值得探索的AI开源项目：工具、网站与应用合集
深度学习在兴趣点推荐中的应用与发展
本文全面综述了深度学习在兴趣点(POI)推荐领域的最新研究进展,包括各种深度学习模型在POI推荐中的应用,以及未来的研究方向。文章对POI推荐的基本概念、主要挑战、常用数据集和评估指标进行了介绍,并详细分析了基于深度学习的POI推荐方法的优势和局限性。
SIGIR2020_PeterRec: 一种高效的用户建模与推荐系统
SIGIR2020_PeterRec是一种基于序列行为的参数高效迁移学习方法,用于跨域用户建模和推荐。本文将详细介绍该方法的原理、特点及应用。
CIKM 2019 AnalytiCup:电商推荐系统大规模商品检索挑战赛冠军解决方案解析
本文深入解析了CIKM 2019 AnalytiCup电商AI大赛冠军团队的创新解决方案,聚焦高效率、大规模的在线购物推荐系统中的商品检索技术,为读者呈现了顶尖团队如何应对实际业务场景中的技术挑战。
LLMRank:利用大型语言模型作为推荐系统的零样本排序器
探索大型语言模型在推荐系统中作为零样本排序模型的潜力,研究其排序能力及局限性,并提出改进策略。
多模态推荐系统:融合多种信息源的智能推荐技术
多模态推荐系统通过融合文本、图像、视频等多种模态信息,提高了推荐的准确性和个性化程度。本文全面介绍了多模态推荐系统的基本概念、关键技术、典型方法和未来发展方向,为读者提供了该领域的系统性认识。
深度学习推荐系统模型的革新：NVIDIA Merlin Models 解析
探索NVIDIA Merlin Models库如何为推荐系统提供高质量的标准模型实现,从经典机器学习到先进深度学习模型,助力产业用户轻松训练部署高性能GPU加速推荐模型。
Radient: 革新非结构化数据处理与向量化的多模态AI工具
Radient是一款强大的非结构化数据处理和向量化工具,支持文本、图像、音频等多种模态,为相似性搜索、RAG系统和回归分析等应用提供高效的向量嵌入解决方案。本文深入介绍Radient的核心功能 、应用场景及其在AI领域的重要价值。
RecTools: 打造推荐系统的高效利器
RecTools是一个功能强大的Python库,旨在简化和加速推荐系统的构建过程。它集成了数据处理、指标计算、多种推荐模型以及模型选择框架,为开发者提供了一站式的推荐系统解决方案。
双曲表示学习与深度学习:前沿进展与应用
本文全面综述了双曲表示学习和深度学习的最新研究进展,包括基础理论、模型方法、应用场景等多个方面,为相关领域的研究者和实践者提供了系统性的参考。
AI比赛经验与技巧分享集锦
本文汇总整理了各类人工智能比赛的经验分享和技巧总结,涵盖CV、NLP、语音等多个领域,为AI竞赛爱好者提供宝贵的参考资料。
MMRec: 一个简化多模态推荐系统研究的现代工具箱
MMRec是一个开源的多模态推荐系统工具箱，集成了10多个先进模型，旨在简化研究人员在多模态推荐领域的工作。本文将详细介绍MMRec的特点、功能和使用方法，以及它对推进多模态推荐系统研究的重要意义。
OTTO推荐系统数据集:一个真实世界的电商会话推荐数据集
OTTO推荐系统数据集是一个大规模的真实电子商务数据集,专为多目标和基于会话的推荐系统研究而设计。它包含来自OTTO网店和应用程序的匿名用户行为日志,为研究人员提供了宝贵的资源。
LibRecommender: 一个多功能的端到端推荐系统库
LibRecommender 是一个易用的推荐系统库,专注于端到端的推荐流程。它包含了训练和服务两个模块,让用户可以快速训练和部署各种推荐模型。
RSAlgorithms: 推荐系统算法工具包
RSAlgorithms是一个开源的推荐系统算法工具包,集成了多种传统推荐算法和社交推荐算法,为研究人员和开发者提供了丰富的推荐系统解决方案。
Buffalo Wild Wings: 美食与欢乐的完美结合
Buffalo Wild Wings是一家以美味鸡翅和体育观赏为特色的餐厅连锁品牌，为顾客提供丰富多样的美食选择和欢乐的用餐体验。本文将全面介绍Buffalo Wild Wings的特色美食、独特氛围以及品牌发展历程。
米兰理工大学推荐系统课程:培养推荐算法人才的优质资源
本文详细介绍了米兰理工大学的推荐系统课程(RecSys_Course_AT_PoliMi)的主要内容、特点和价值,为想要学习推荐系统的读者提供了一个高质量的学习资源。
GitRec: 基于Gorse的GitHub仓库推荐系统
GitRec是一个创新的开源项目，它为GitHub用户提供个性化的仓库推荐。通过利用Gorse推荐引擎的强大功能，GitRec旨在改善开发者发现感兴趣项目的体验，促进开源社区的协作与创新。
Disco: 强大的Ruby和Rails推荐系统库
Disco是一个基于协同过滤的Ruby推荐系统库,可以轻松为Web应用实现个性化推荐功能。本文详细介绍了Disco的特性、使用方法及其在实际应用中的优势。
DaisyRec：打造推荐系统评估的新标杆
DaisyRec是一个开源的推荐系统评估框架，旨在为推荐系 统的rigorous评估和公平比较提供标准化的基准。本文深入介绍了DaisyRec的特性、应用场景以及对推荐系统研究的重要意义。
LLM4Rec：大语言模型在推荐系统中的应用与进展
本文全面介绍了大语言模型(LLM)在推荐系统领域的最新研究进展，涵盖零样本推荐、监督微调、相关综述等多个方面，为读者提供了LLM推荐系统研究的全景视图。
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