recommendation

Melhores práticas em sistemas de recomendação.

Pacote fácil de usar, modular e extensível de modelos de CTR baseados em deep learning.

Mantido oficialmente e suportado pelo PaddlePaddle, incluindo CV, NLP, Speech, Rec, TS, grandes modelos e mais.

Um scikit em Python para construir e analisar sistemas de recomendação.

Recomende diariamente novos artigos do arxiv de seu interesse com base em sua biblioteca Zotero.

Filtragem colaborativa rápida em Python para conjuntos de dados de feedback implícito

Artigos clássicos e recursos sobre sistemas de recomendação.

Uma biblioteca de modelos de deep matching para recomendações e publicidade. Facilita o treinamento de modelos e a exportação de vetores de representação para busca ANN.

Reprodução mínima do OneRec

CLI aberta para integrar busca com IA, recomendação e recuperação conversacional em sistemas de agentes e sistemas de negócios

Coleção de artigos clássicos e de ponta da indústria de recomendação e publicidade / Artigos obrigatórios sobre sistemas de recomendação e previsão de CTR

[Pytorch] Modelo de recuperação gerativa usando IDs semânticos de "Recommender Systems with Generative Retrieval"

Recomendação de serviço de proxy pessoal do blogueiro — a partir de 150GB/14 yuans por mês, suporte aos protocolos SS/v2Ray/Trojan, linha dedicada IEPL, estável e de baixa latência, desbloqueio de serviços de streaming como ChatGPT e Netflix.

"Chorus" de modelos de recomendação: um framework PyTorch leve e flexível para recomendação Top-K.

CRSLab é um conjunto de ferramentas de código aberto para construir Sistemas de Recomendação Conversacionais (CRS).