recommender-system

NVIDIA Merlin é uma biblioteca de código aberto que fornece sistemas de recomendação acelerados por GPU de ponta a ponta, desde engenharia de recursos e pré-processamento até o treinamento de modelos de deep learning e execução de inferência em produção.

MLGB é uma biblioteca que inclui vários modelos de previsão de CTR e sistemas de recomendação usando TensorFlow e PyTorch.

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

Artigos sobre Sistemas de Recomendação aprimorados por Modelos de Grande Linguagem (LLM)

RSTutorials: Uma lista selecionada de algoritmos sobre sistemas de recomendação tradicionais e sociais.

Backend de e-commerce modular com um gateway GraphQL e microsserviços gRPC para contas, produtos, pedidos, pagamentos e recomendações.

Uma caixa de ferramentas para recomendação multimodal. Integrando mais de 10 modelos...

👕 Curso open-source sobre arquitetura, construção e implantação de um recomendador personalizado em tempo real para artigos de moda da H&M.

Utilitários e auxiliares adicionais para estender o TensorFlow ao construir sistemas de recomendação, contribuídos e mantidos pelo SIG Recommenders.

Lista de artigos sobre incorporação hiperbólica, modelos hiperbólicos e aplicações hiperbólicas

Implementação em PyTorch(1.6+) de https://github.com/kang205/SASRec

Recomendações para Ruby e Rails usando filtragem colaborativa

TOROS Buffalo: Um projeto de código aberto rápido, escalável e pronto para produção para sistemas de recomendação

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

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"