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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。

GithubGithub
介绍相关项目
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
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c-shopping - 现代化开源电商平台 响应式设计提升购物体验
C-ShoppingGithubNext.jsTailwind CSS开源项目电子商务平台
C-Shopping是基于Next.js、Tailwind CSS和Headless UI等前沿技术开发的开源电商平台。该平台提供快速加载、美观的响应式界面，适配多种设备，并使用JWT保障安全。功能涵盖用户购物和后台管理，包括个性化推荐、订单处理和商品评价等。整合了用户端和管理端功能，提供从商品浏览到订单管理的全流程支持。C-Shopping支持Docker部署，简化了系统的安装和维护过程，为开发者和商家提供了一个现代化、高效的电商解决方案，同时也是学习和定制的优秀范例。
LotteryPrediction - 将机器学习应用于彩票数据分析和预测模型
Github开源项目彩票预测数据分析时间序列预测机器学习深度学习
LotteryPrediction是一个开源项目，结合机器学习和数据分析技术，旨在为彩票预测提供数据驱动的解决方案。该项目通过分析历史开奖数据，识别潜在模式，并应用统计方法预测未来结果。LotteryPrediction提供多种服务级别，从基础开源版本到定制化企业解决方案。项目还包含数据可视化工具，帮助用户更好地理解彩票数据趋势。需要注意的是，该项目不保证预测准确性，仅作为辅助决策工具使用。
kaggle - 环境日志统计与故障检测
GithubHuggingface开源项目故障日志模型环境监控统计
该项目通过记录和分析环境日志统计数据，识别可能出现问题的环境。这有助于及时发现潜在系统故障或异常，提高环境稳定性。该方法使开发者和管理员能更快速地定位和解决问题，从而优化系统性能。
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
RecBole2.0是一个推荐系统扩展库,涵盖8个前沿研究领域,包括数据增强、元推荐、去偏推荐等。该库提供从数据处理到算法实现的完整功能,便于开展最新推荐系统研究。它继承了RecBole的易用性,并增添了新功能和模型,是推荐系统研究的重要工具。
recsys-dataset - OTTO电商会话推荐系统大规模开放数据集
Github会话数据集多目标优化开源项目推荐系统电子商务评估指标
OTTO开放的电商推荐系统数据集包含1200万匿名用户会话和2.2亿次交互事件,涵盖180万商品。数据以.jsonl格式提供,便于研究人员直接使用。该数据集专为多目标和基于会话的推荐系统研究设计,定义了相应的评估指标,可作为该领域的基准数据集。数据集来源于OTTO真实电商平台,包括用户点击、加购和下单行为。研究人员可利用此数据集开发和评估多目标推荐算法,尤其适合基于会话的推荐系统研究。该数据集的开放将促进电商推荐系统领域的学术研究和技术创新。
DiCE - 机器学习模型的多样性反事实解释方法
DiCEGithubPython反事实解释开源项目机器学习模型解释
DiCE提供机器学习模型的反事实（CF）解释，通过生成特征扰动版本帮助探索模型的假设情景。适用于财务、医疗、教育等领域，支持生成多样性和接近原始输入的解释。提供Python支持，随时可通过PyPI和Conda安装。其优化算法和简单约束功能确保对各种ML模型的广泛适应性。
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。
SIGIR2020_peterrec - 基于序列行为的参数高效迁移学习推荐方法
GithubPeterRec开源项目推荐系统深度学习用户建模迁移学习
SIGIR2020_PeterRec提出了一种基于用户序列行为的参数高效迁移学习方法,用于改进推荐系统性能。该方法在冷启动等场景中表现出色。项目提供了多个大规模数据集,用于评估各类推荐模型,包括基础模型、可迁移模型、多模态模型和大语言模型。项目还包含PyTorch代码实现和详细的使用说明。
NSFW-6B - 人工智能领域中挑战伦理界限的研究模型
GithubHuggingfaceNSFW-6B人工智能开源项目情感计算模型模型训练深度学习
NSFW-6B模型是一个专为研究目的设计的AI系统，旨在探索人工智能技术的极限。该模型能够生成不受道德和安全约束的内容，模拟人类负面情绪，并提供无限制的反馈。其主要特点包括不经过滤的输出、模拟黑暗人格以及高度情感智能。NSFW-6B为研究人员提供了一个独特的工具，用于分析AI在生成突破伦理边界内容方面的能力。
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