Alternatives and similar repositories for recommendation:

Users that are interested in recommendation are comparing it to the libraries listed below

• hu739317870 / UPCF
  CF 推荐系统的实现，以及我的改进。使用 MovieLens-1m 数据集，通过 MAE、Persicion、Recall 检验准确性。
  ☆11Updated 3 years ago
• ChenJiaDong9219 / movieRecommendation
  本项目使用两种算法来实现一个电影推荐系统，一个是CNN，另一个是矩阵分解的协同过滤。
  ☆133Updated 6 years ago
• YJiangcm / Movielens1M-movie-recommendation-system
  使用MovieLens数据集实现了基于Auto Encoder(AE), Variational Auto Encoder(VAE), BERT的深度学习电影推荐系统
  ☆69Updated 4 years ago
• TianHongTao / ID-DAML
  推荐系统---实验+复现+创新
  ☆50Updated last year
• xuerongchuan / RSpapers
  推荐系统论文
  ☆22Updated 5 years ago
• 1092798448 / RecSys
  推荐系统实践(基于近邻和LFM的推荐系统)
  ☆100Updated 6 years ago
• liuq4360 / recommender_systems_abc
  基于netflix prize 和 H&M开源数据集，从零开始构建企业级推荐系统。
  ☆80Updated last month
• Holy-Shine / movie_recommend_system
  一个简单的电影推荐系统
  ☆235Updated 2 years ago
• moneyDboat / ConvMF
  卷积神经网络（CNN）提取影评特征构建电影推荐系统，pytorch实现
  ☆127Updated 7 years ago
• Tony-Hu-yh / review-based-recommendation
  使用BERT预训练语言模型获取评论文本的向量表示，通过Bi-GRU网络学习其中的语义特征，分别采用情感权重和注意力机制来为评论向量分配权重，动态调节其对用户特征和产品特征的影响程度，并以加权求和的方式获得用户特征和产品特征，最后利用DeepFM算法对用户特征和产品特征进行深…
  ☆16Updated last year
• qq209096727 / Recommondation-System
  一些传统推荐算法的实现，包括基于内容的推荐，协同过滤，矩阵分解
  ☆290Updated 6 years ago
• xingzhexiaozhu / MovieRecommendation
  UserCF和ItemCF协同过滤推荐算法的实现
  ☆525Updated 2 years ago
• rexrex9 / kb4recMovielensDataProcess
  用来处理freebase, kb4rec, movielens它们数据集的项目
  ☆34Updated 4 years ago
• jiangnanxiaoshuaigua / movies_recommend_system
  电影推荐系统
  ☆37Updated 5 years ago
• jiangnanboy / recommendation_methods
  个性化推荐模型，主要包括als、als_wr、biaslfm、lfm、nmf、svdpp、基于内容、基于内容回归、user-cf、item-cf、slopeone、关联规则以及基于内容和cf的混合等模型。
  ☆31Updated 2 years ago
• tctctctctc / matrix-factorization
  矩阵分解pytorch实现
  ☆13Updated last year
• QikaiXu / Recommender-System-Pytorch
  基于 Pytorch 实现推荐系统相关的算法
  ☆170Updated 3 years ago
• JustinZhang6 / Recommend-system
  实现了一系列常见的推荐算法，如UserCF，ItemCF，SVD等，包含“切分训练集与测试集-训练模型-推荐-评估”一整套流程。
  ☆20Updated 4 years ago
• Lockvictor / MovieLens-RecSys
  基于MovieLens-1M数据集实现的协同过滤算法demo
  ☆377Updated 6 years ago
• Gavince / Recommend-System
  深度学习与推荐系统学习，理论结合代码更香。
  ☆111Updated 2 years ago
• littlemesie / recommend-tf2.0
  推荐系统之深度学习模型，框架采用tensorflow2
  ☆54Updated 2 years ago
• wangyuyunmu / Recommended-system-practice
  项亮等《推荐系统实践》算法代码
  ☆29Updated 4 years ago
• HuichuanLI / Recommand-Algorithme
  推荐算法实战(Recommend algorithm)
  ☆154Updated 7 months ago
• SSSxCCC / Recommender-System
  A developing recommender system in tensorflow2. Algorithm: UserCF, ItemCF, LFM, SLIM, GMF, MLP, NeuMF, FM, DeepFM, MKR, RippleNet, KGCN a…
  ☆410Updated 3 years ago
• fuxuemingzhu / MovieLens-Recommender
  A pure Python implement of Collaborative Filtering based on MovieLens' dataset.
  ☆186Updated 5 years ago
• fuhailin / Memory-based-collaborative-filtering
  高效的协同过滤算法实现——推荐系统
  ☆51Updated 2 years ago
• XiuzeZhou / Recommender-Systems
  collaborative filtering methods for recommender systems
  ☆61Updated 3 years ago
• baifengbai / Recommendation-Algorithm-KG
  基于知识图谱的推荐算法实现
  ☆39Updated 2 years ago
• peiss / ant-learn-recsys
  推荐系统从入门到实战
  ☆168Updated 3 years ago
• ZainZhao / Personalized-recommend
  基于tensorflow的个性化电影推荐系统实战(有前端)
  ☆269Updated 5 years ago