recommender-systems

Các tập lệnh Deep Learning tiên tiến được sắp xếp theo các mô hình - dễ huấn luyện và triển khai với độ chính xác và hiệu suất có thể tái tạo trên cơ sở hạ tầng cấp doanh nghiệp.

Một thư viện gợi ý thống nhất, toàn diện và hiệu quả.

Các thực tiễn ứng dụng AI từ các ông lớn công nghệ, bài báo mới nhất từ các phòng thí nghiệm hàng đầu, và ghi chép thực tế về những cạm bẫy trong ngành công nghiệp

Kho lưu trữ mã nguồn cho "Actions Speak Louder than Words: Trillion-Parameter Sequential Transducers for Generative Recommendations" (https://arxiv.org/abs/2402.17152).

Khảo sát: Bộ sưu tập các tài liệu và tài nguyên tuyệt vời về chủ đề hệ thống khuyến nghị liên quan đến mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Thư viện có thể cấu hình, điều chỉnh và tái tạo để dự đoán CTR https://fuxictr.github.io

GRID: Hệ thống gợi ý tạo sinh với Semantic ID.

Hướng dẫn nhập môn hệ thống gợi ý, giới thiệu toàn diện lý thuyết về hệ thống gợi ý cấp công nghiệp, cách huấn luyện mô hình dựa trên TensorFlow2 và cách triển khai các dịch vụ suy luận microservice bằng Golang với hiệu suất cao, khả năng chịu tải lớn và tính sẵn sàng cao.

Thư viện Python cực nhanh để đánh giá, so sánh và hợp nhất xếp hạng

[WSDM'2024 Oral] "SSLRec: Một framework học tự giám sát cho hệ thống gợi ý".

Triển khai Knowledge Graph Convolutional Networks bằng TensorFlow

Phiên bản pytorch của lọc cộng tác thần kinh (neural collaborative filtering)