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Recommender_System

推荐系统全面指南：从理论基础到工业实践

推荐系统TensorFlowGolang召回排序Github开源项目

本项目系统介绍工业级推荐系统的理论知识，包括召回、排序、特征交叉和用户行为序列建模等核心环节。内容涵盖基于TensorFlow2的模型训练，以及高性能、高并发、高可用的Golang推理微服务实现。同时提供Scikit-learn和TensorFlow编程基础，为推荐系统学习者提供全面的知识体系和实践指导。

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介绍相关项目
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。
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。
recommender_system_with_Python - Python推荐系统的实现与应用实例
GithubPython协同过滤开源项目推荐系统深度学习矩阵分解
详细讲解使用Python实现推荐系统的方法与案例，涵盖内容过滤、协作过滤和矩阵分解等基本理论，并通过实际项目展示这些技术的应用。此外，还介绍了基于Naver新闻数据的推荐系统、使用Keras和深度学习技术的实例，以及利用LangChain和GPT-4o提升推荐系统解释性的案例。更多代码及详细说明请参阅相关博客文章。
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。
fun-rec - 系统化机器学习推荐算法教程与实战
FunRecGithub开源项目推荐系统机器学习算法工程师阿里天池
本教程适合具备机器学习基础、希望进入推荐算法领域的学习者，内容包括推荐系统概述、算法基础、实战项目和面经总结。系统化学习从基础到实战，助力面试成功。由多位热爱分享的同学整理，FunRec学习社区提供交流和技术支持。
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。
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。
RecSys_Course_AT_PoliMi - 推荐系统算法库与评估框架
Github协同过滤开源项目推荐系统机器学习相似度计算矩阵分解
该项目提供多种推荐系统算法实现,包括协同过滤KNN、矩阵分解和图模型等。框架集成了评估模块、数据处理功能,便于快速构建和测试推荐系统。采用Python和Cython开发,注重性能优化,适合推荐系统的教学与研究使用。
DeepRec - 基于TensorFlow的推荐系统框架 支持万亿级训练和优化
DeepRecGithub分布式训练开源项目推荐系统模型优化深度学习框架
DeepRec是一个基于TensorFlow的推荐系统深度学习框架。它支持万亿级样本和参数的分布式训练，提供嵌入变量、优化器等关键功能。该框架在CPU和GPU平台上进行了性能优化，包括运行时、算子和图级优化。DeepRec还支持增量检查点、分布式服务和在线学习等部署功能，为大规模推荐模型提供全面解决方案。
recommenders-addons - 大规模推荐系统中的动态嵌入技术增强体验
GPU加速GithubTensorFlow Recommenders Addons动态嵌入技术大规模训练开源项目推荐系统
TensorFlow Recommenders Addons通过引入动态嵌入技术，使TensorFlow更适合搜索、推荐和广告模型的训练，全面兼容TensorFlow优化器和CheckPoint功能，支持GPU上的训练和推理。项目增强了推荐系统性能，解决了哈希冲突问题，并提供多种动态嵌入存储选项（如cuckoohash_map和Redis）。支持TF serving和Triton Inference Server，以便在大规模环境中部署和评估复杂推荐模型。
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