recommender-system

Qdrant - Cơ sở dữ liệu Vector và Công cụ tìm kiếm Vector hiệu suất cao, quy mô lớn cho thế hệ AI tiếp theo. Cũng có sẵn trên cloud https://cloud.qdrant.io/

Sách học sâu tương tác với mã đa framework, toán học và các cuộc thảo luận. Được áp dụng tại 500 trường đại học từ 70 quốc gia bao gồm Stanford, MIT, Harvard và Cambridge.

Weaviate là một cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở lưu trữ cả đối tượng và vector, cho phép kết hợp tìm kiếm vector với bộ lọc có cấu trúc cùng khả năng chịu lỗi và mở rộng của cơ sở dữ liệu cloud-native.

Thư viện truy xuất nhúng mã nguồn mở thân thiện với nhà phát triển dành cho AI đa phương thức. Tìm kiếm nhiều hơn; Quản lý ít hơn.

Công cụ hệ thống gợi ý mã nguồn mở tích hợp AI hỗ trợ các bộ xếp hạng cổ điển/LLM và nội dung đa phương thức thông qua embedding

Hướng dẫn nhập môn hệ thống đề xuất, đọc trực tuyến tại: https://datawhalechina.github.io/fun-rec/

RSTutorials: Danh sách tuyển chọn các bài báo phải đọc về Hệ thống khuyến nghị.

Bản cài đặt Python của LightFM, một thuật toán khuyến nghị lai.

Công cụ tìm kiếm & phân cụm mã nguồn mở nhanh × dành cho Vector & Đối tượng tùy ý × bằng C++, C, Python, JavaScript, Rust, Java, Objective-C, Swift, C#, GoLang và Wolfram 🔍

Lọc cộng tác Python nhanh cho tập dữ liệu phản hồi ẩn

Khóa học nhập môn, nâng cao, chuyên sâu về học sâu, các trường hợp nghiên cứu học thuật, thực tiễn công nghiệp, bách khoa toàn thư kiến thức học sâu và ngân hàng câu hỏi phỏng vấn.

Alink là nền tảng thuật toán Machine Learning dựa trên Flink, được phát triển bởi đội ngũ PAI thuộc nền tảng điện toán Alibaba.

Các bài báo kinh điển và tài nguyên về hệ thống gợi ý

Nghiên cứu và phát triển học sâu tăng tốc

Chỉ mục các thuật toán học nhân quả bằng dữ liệu

Hệ thống gợi ý Deep Learning

🚀 Thư viện tổng hợp thuật toán tìm kiếm hàng xóm gần nhất xấp xỉ hiệu quả viết bằng Rust 🦀.

Thư viện miền PyTorch cho các hệ thống gợi ý

Các bài báo Deep Learning tuyệt vời cho Tìm kiếm, Gợi ý và Quảng cáo trong công nghiệp. Tập trung vào Embedding, Matching, Pre-Ranking, Ranking, Post Ranking, Relevance, LLM và RL. Vui lòng trích dẫn bài báo của chúng tôi "Deep Learning to Rank in Industrial Search Engines, Recommender Systems, and Online Advertising - An Overview and New Perspectives" (TOIS 2026).

Một framework cho các thuật toán khuyến nghị quy mô lớn.

Danh sách các tài liệu và tài nguyên tuyệt vời về hệ thống gợi ý dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

TensorFlow Recommenders là một thư viện để xây dựng các mô hình hệ thống gợi ý sử dụng TensorFlow.

Mẫu tái hiện tối giản của OneRec

Transformers4Rec là một thư viện linh hoạt và hiệu quả dành cho hệ thống gợi ý dạng chuỗi (sequential) và theo phiên (session-based), hoạt động với PyTorch.

Đây là một kho lưu trữ các nguồn dữ liệu công khai cho Hệ thống đề xuất (RS).

Một PyTorch Lighting Framework cho các mô hình gợi ý, dễ sử dụng và dễ mở rộng.

NVTabular là một thư viện tiền xử lý và kỹ thuật đặc trưng dành cho dữ liệu dạng bảng, được thiết kế để thao tác nhanh chóng và dễ dàng với tập dữ liệu quy mô hàng terabyte dùng để huấn luyện hệ thống gợi ý dựa trên deep learning.

HugeCTR là một framework GPU hiệu quả cao được thiết kế cho việc huấn luyện ước tính Tỷ lệ nhấp (CTR)

Framework so sánh cho hệ thống gợi ý đa phương thức

Một trang web Django được sử dụng trong cuốn sách Practical Recommender Systems để minh họa cách triển khai các thuật toán gợi ý.