recommender-system

NVIDIA Merlin एक ओपन सोर्स लाइब्रेरी है जो फीचर इंजीनियरिंग और प्रीप्रोसेसिंग से लेकर डीप लर्निंग मॉडल को ट्रेन करने और प्रोडक्शन में इन्फरेंस चलाने तक, एंड-टू-एंड GPU-एक्सेलेरेटेड रिकमेंडर सिस्टम प्रदान करती है।

MLGB एक लाइब्रेरी है जिसमें TensorFlow और PyTorch द्वारा CTR प्रेडिक्शन और रिकमेंडर सिस्टम के कई मॉडल शामिल हैं।

[Pytorch] "Recommender Systems with Generative Retrieval" से सिमेंटिक ID का उपयोग करने वाला जेनरेटिव रिट्रीवल मॉडल

Large Language Model-enhanced Recommender System शोध पत्र

RSTutorials: पारंपरिक और सोशल रीकमेंडर सिस्टम से संबंधित एल्गोरिदम की एक क्यूरेटेड सूची।

अकाउंट्स, प्रोडक्ट्स, ऑर्डर्स, पेमेंट्स और रिकमेंडेशन्स के लिए GraphQL गेटवे और gRPC माइक्रोसर्विसेज के साथ मॉड्यूलर ई-कॉमर्स बैकएंड।

मल्टीमॉडल रिकमेंडेशन के लिए एक टूलबॉक्स। 10+ मॉडल्स को एकीकृत करता है...

H&M फैशन लेखों के लिए रीयल-टाइम पर्सनलाइज्ड रिकमेंडर को आर्किटेक्ट, बिल्ड और डिप्लॉय करने पर ओपन-सोर्स कोर्स।

SIG Recommenders द्वारा अनुरक्षित, अनुशंसा प्रणाली (recommendation systems) बनाते समय TensorFlow का विस्तार करने के लिए अतिरिक्त यूटिलिटीज और हेल्पर्स।

https://github.com/kang205/SASRec का PyTorch(1.6+) कार्यान्वयन

हाइपरबोलिक एम्बेडिंग, हाइपरबोलिक मॉडल और हाइपरबोलिक अनुप्रयोगों के बारे में पेपर सूची

कोलेबोरेटिव फ़िल्टरिंग का उपयोग करके Ruby और Rails के लिए सिफारिशें

TOROS Buffalo: रिकमेंडर सिस्टम के लिए एक तेज़ और स्केलेबल प्रोडक्शन-रेडी ओपन सोर्स प्रोजेक्ट।

CRSLab कन्वर्सेशनल रिकमेंडर सिस्टम (CRS) बनाने के लिए एक ओपन-सोर्स टूलकिट है।

Official code for "DaisyRec 2.0: Benchmarking Recommendation for Rigorous Evaluation" (TPAMI2022) and "Are We Evaluating Rigorously? Benchmarking Recommendation for Reproducible Evaluation and Fair Comparison" (RecSys2020)

[SIGIR 2024 perspective] The implementation of paper "On Generative Agents in Recommendation"