Project Icon

RecBole-GNN

图神经网络推荐算法开源库

RecBole-GNN是一个开源的图神经网络推荐算法库,基于PyTorch和RecBole构建。该库专注于复现和开发GNN推荐算法,涵盖通用、序列和社交推荐三大类别。它提供统一API、高效图处理模块和丰富的算法库,支持多种前沿GNN推荐模型。RecBole-GNN还提供详细的性能对比,为研究人员提供便捷的GNN推荐算法开发和评估平台。

pytorch_geometric - 图形神经网络开发库
GithubPyTorch Geometric图神经网络开源项目数据处理机器学习深度学习
PyTorch Geometric是一个基于PyTorch的图形神经网络库,旨在简化结构化数据的建模与训练流程。支持小批量和大规模图的处理,并提供全面的GPU加速、数据管道处理以及常用基准数据集。这使得它成为机器学习研究者和初学者理想的选择。
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。
Transformers4Rec - 灵活高效的PyTorch兼容序列与会话推荐库
GithubHugging Face TransformersNLPPyTorchRecSysTransformers4Rec开源项目
Transformers4Rec是一个结合Hugging Face Transformers框架的高效库,专注于自然语言处理和推荐系统的结合。通过支持多种输入特征和模块化设计,它提供了与PyTorch兼容的高灵活性架构。集成NVTabular和Triton Inference Server,实现了全GPU加速的管道,优化了序列和会话推荐效果。其在业内竞赛中的优异表现展示了其在会话推荐任务中的高准确性。
RLMRec - 融合大语言模型的推荐系统表示学习框架
GithubRLMRec协同过滤大语言模型开源项目推荐系统表示学习
RLMRec是一个模型无关的推荐系统框架,利用大语言模型增强表示学习。该框架整合表示学习与大语言模型,深入捕捉用户行为和偏好的语义特征。RLMRec引入辅助文本信息,构建大语言模型支持的用户和物品画像,并通过跨视图对齐方法整合语义空间和协同关系信号。在多个公开数据集的评估中,RLMRec展现出显著的性能提升。
graph-learn - 大规模分布式图神经网络框架,兼容PyTorch和TensorFlow
GithubGraph-Learn分布式框架图神经网络大规模图数据实时推理开源项目
Graph-Learn是一款分布式框架,专为开发和应用大规模图神经网络(GNN)而设计,已成功应用于阿里巴巴的搜索推荐、网络安全和知识图谱等场景。框架包括GraphLearn-Training和Dynamic-Graph-Service模块,支持批量图采样、在线推理及流图更新功能,兼容PyTorch和TensorFlow,提供完整的GNN模型开发解决方案。
RecTools - 功能丰富的推荐系统开发Python库
GithubPython库RecTools开源项目推荐系统数据处理机器学习
RecTools是一个专为推荐系统开发设计的Python库。它集成了数据处理、指标计算、多种推荐模型和模型选择框架。支持矩阵分解、最近邻和神经网络等算法,并可利用用户和物品特征。RecTools注重易用性和灵活性,有助于快速构建和部署推荐系统。
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。
graph-neural-network-course - 图神经网络教程,从基础架构到前沿技术
GithubPyTorch Geometric图分类图神经网络开源项目深度学习节点分类
这个项目是一个全面的图神经网络(GNN)教程,内容涵盖基础架构到最新技术。课程包含四个章节:GNN简介、图注意力网络、GraphSAGE和图同构网络,每章配有详细文章和实践代码。教程旨在帮助学习者掌握GNN的核心概念和实现方法,适合对深度学习感兴趣的研究者和开发者。
egnn-pytorch - PyTorch实现的E(n)等变图神经网络
EGNNGithub分子预测图神经网络坐标更新开源项目特征更新
这个开源项目使用PyTorch实现了E(n)等变图神经网络(EGNN)。项目提供了EGNN的简洁接口,支持边特征和稀疏邻居等功能。EGNN在动力系统建模和分子活性预测等任务中表现领先。项目还包含详细示例和稳定性优化方法,适用于处理复杂的图结构数据。
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。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

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。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号