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KDDCUP-2020

KDD Cup 2020电商平台去偏见挑战第六名方案

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。

tensor-house - 企业AI/ML项目的全面参考工具包
AI/ML应用GithubTensorHouse企业解决方案开源项目强化学习深度学习
为企业提供营销、定价、供应链和智能制造领域的AI/ML应用参考工具包,包括Jupyter笔记本、原型应用、数据集和评估问卷,帮助快速评估项目准备度,进行数据分析和构建模型原型,适用于深度学习、强化学习和因果推断方法。
ddd-example-ecommerce - 驱动设计和面向服务架构的Java电商示例
Domain-Driven DesignGithubJavaService-Oriented ArchitectureSpring frameworkeCommerce开源项目
本项目展示了使用Java和Spring框架,根据领域驱动设计(DDD)和服务导向架构(SOA)的原则实现电商平台的样例。涵盖销售、仓储、账单和配送等核心和支持领域,通过事件工作流进行领域间通信。项目还涉及模块化单体架构、逻辑与技术解耦及服务组合等技术,适合开发者了解DDD和SOA在实际项目中的应用。
Gift Recommender - 智能个性化礼物推荐服务
AI工具AI推荐Gift Recommender个性化礼物兴趣爱好礼物推荐
这是一个基于人工智能的在线礼物推荐服务。通过分析接收者的基本信息和兴趣爱好,系统能够推荐最适合的礼物选项。平台还提供礼物比较功能,帮助更好地理解接收者的喜好。该服务旨在解决送礼难题,提供便捷、智能的礼物选择体验。
RePlay - 全周期推荐系统开发与评估框架
GithubRePlay开源项目推荐系统数据预处理模型评估超参数优化
RePlay是一个覆盖推荐系统全生命周期的开发评估框架。它集成了数据预处理、模型构建、参数优化、性能评估和模型集成等功能。该框架支持CPU、GPU等多种硬件,并可与PySpark结合实现分布式计算。RePlay能帮助开发者顺利将推荐系统从离线实验转到在线生产环境,提升系统的可扩展性和适应性。
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。
leetcode - 全面系统的LeetCode刷题资源库
GithubLeetCode刷题开源项目数据结构算法编程面试
项目集合了丰富的LeetCode题解资源,内容包括算法思路分析、代码实现示例和数据结构概念总结。学习材料多样化,涵盖经典题目讲解、每日一题探讨和记忆辅助工具。此外还整合了电子书、个性化辅导和长期学习计划等进阶资源,全面支持算法能力的提升。项目同时推荐了一款专门用于提高LeetCode刷题效率的浏览器扩展工具。
baidu-ultr_uva-bert_ips-pointwise - 基于逆向倾向评分的Baidu-ULTR排序模型
Baidu-ULTRGithubHuggingface信息检索开源项目排序模型机器学习模型点击数据
该项目是基于Baidu-ULTR数据集训练的MonoBERT交叉编码器,采用逆向倾向评分(IPS)方法缓解点击数据中的位置偏差。模型在专家注释和用户点击测试集上评估了排序和点击预测性能,并提供了使用示例。这一开源模型可应用于信息检索领域的研究和实践。
wefe - 词嵌入公平性评估框架
GithubWEFE偏见评估公平性开源库开源项目词嵌入
WEFE是一个词嵌入公平性评估框架,用于测量和缓解词嵌入模型中的偏见。它统一了现有的公平性指标,提供标准接口来封装指标、测试集和计算模型公平性。WEFE还将偏见缓解过程标准化为计算和执行两个阶段。框架支持多种安装方式,提供详细文档。WEFE致力于推动词嵌入技术的公平性发展。
Quartile - 电商跨渠道广告优化与管理平台
AI工具Quartile广告优化机器学习电子商务营销跨渠道营销
Quartile提供电商广告管理平台,运用机器学习和AI技术优化跨渠道广告投放。平台支持自动化广告优化、统一报表分析和专业客户服务,助力品牌和零售商提升电商平台销售业绩。通过精准营销策略,Quartile帮助用户在竞争激烈的电商市场中提高效率并实现增长。
NBA-Machine-Learning-Sports-Betting - 使用机器学习预测NBA比赛结果与优化投注策略
GithubNBAPython体育博彩开源项目机器学习神经网络
本项目使用机器学习技术预测NBA比赛的胜负和投注选项,通过神经网络分析2007-08赛季以来的球队和赔率数据,胜率约为69%,胜赔预测准确率约为55%。输出数据包括球队的期望值和Kelly标准推荐的投注比例。该项目使用了Tensorflow、XGBoost、Numpy和Pandas等Python库,并提供命令行工具和Flask应用以便用户浏览数据。
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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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白日梦AI

白日梦AI提供专注于AI视频生成的多样化功能,包括文生视频、动态画面和形象生成等,帮助用户快速上手,创造专业级内容。

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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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讯飞绘镜

讯飞绘镜是一个支持从创意到完整视频创作的智能平台,用户可以快速生成视频素材并创作独特的音乐视频和故事。平台提供多样化的主题和精选作品,帮助用户探索创意灵感。

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讯飞文书

讯飞文书依托讯飞星火大模型,为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能,满足事务性工作的高频需求,帮助撰稿人节省精力,提高效率,优化工作与生活。

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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