recommendation-system

レコメンデーションシステムにおけるベストプラクティス。

OpenVINO™は、AI推論の最適化とデプロイのためのオープンソースツールキットです。

ディープラーニング面接の宝典（数学、機械学習、ディープラーニング、コンピュータビジョン、自然言語処理、SLAMなどの分野を含む）

Stanford UniversityとDeeplearning.aiによるCourseraのMachine Learning Specialization（2022年）のAndrew NG教授による解答とノートを含む

統一的で包括的かつ効率的なレコメンデーションライブラリ。

暗黙的フィードバックデータセットのための高速なPython協調フィルタリング

ローカルファーストでオープンソースのクロスプラットフォーム AI コンテンツ発見エージェント：ユーザーを理解し、Bilibili、Xiaohongshu、Douyin、YouTube、X、知乎、Reddit、微博、オープン Web からコンテンツをプロアクティブに検索します。（deepseek harness プラグインをサポート）

レコメンデーションシステム向けの PyTorch ドメインライブラリ

推薦、広告、検索分野における業界の古典および最先端の論文集

OneRecの最小限の再現コード

使いやすく拡張性の高い、レコメンデーションモデル向けの軽量なPytorchフレームワーク。

エージェントシステムやビジネスシステムにAI検索、レコメンデーション、対話型検索を統合するためのオープンCLI

NVTabular は、ディープラーニングベースの推薦システムのトレーニングに使用されるテラバイト規模のデータセットを迅速かつ容易に操作できるように設計された、表形式データ用の特徴量エンジニアリングおよび前処理ライブラリです。

HugeCTR は、クリック率（CTR）予測の学習用に設計された高効率な GPU フレームワークです

マルチモーダル推薦システムのための比較フレームワーク

AI関連のチュートリアル。すべて無料でアクセス可能 → https://towardsai.net/editorial

推薦システムおよび CTR 予測に関する業界の古典的かつ最先端の論文・資料のコレクション

NVIDIA Merlinは、特徴量エンジニアリングや前処理から、ディープラーニングモデルのトレーニング、本番環境での推論実行まで、エンドツーエンドのGPUアクセラレーテッドな推薦システムを提供するオープンソースライブラリです。

[PyTorch] 「Recommender Systems with Generative Retrieval」のセマンティックIDを使用した生成検索モデル

GraphQLゲートウェイと、アカウント、製品、注文、決済、レコメンデーション用のgRPCマイクロサービスを備えたモジュール型Eコマースバックエンド。

ユーザーの気に入った映画に類似した映画を推薦し、ユーザーによるレビューの感情分析を行うコンテンツベースの推薦システム

[WSDM'2024 Oral] "LLMRec: 推薦のためのグラフ拡張を備えた大規模言語モデル"