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BARS

推荐系统开放基准测试项目

BARS推荐系统基准测试开源项目性能评估Github

BARS项目致力于解决推荐系统领域缺乏统一基准测试的问题。它通过开放式基准测试提高研究可重复性和结果一致性。目前涵盖CTR预测和候选项匹配任务，未来将扩展到列表重排序和多任务推荐领域。该项目鼓励学术界和业界参与，共同推动推荐系统研究的进步。

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介绍相关项目
primeqa - PrimeQA：多语言问答系统的开源研究和开发平台
GithubPrimeQA信息检索多语言问答开源项目机器阅读理解问题生成
PrimeQA是一个开源平台，帮助研究人员和开发人员训练先进的问答模型。用户可以在PrimeQA上复制NLP会议中的实验，下载预训练模型并应用于自定义数据。该平台支持信息检索、多语言阅读理解、问题生成及检索增强的生成技术。PrimeQA在多个排行榜中名列前茅，整合Transformers工具包以提供强大的问答功能，满足领先的研究和开发需求。
bigcodebench - 高难度代码生成基准测试评估LLM编程能力
BigCodeBenchGithub代码生成大语言模型开源项目编程能力评估基准
BigCodeBench是一个具有挑战性的代码生成基准测试，用于评估大型语言模型的实际编程能力。它提供复杂指令和多样函数调用，包括数据集、生成和评估脚本。基于EvalPlus框架，BigCodeBench实现精确评估和排名，提供预生成样本以加速研究。支持多种评估环境，采用unittest进行代码测试，为研究人员提供全面工具。
recommenders - 利用TensorFlow构建推荐系统模型的库
GithubKerasTensorFlow Recommenders开源项目推荐系统数据准备模型训练
TensorFlow Recommenders 是一款利用TensorFlow构建推荐系统模型的库。它涵盖了数据准备、模型构建、训练、评估和部署的完整工作流程，基于Keras，旨在为用户提供易学且灵活的体验，能够支持构建复杂模型。只需确保安装TensorFlow 2.x，并使用pip安装即可开始使用。详细的文档和教程能够帮助用户快速入门。
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。
SASRec.pytorch - 基于PyTorch的SASRec模型实现
GithubPyTorchSASRec序列推荐开源项目推荐系统自注意力机制
SASRec.pytorch项目提供了自注意力序列推荐模型的PyTorch实现。相比原始TensorFlow版本，该项目优化了训练和推理流程，修复了正位置嵌入等问题。代码包含模型训练、评估和推理示例，并在MovieLens-1M数据集上展示了NDCG@10和HR@10指标的性能。项目适用于需要在PyTorch环境中研究或应用SASRec模型的人员，为推荐系统领域提供了有价值的开源资源。
disco - Ruby协同过滤推荐系统库 支持用户和物品推荐
GithubRailsRuby协同过滤开源项目推荐系统矩阵分解
Disco是一个用于Ruby和Rails的推荐系统库，基于协同过滤技术。该库支持用户和物品推荐，可处理显式和隐式反馈数据，并使用高性能矩阵分解算法。Disco提供简洁的API，支持存储推荐结果和模型，能够解决冷启动问题。此外，它可与近似最近邻库集成，提升大规模数据集的性能。
bert_score - 先进的自然语言生成评估工具
BERTScoreGithub开源项目文本生成评估机器学习自然语言处理预训练模型
BERTScore是一种创新的自然语言生成评估工具，基于BERT预训练模型的上下文嵌入技术。它通过计算候选句和参考句中单词的余弦相似度，得出精确度、召回率和F1分数。研究表明，BERTScore在句子级和系统级评估中与人工判断具有高度相关性。该项目支持130多种预训练模型，适用于多种语言的文本生成评估。BERTScore提供Python接口和命令行工具，操作简便，是自然语言处理领域的有力辅助工具。
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。
uncertainty-calibration - 深度学习预测校准技术的前沿研究与实践应用
Github不确定性量化广告推荐开源项目机器学习模型评估预估校准
uncertainty-calibration项目是预估校准技术研究的综合资源库。该项目涵盖后处理方法、模型集成方法和校准理论分析等多个领域，并提供广告等实际应用案例。项目还包括评价指标、公开数据集和中文资料，为研究人员和从业者提供了全面的校准技术参考。
CRUD_RAG - 全面评估中文检索增强生成系统的基准测试
CRUD-RAGGithub中文基准测试大语言模型开源项目检索增强生成评估系统
CRUD_RAG是一个全面的中文检索增强生成(RAG)系统评估基准。该项目包含36166个测试样本，覆盖CRUD操作，支持多种评估指标。CRUD_RAG提供原生中文数据集、评估任务和基线模型，并具备一键式评估功能。这一工具可助力研究人员和开发者全面评估和优化中文RAG系统性能，推动中文自然语言处理技术的进步。
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