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RSPapers

关于推荐系统的必读论文的精选清单

推荐系统深度学习协同过滤知识图谱隐私保护Github开源项目

RSPapers提供综合的推荐系统研究资源，覆盖系统教程、综合调研和多种议题，如社交、基于深度学习、冷启动、效率、探索与利说问题等，加上基于知识图谱和评论的最新研究。该资源库定期更新，包含多领域实用案例及隐私保护策略，非常适合研究者与实践者。

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介绍相关项目
applied-ml - 精选数据科学与机器学习应用案例研究和博客
Github开源项目推荐系统数据工程数据质量机器学习特征存储
通过精选的论文、文章和博客，学习企业如何实施数据科学与机器学习项目。了解不同公司对问题的定义、所采用的机器学习技术、背后的科学原理，以及所取得的商业成果，以便更好地评估投资回报。同时还包括最新的机器学习研究进展和实用指南。
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。
awesome-community-detection - 社区检测研究论文合集
Githubcommunity detection图分类开源项目张量分解深度学习谱方法
该页面汇总了社区检测领域的最新研究论文，覆盖深度学习、矩阵分解、标签传播、张量分解、谱方法等多种方法。资源包括实现代码以及分类、回归、欺诈检测、梯度提升等相关主题的其他资源。探索更多关于图分类、决策树和时间序列分析的前沿研究，帮助深入理解社区检测方法及其应用。
LibRecommender - 推荐系统开源库 集成多种算法与完整工作流
GithubLibRecommender协同过滤开源项目推荐系统机器学习深度学习
LibRecommender是一个专注于端到端推荐流程的开源系统库。它实现了FM、DIN、LightGCN等多种流行算法,支持协同过滤和基于内容的混合推荐。该库具有低内存占用、支持冷启动和动态特征等优势,提供从数据处理到模型训练、评估和部署的完整工作流。其API设计统一友好,适用于多种推荐场景。
awesome-pretrained-models-for-information-retrieval - 信息检索领域预训练模型研究综述与最新进展
Github信息检索开源项目搜索引擎深度学习神经网络预训练模型
该项目汇集了信息检索领域预训练模型相关的重要论文资源。内容涵盖第一阶段检索、重排序、联合学习等核心技术，以及大语言模型应用和多模态检索等前沿主题。项目提供了全面的文献综述，有助于研究人员和从业者了解该领域的最新进展和发展方向。资源列表系统梳理了稀疏检索、密集检索等关键技术，为相关研究提供了宝贵的参考。
Awesome-System-for-Machine-Learning - 机器学习系统研究资源汇总
AI系统GithubMachine Learning分布式计算大数据开源项目自动化机器学习
此项目汇集了机器学习系统研究的丰富资源，包括数据处理、训练系统和推理系统的开源代码与论文。项目由专门团队维护并定期更新，提供书籍、视频、课程和博客等学习材料，还推荐多篇系统设计的必读白皮书和研究论文，适合各个学习阶段。
annotated_research_papers - 逐行注释研究论文，帮助轻松理解复杂内容
Annotated Research PapersComputer VisionGithubMachine LearningResearch PapersSupervised Learning开源项目
提供逐行注释的研究论文资源，帮助读者轻松理解复杂论文内容。适合机器学习研究人员和工程师使用，涵盖计算机视觉、自然语言处理与深度学习等领域，同时附有代码链接，方便获取详细注释和专业解读。
Data-Scientist-Books - 提供AI、深度学习和机器学习相关的推荐书籍列表
AIDLGithubMLResearch开源项目项目实施
该项目提供AI、深度学习和机器学习相关的推荐书籍列表，适合初学者和有经验的研究者。这些书籍帮助读者快速入门，并深入掌握人工智能和机器学习领域的最新技术与应用，提供实际的项目实施指导和建议，从而更高效地完成AI/ML项目。
Reinforcement-Learning-Papers - 强化学习前沿论文收录与汇总
Github开源项目强化学习模型无关模型相关离线学习论文集
该项目全面收录强化学习领域最新论文,聚焦单智能体强化学习研究。内容涵盖模型无关、基于模型、离线、元学习等多个分支,并收录ICLR、ICML、NeurIPS等顶级会议论文。项目对每篇论文进行简要概括,为研究人员提供强化学习前沿进展参考。
awesome-search - 全面深入的搜索技术资源集合
Github个性化推荐开源项目排序优化搜索技术搜索质量评估检索算法
该资源集合涵盖了搜索技术的多个方面,从基础的词法搜索到先进的语义搜索和混合搜索。重点关注了结果排序、个性化推荐和多样化等核心问题,同时也包含了实用的架构设计、测试方法和评估指标。项目收录了众多高质量的技术文章、视频教程和行业案例,为搜索领域的研究人员和工程师提供了全面的学习资料。
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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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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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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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