recommender-systems

Scripts de Deep Learning de última geração organizados por modelos - fáceis de treinar e implantar com precisão e desempenho reproduzíveis em infraestrutura de nível empresarial.

Uma biblioteca de recomendação unificada, abrangente e eficiente.

Práticas de implementação de IA de grandes empresas, artigos recentes de laboratórios de ponta e registros reais de desafios enfrentados pela indústria.

Repositório com o código para "Actions Speak Louder than Words: Trillion-Parameter Sequential Transducers for Generative Recommendations" (https://arxiv.org/abs/2402.17152).

Pesquisa: Uma coleção de artigos e recursos incríveis sobre tópicos de sistemas de recomendação relacionados a grandes modelos de linguagem (LLM).

Uma biblioteca configurável, ajustável e reproduzível para previsão de CTR https://fuxictr.github.io

GRID: Recomendação gerativa com IDs semânticos

Guia introdutório para sistemas de recomendação, apresentando de forma abrangente o conhecimento teórico de sistemas de recomendação de nível industrial (curso público de sistemas de recomendação de Shusen Wang - explicando sistemas de recomendação reais da indústria com base no cenário do Xiaohongshu), como treinar modelos com base no TensorFlow2 e como implementar microsserviços de inferência em Golang de alto desempenho, alta concorrência e alta disponibilidade.

⚡️Uma biblioteca Python extremamente rápida para avaliação, comparação e fusão de ranqueamento 🐍

[WSDM'2024 Oral] "SSLRec: A Self-Supervised Learning Framework for Recommendation"

Uma implementação em TensorFlow de Redes Neurais Convolucionais de Grafos de Conhecimento

Versão em PyTorch de filtragem colaborativa neural