recommenders

项目介绍：Recommenders

Recommenders 是一个致力于帮助研究人员、开发人员和爱好者快速建立、实验和部署各种经典及先进推荐系统的项目。此项目隶属于 Linux 基金会的 AI 与数据项目。

项目背景

Recommenders 项目的主要目的是通过提供各种推荐系统的实例和最佳实践，帮助用户轻松构建和实施推荐系统。这些实例主要通过 Jupyter 笔记本的形式展示，详细解释了五个关键任务：

准备数据：为每种推荐算法准备和加载数据。
建模：使用多种经典和深度学习推荐算法（如交替最小二乘法 (ALS) 和极限深度因子分解机 (xDeepFM)）构建模型。
评估：使用离线指标评估算法性能。
模型选择与优化：调整和优化推荐模型的超参数。
生产操作：在 Azure 环境中将模型投入生产使用。

实用工具

Recommenders 提供多种实用工具来支持常见任务，比如按不同算法预期格式加载数据集、评估模型输出以及分割训练/测试数据。项目中还包括若干先进算法的实现，以供自学和在自己应用中进行定制化使用。

如何开始

推荐使用 conda 管理环境和 VS Code 进行开发。在 Linux/WSL 上安装 recommenders 包并运行示例笔记本的步骤如下：

# 1. 如未安装 gcc，请在 Ubuntu 上使用以下命令安装
# sudo apt install gcc

# 2. 创建并激活新的 conda 环境
conda create -n <environment_name> python=3.9
conda activate <environment_name>

# 3. 安装核心 recommenders 包，可以运行所有 CPU 笔记本
pip install recommenders

# 4. 创建一个 Jupyter 内核
python -m ipykernel install --user --name <environment_name> --display-name <kernel_name>

# 5. 在 VSCode 中克隆此仓库或使用命令行：
git clone https://github.com/recommenders-team/recommenders.git

# 6. 在 VSCode 中：
#   a. 打开一个笔记本，例如 examples/00_quick_start/sar_movielens.ipynb;
#   b. 选择 Jupyter 内核 <kernel_name>;
#   c. 运行笔记本。