监控等功能，帮助企业优化价格策略。该平台利用深度学习技术，无需编码即可使用，适合各种规模的企业。用户可以通过30天免费试用，体验如何提升销售业绩、利润和广告投资回报率(ROAS)。
ranking - TensorFlow平台上的学习排名技术库
GithubTensorBoardTensorFlow Ranking学习排序开源项目排序模型深度学习
TensorFlow Ranking是一个适用于学习排名（LTR）技术的开源库，基于TensorFlow平台。该库包括点对、成对和列表损失函数，以及各类排名指标如平均倒数排名（MRR）和标准折扣累积增益（NDCG）。它提供了群组评分功能和LambdaLoss的实现，用于优化排名指标。此外，它还支持从偏见反馈数据中进行无偏学习。该库旨在为学术研究和工业应用提供一个开放、便捷的平台。用户可通过教程和演示快速入门，无需复杂安装。
imbalanced-learn - Python库解决机器学习不平衡数据问题
Githubimbalanced-learnscikit-learn开源项目数据不平衡机器学习重采样技术
imbalanced-learn是一个Python库，专门解决机器学习中的数据不平衡问题。它提供了多种重采样技术，如过采样、欠采样和组合方法，以获得更公平和稳健的模型。该库与scikit-learn完全兼容，使用简单，并提供详细文档和示例。作为scikit-learn-contrib项目的一部分，imbalanced-learn为数据科学家和机器学习工程师提供了处理不平衡数据集的有力工具。
AI-Competition-Collections - 全面的AI竞赛经验和技巧开源资源集
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这是一个综合性AI竞赛资源库，囊括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的比赛经验和技巧。项目汇总了顶级赛事的解决方案，同时提供竞赛平台和相关公众号信息。对AI开发者和竞赛参与者而言，此资源库提供了丰富的学习和参考材料。
clothes-virtual-try-on - AI驱动的虚拟试衣技术革新在线服装购物体验
Cloths Virtual Try OnGithubGradio界面在线演示开源项目更新日志虚拟试衣
本开源项目开发了一种虚拟试衣解决方案，旨在改善在线服装购物体验。项目利用图像处理和生成对抗网络(GAN)技术，将服装图像融合到用户照片中，生成逼真的试穿效果。这一技术创新有助于提高顾客购买决策的准确性，同时为服装零售商提供了新的营销工具。项目目前已在GitHub上开源，并提供了Colab演示界面，方便用户体验和开发者进行二次开发。
Surprise - 专为推荐系统设计的Python科学计算工具包
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Surprise是一个专门用于构建和分析基于显式评分数据的推荐系统的Python科学计算工具包。它简化了数据集处理，提供多种预测算法和相似度度量，支持新算法实现，并具备评估和比较算法性能的工具。Surprise适用于学术研究和商业应用，为推荐系统开发提供了全面的解决方案。
distilbert-base-multilingual-cased-sentiment - 多语种情感分析模型的高效文本分类能力
Amazon评论GithubHuggingfacedistilbert-base-multilingual-cased-sentiment开源项目情感分析文本分类机器学习模型
本项目基于distilbert-base-multilingual-cased模型进行微调，在amazon_reviews_multi数据集上实现了优异的文本分类效果，准确率和F1值均为0.7648。模型通过优化训练参数和分布式数据处理，实现高效运行，适合多语言情感分析应用场景，可用于全球市场的用户评价分析。
toxic-comment-model - DistilBERT微调的高性能在线评论毒性分类模型
DistilBERTGithubHuggingface开源项目文本分类有毒评论机器学习模型自然语言处理
该模型是基于DistilBERT微调的在线评论毒性分类器，在测试集上达到94%准确率和0.59 F1分数。它易于使用，适合处理各类在线评论，但在某些身份群体相关评论上可能存在偏见。模型使用Kaggle竞赛数据集训练，用户在应用时应注意其在特定群体评论分类上的局限性。
self-paced-ensemble - 自适应集成学习框架解决高度不平衡数据分类
GithubPython库Self-paced Ensemble不平衡数据分类开源项目机器学习集成学习
Self-paced Ensemble (SPE)是一个处理大规模高度不平衡数据分类的集成学习框架。SPE采用严格平衡的欠采样策略,无需计算样本间距离,适用于各类数据集。该框架计算高效,性能优异,可与多种学习模型兼容。作为通用框架,SPE能提升现有方法在不平衡数据上的表现,特别适合处理噪声大、极度不平衡的大规模数据集。
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