recommendation
Dépôts open source suivis étiquetés recommendation, triés par étoiles.
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Dépôts créés au cours des 90 derniers jours et étiquetés recommendation.
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Bonnes pratiques pour les systèmes de recommandation
★ 21 861-3Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #2
Un package modulaire et extensible, facile à utiliser, pour les modèles de CTR basés sur le deep learning.
★ 8 049-1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #3
Maintenu officiellement et soutenu par PaddlePaddle, incluant CV, NLP, parole, recommandation, séries temporelles, grands modèles, etc.
★ 6 933+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #4
Une bibliothèque Python scikit pour construire et analyser des systèmes de recommandation.
★ 6 812+4Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #5
Recommandation quotidienne de nouveaux articles arxiv selon vos intérêts basés sur votre bibliothèque Zotero.
★ 5 896+21Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #6
Filtrage collaboratif Python rapide pour les jeux de données à rétroaction implicite.
★ 3 817+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #7
Articles et ressources classiques sur les systèmes de recommandation.
★ 3 568-2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #8
Une bibliothèque de modèles de correspondance profonde pour la recommandation et la publicité. Facilite l'entraînement de modèles et l'exportation de vecteurs de représentation pour la recherche ANN.
★ 2 433+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #9
Reproduction minimale de OneRec.
★ 1 780+10Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #10
CLI open source pour intégrer la recherche par IA, la recommandation et la récupération conversationnelle dans les systèmes d'agents et les systèmes métier.
★ 1 176+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #11
Collection d'articles et de documents classiques et de pointe sur les systèmes de recommandation et la prédiction CTR.
★ 1 016+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #12
[Pytorch] Modèle de récupération générative utilisant des identifiants sémantiques issu de "Recommender Systems with Generative Retrieval"
★ 844+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #13
Recommandations de services VPN : à partir de 14 yuans/mois pour 150 Go, prise en charge des protocoles SS/v2Ray/Trojan, ligne dédiée IEPL, stable et faible latence, déblocage de contenus en streaming comme ChatGPT et Netflix.
★ 823+5Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #14
« Chorus » des modèles de recommandation : un framework PyTorch léger et flexible pour la recommandation Top-K.
★ 647+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #15
CRSLab est une boîte à outils open source pour créer des systèmes de recommandation conversationnels (CRS).
★ 556+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
