ZhangHaoyang493 / Movie_RecsysLinks
🔥🔥🔥从零使用pytorch构建电影推荐系统,基于MovieLens数据集,实现了多种召回排序相关模型:DSSM、CF、MF、DeepWalk、Item2Vec,LR、Wide&Deep、DeepFM、DCNv1、DCNv2、DIN、MMoE、PLE。欢迎大家进行star🌟以及批评指正。
☆17Updated last month
Alternatives and similar repositories for Movie_Recsys
Users that are interested in Movie_Recsys are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 利用大模型赋能智能推荐,通过案例讲解大模型推荐算法原理,并且给出代码实现。☆81Updated 3 months ago
- kaggle比赛—otto多目标推荐系统源代码,单模型分数0.594,LB排名30左右☆54Updated 2 years ago
- 用pytorch 方法复现了二十多个经典的推荐算法论文,其中包含排序论文和推荐召回论文,并在demo里面选了一个召回模型和排序模型的运行示例。☆71Updated 2 years ago
- 推荐系统论文算法实现,包括序列推荐,多任务学习,元学习等。 Recommendation system papers implementations, including sequence recommendation, multi-task learning, met…☆214Updated 2 years ago
- 零基础入门推荐系统 - 新闻推荐 Top2☆258Updated 4 years ago
- 天池大赛——新闻推荐场景下的用户行为预测挑战赛,SOLO赛,B榜排名5/5338☆50Updated 4 years ago
- 基于王喆老师的深度学习推荐系统书籍,主要用pytorch实现了里面涉及到的算法,有很少数量的算法是用tf2.0实现的。在这个过程中也参考很多大佬的复现代码,希望自己能持续学习 多多去实现。☆47Updated 2 years ago
- 深度学习与推荐系统学习,理论结合代码更香。☆131Updated 2 years ago
- 推荐算法实战(Recommend algorithm)☆201Updated last month
- deepmatch模型使用天池新闻推荐大赛数据☆12Updated 8 months ago
- 优质的推荐算法资源汇总☆147Updated 3 years ago
- 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。☆92Updated 5 months ago
- Paper阅读记录博客(基于GitHub Action和GitHub Issue实现)。☆48Updated last year
- 主流推荐系统Rank算法的实现☆251Updated last year
- 基于 Pytorch 实现推荐系统相关的算法☆177Updated 3 years ago
- 机器学习,深度学习八股☆64Updated 2 months ago
- ☆68Updated 10 months ago
- 《互联网大厂推荐算法实战》资料库☆285Updated 2 years ago
- A Lighting Pytorch Framework for Recommendation Models, Easy-to-use and Easy-to-extend.☆532Updated 2 weeks ago
- all kinds of recommendation algorithms implement.☆125Updated 4 years ago
- Implementation of DSSM for recommendation by PyTorch (Including SENet and random negative sampling)☆83Updated 2 years ago
- 天池学习赛 零基础入门推荐系统 正式赛 第三名(0.2592) 开源代码☆53Updated 4 years ago
- ☆38Updated 9 months ago
- ☆249Updated 9 months ago
- 基于天池新闻推荐赛数据集实现的新闻推荐☆16Updated 6 months ago
- A pytorch implementation of CL4SRec in ''Contrastive Learning for Sequential Recommendation", ICDE'22.☆16Updated last year
- 推荐系统八股160问☆77Updated 2 months ago
- ☆101Updated 4 years ago
- ☆42Updated last year
- 详细介绍知名大厂在搜索、推荐、广告等工业界的实践、前沿论文、技术干货分享☆18Updated last year