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POI-Recommendation

智能兴趣点推荐的前沿研究资源库

POI推荐深度学习时空数据个性化推荐图神经网络Github开源项目

这个项目汇集了兴趣点(POI)推荐领域的最新研究成果，包括深度学习、图神经网络和注意力机制等技术在POI推荐中的应用。项目重点关注时空依赖性、用户偏好建模和冷启动等问题，旨在改进POI推荐的个性化和情境感知能力。资源库收录了大量高质量论文及其代码实现，为POI推荐研究提供了全面的参考资料。

GithubGithub论文论文
介绍相关项目
Awesome-Pretraining-for-Graph-Neural-Networks - 图神经网络预训练技术论文资源库
Github图神经网络对比学习开源项目生成式预训练自监督学习预训练
该资源库全面收集了图神经网络预训练相关论文，按发表年份、图类型、预训练策略、调优策略和应用领域分类。内容涵盖静态图、动态图、异构图等图类型，以及生成式、对比学习、多任务学习等预训练策略。同时包含prompt tuning等调优方法，并涉及推荐系统、生物学等应用领域。资源库不断更新，为图神经网络预训练研究提供重要参考。
GNN4Traffic - 图神经网络在交通预测中的应用与研究综述
GNN4TrafficGithub交通预测图神经网络开源项目深度学习空间时间数据
GNN4Traffic项目汇集了图神经网络在交通预测领域的最新研究成果,涵盖多种GNN模型用于交通流量、需求和人流预测。项目提供相关论文、代码资源、数据集推荐和统计分析,是探索GNN在智能交通系统应用的重要资源库。
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。
RES-Interview-Notes - 推荐系统算法与实践全面指南
Github协同过滤开源项目推荐系统机器学习深度学习矩阵分解
RES-Interview-Notes项目全面涵盖推荐系统各个方面,包括基础理论、传统算法、深度学习模型及工程实践。内容涉及协同过滤、矩阵分解等经典方法,以及AutoRec、NeuralCF等前沿模型。同时探讨了系统评估和落地实施,为推荐算法工程师提供系统学习资料。
Knowledge-Graph-Tutorials-and-Papers - 知识图谱研究资源与教程综合指南
Github关系抽取实体识别开源项目知识图谱知识融合自然语言处理
该项目汇集了知识图谱领域的综合研究资源，涵盖从知识抽取、图谱构建到应用的各个方面。内容包括子领域论文、教程、工具，并重点关注数据库社区相关工作。此外，项目收录了顶尖学者的教程笔记、实用开源工具和基准数据集。这是知识图谱研究人员和开发者深入学习的一站式资源库。
RecBole-GNN - 图神经网络推荐算法开源库
GithubPyTorchRecBole-GNN图神经网络开源库开源项目推荐系统
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。
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。
Awesome-LLM-for-RecSys - 关于大型语言模型 （LLM） 相关推荐系统主题的论文和资源的集合
ACM Transactions on Information SystemsChatGPTGithubLLM开源项目推荐系统论文更新
Awesome-LLM-for-RecSys聚焦大语言模型与推荐系统的交汇点，提供领先的研究成果与资源。该项目持续跟踪最新动态，举行定期论文评述，旨在为研究者和开发者深化对LLM在推荐系统中应用的理解提供支持。
awesome-AI-for-time-series-papers - 时间序列分析领域的人工智能前沿研究与资源集锦
AIGithub开源项目数据挖掘时间序列机器学习深度学习
这是一个全面收录人工智能在时间序列分析(AI4TS)领域最新研究成果的资源库。项目汇集了顶级AI会议和期刊发表的论文、教程和综述，涉及时间序列、时空数据、事件数据等多个方面。资源库实时更新NeurIPS、ICML、KDD等重要会议的相关论文，为AI4TS领域的研究人员和工程师提供了丰富且及时的学术参考。
llms_paper - 一个专注于顶会论文的记录与整理，涵盖多模态、PEFT等多个领域的高级学术资源库
GithubLLMsNLP多模态开源项目推荐系统搜索引擎
llms_paper是一个高级学术资源库，专注于顶会论文的记录与整理，涵盖多模态、PEFT、小样本QA问答等多个领域。该项目深入探讨了LLMs在医疗、法律等多个行业中智能问答系统的应用，并展示了LLMs在多模态交互及数据解析方面的有效性。为算法工程师和研究人员提供最新的研究成果与实用技术笔记，是深入LLMs领域的理想资源。
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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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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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