recommender-system-tutorial

使用TensorFlow和Keras构建推荐系统的实践教程

TensorFlow 推荐系统机器学习深度学习 MovieLens数据集 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

examples - TensorFlow示例与教程，支持学习深度学习

GithubTensorFlowTensorFlow文档开源项目深度学习社区示例课程材料

TensorFlow示例库提供丰富的深度学习课程材料和示范代码，适合深入学习TensorFlow技术。库内容涵盖社区示例、官方课程材料及TensorFlow博客和YouTube频道的支持内容。通过阅读核心文档和示例代码，用户可以更好地理解和应用TensorFlow。欢迎社区贡献，查看贡献指南了解详细信息。

zero-to-mastery-ml - 从零到精通的机器学习全面指南

GithubScikit-LearnTensorFlowZero to Mastery Machine Learning开源项目数据科学机器学习

本教程涵盖了机器学习从基础到高级的完整学习路径。内容包括代码示例、笔记本、图像和其他资料，均可通过Udemy和zerotomastery.io获取。课程内容包括六步机器学习建模框架、数据科学工具、结构化数据项目、神经网络及深度学习。最新的在线课程材料正在开发中，预计2024年发布更新。此外，还提供学生分享的学习笔记，丰富学习资源。

data-science-ipython-notebooks - Python, TensorFlow, Scikit-learn 教程

GithubPythonTensorFlow开源项目数据科学机器学习深度学习

项目包含多个IPython笔记本，详解Python及其数据科学库例如TensorFlow、Scikit-learn与NumPy的使用，覆盖数据处理、统计分析到机器学习等多个应用场景。

RLMRec - 融合大语言模型的推荐系统表示学习框架

GithubRLMRec协同过滤大语言模型开源项目推荐系统表示学习

RLMRec是一个模型无关的推荐系统框架，利用大语言模型增强表示学习。该框架整合表示学习与大语言模型，深入捕捉用户行为和偏好的语义特征。RLMRec引入辅助文本信息，构建大语言模型支持的用户和物品画像，并通过跨视图对齐方法整合语义空间和协同关系信号。在多个公开数据集的评估中，RLMRec展现出显著的性能提升。

QRec - 跨平效推荐系统框架，集成前沿推荐模型

GithubPythonQRecTensorflow协同过滤开源项目推荐系统

QRec是一个基于Python 3.7.4和Tensorflow 1.14+的推荐系统框架，集成了多种高影响力和最新的推荐模型。该框架具有轻量级架构和用户友好的接口，支持快速的模型实现和评估。QRec支持跨平台，包括Windows、Linux和Mac OS，基于Numpy和Tensorflow，运行速度快。用户可以通过配置文件轻松管理和扩展，同时提供多种评估协议。最新更新包括多个在顶级会议发表的模型，如SIGIR'22的SimGCL等。详细使用文档请参阅QRec手册。

relataly-public-python-tutorials - Python机器学习和深度学习项目合集

GithubJupyter notebooksPython开源项目机器学习深度学习生成式AI

本页面汇集了多个用于机器学习、深度学习和分析的Python Jupyter笔记本，涵盖股票预测、图像分类、异常检测、数据可视化等技术内容。每个文件都是一个独立的Python项目，并在博客中有详细介绍。还包括分布式计算、生成式AI和推荐系统等高级主题，提升业务应用能力。访问relataly.com获取更多信息。

Production-Level-Deep-Learning - 生产级深度学习系统的部署与优化工程指南

Deep LearningGithubMachine LearningPyTorchTFXTensorFlow开源项目

本项目提供全面的工程指南，指导在实际应用中部署生产级深度学习系统。涵盖数据管理、开发、训练、评估、测试和部署等关键模块，并推荐最佳实践和工具。内容借鉴Full Stack Deep Learning Bootcamp、TFX Workshop和Pipeline.ai的高级KubeFlow Meetup，确保用户应对从模型训练到生产部署的各种挑战。

handson-ml - Python机器学习基础与实践指南

GithubJupyterMachine LearningPythonScikit-LearnTensorFlow开源项目

该项目通过Python教授机器学习基本原理，包含《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》书中的示例代码和习题解答。用户可以使用Colab、Binder和Deepnote在线体验这些notebooks，或通过Anaconda在本地安装项目进行学习。详细介绍了安装步骤和常见问题解决方法，帮助用户理解和应用机器学习技术。

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。

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。

相关项目

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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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AI写歌

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AI

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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Kimi

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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阿里绘蛙

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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探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

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美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

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