推荐系统

面向生产应用的开源推荐引擎、排序与个性化系统。

共 19 个项目

排名逻辑见 方法论 ;同类排名基于 GitHub 公开指标。

第 1–19 项,共 19 个

排名 项目 Stars Forks
1 gorse

基于AI的开源推荐系统引擎,支持经典/LLM排序器和多模态内容嵌入

9.8K 912
2 DeepCTR

易于使用、模块化且可扩展的基于深度学习的CTR模型包。

8.1K 2.2K
3 Surprise

用于构建和分析推荐系统的Python scikit

6.8K 1.1K
4 RSPapers

RSTutorials:推荐系统必读论文精选列表。

6.5K 1.3K
5 lightfm

LightFM的Python实现,一种混合推荐算法。

5.1K 726
6 RecBole

一个统一、全面且高效的推荐库

4.5K 747
7 torchrec

Pytorch推荐系统领域库

2.6K 685
8 implicit

针对隐式反馈数据集的快速Python协同过滤

3.8K 630
9 DeepCTR-Torch

【PyTorch】易用、模块化且可扩展的基于深度学习的CTR模型包。

3.5K 735
10 Reco-papers

推荐领域的经典论文和资源

3.6K 813
11 AudioMuse-AI

AudioMuse-AI 通过声音分析重新发现被遗忘的歌曲,揭示音乐库中的隐藏关联,并为 Navidrome、Jellyfin、LMS、Lyrion、Emby 和 Plex 生成智能播放列表:无需元数据或外部服务。

2.5K 145
12 metarank

一个低代码的机器学习个性化排序服务,用于文章、列表、搜索结果和推荐,提升用户参与度。一个友好的学习排序引擎。

2.4K 108
13 SoulSync

智能音乐与视频自动化平台

2.2K 112
14 SparrowRecSys

一个深度学习推荐系统

2.8K 869
15 MiniOneRec

OneRec的最小复现

1.8K 259
16 spotlight

基于PyTorch的深度推荐模型。

3.0K 418
17 Transformers4Rec

Transformers4Rec 是一个灵活高效的库,用于序列和基于会话的推荐,支持 PyTorch。

1.3K 165
18 Deep-Learning-for-Recommendation-Systems

该仓库包含用于推荐系统的基于深度学习的文章、论文和代码库。

2.9K 695
19 neural_collaborative_filtering

神经协同过滤

1.9K 666