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大规模推荐系统中的动态嵌入技术增强体验

TensorFlow Recommenders Addons推荐系统动态嵌入技术GPU加速大规模训练Github开源项目

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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介绍相关项目
RecStudio - 基于PyTorch的模块化推荐系统库 支持多任务多模型
GithubPyTorchRecStudio开源项目推荐系统机器学习深度学习
RecStudio是一个基于PyTorch的模块化推荐系统库。它支持通用、序列、知识、特征和社交等多种推荐任务。该框架提供灵活的模型结构、统一的数据处理、GPU加速、简洁的模型分类和多种负采样方法。RecStudio为推荐系统研究和开发提供了高效便捷的工具。
Merlin - GPU加速推荐系统解决方案 助力大规模数据处理与模型训练
GPU加速GithubNVIDIA Merlin开源项目推荐系统深度学习特征工程
Merlin是NVIDIA开发的开源库，为推荐系统提供GPU加速解决方案。它包含多个组件如NVTabular和HugeCTR，支持大规模数据处理、特征工程、模型训练和部署。Merlin能处理数百TB数据，通过GPU加速提升系统性能。它兼容TensorFlow、PyTorch等框架，便于构建和优化推荐模型。
generative-recommenders - 基于万亿参数序列转录器的生成式推荐系统框架
GithubHSTU序列模型开源项目性能基准推荐系统深度学习
HSTU是一个基于万亿参数序列转录器的生成式推荐系统框架。该项目在MovieLens和Amazon Reviews等公开数据集上进行了实验，结果显示HSTU在各项指标上均优于现有方法。项目开源了实验代码、配置文件和高效推理所需的Triton内核实现，方便研究者复现结果和进行后续研究。
DeepCTR - 简易模块化深度学习CTR模型库
CTR模型DeepCTRGithubTensorFlow开源项目推荐系统深度学习
DeepCTR是一个简易、模块化、可扩展的深度学习CTR模型库，提供tf.keras.Model和TensorFlow Estimator接口，适用于快速实验和大规模数据分布式训练。兼容TensorFlow 1.x和2.x，支持多种复杂模型的构建和预测。
recommenderlab - R语言推荐系统开发与评估框架
GithubR包recommenderlab协同过滤开源项目推荐系统评估框架
recommenderlab是一个用于开发和评估推荐系统的R语言框架。它支持用户-物品矩阵的稀疏表示，提供多种主流推荐算法，包括UBCF、IBCF、SVD、Funk SVD、ALS等。框架具备Top-N推荐、交叉验证、评分和二元数据处理等功能。recommenderlab还提供了训练/测试分割、MSE、RMSE、MAE等多种评估方法和指标，适用于电商、内容推荐等多个领域，为推荐系统研究和开发提供了全面的工具支持。
awesome-recommend-system-pretraining-papers - 推荐系统预训练及大型语言模型论文资源
GithubRecommend System大语言模型开源项目数据集用户表示预训练预训练模型
此资源汇总了预训练推荐系统和大型语言模型相关的论文，涵盖用户表示预训练、序列推荐、图预训练等子领域，并提供丰富的数据集和代码链接。研究人员可以通过该列表了解如何利用预训练和大型语言模型提升推荐系统性能，获得最新研究成果和实用工具。
models - 推荐系统深度学习模型库
GPU加速GithubMerlin ModelsTensorFlow开源项目推荐系统深度学习
Merlin Models是专为推荐系统设计的深度学习库，提供从经典机器学习到前沿深度学习的多种高质量模型实现。该库简化了模型训练和部署流程，内置行业最佳实践，并支持GPU加速。Merlin Models主要提供TensorFlow API，包含矩阵分解、双塔模型等经典和最新推荐模型架构。此外，它还提供可重用的构建块，便于自定义模型，并与Merlin平台其他组件无缝集成，支持构建完整的推荐系统流程。
MMRec - 现代多模态推荐系统研究工具箱
GithubMMRec图神经网络多模态推荐开源项目推荐系统深度学习
MMRec是一个现代化的多模态推荐系统工具箱，支持多种先进推荐模型，如图神经网络和自监督学习技术。它提供全面功能，包括数据预处理、模型训练和评估，便于研究人员高效开发和比较推荐算法。该工具箱配有详细文档和示例，适合快速上手和扩展研究。
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。
RecAI - 衔接大语言模型和推荐系统
AI代理GithubLLM4RecRecAI开源项目推荐系统深度学习
RecAI 项目旨在通过整合大规模语言模型 (LLMs) 开发更先进的推荐系统，主要提升交互性、可解释性和控制性。项目研究了多种技术，包括推荐 AI 代理、个性化提示、语言模型微调、模型解释器和评价系统。目标是通过全面的方法，解决 LLM4Rec 在实际应用中的需求，打造更加智能和可信赖的推荐系统。
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