欢迎使用 Recommenders

Recommenders 的目标是帮助研究人员、开发者和爱好者构建、实验以及将一系列经典和最先进的推荐系统投入生产。

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Recommenders 是 Linux Foundation of AI and Data 下的一个项目。

此仓库包含用于构建推荐系统的示例和最佳实践，以 Jupyter notebooks 的形式提供。

这些示例详细介绍了我们在五个关键任务上的经验

• 准备数据：为每个推荐算法准备和加载数据。

• 模型：使用各种经典和深度学习推荐算法构建模型，例如交替最小二乘法（ALS）或深度分解机（xDeepFM）。

• 评估：使用离线指标评估算法。

• 模型选择与优化：为推荐模型调优和优化超参数。

• 操作化：在生产环境中操作化模型。

在 recommenders 库中提供了多种实用工具，以支持常见任务，例如加载不同算法所需格式的数据集、评估模型输出以及拆分训练/测试数据。其中包含了一些最先进算法的实现，供您在自己的应用中自学和定制。