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推荐算法练手项目。
☆9Updated 4 years ago
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- 介绍作者在学习推荐系统过程中学习到的知识，包括爬虫、大数据、NLP、召回、排序等模块。包括知识总结和代码实践两部分。☆12Updated 4 years ago
- 经典推荐算法的python实现或使用，涵盖协同过滤、矩阵分解、gbdt+lr，以及Wide&Deep等深度推荐模型。☆9Updated 3 years ago
- Including Data Competition notes, top solution analysis etc.☆9Updated 5 years ago
- 简单的实现推荐系统的召回模型和排序模型，其中召回模型使用协同过滤算法，排序模型使用gbdt+lr算法☆58Updated 6 years ago
- 短视频内容理解与推荐竞赛☆84Updated 5 years ago
- 几种常见的工业级召回算法+示例☆12Updated 4 years ago
- 机器学习、深度学习基础知识. 推荐系统及nlp相关算法实现☆68Updated 2 years ago
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- 结合开源数据集进行电影推荐。推荐算法有：逻辑回归；UserCF ; ItemCF☆16Updated 4 years ago
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- 基于用户画像的商品推荐挑战赛Rank5☆23Updated 3 years ago
- 广告点击率(CTR)预测经典模型 GBDT + LR 理解与实践（附数据 + 代码）☆91Updated 4 years ago
- 科大讯飞AI开发者大赛 基于用户画像的商品推荐挑战赛 Baseline☆14Updated 4 years ago
- 图灵联邦视频点击预测大赛线上第三-【ctr, embedding, 穿越特征】☆63Updated 5 years ago
- 1.解析爬取到的Json歌单数据，并进行数据预处理。 2.基于Surprise推荐系统库，采用KNNBaseLine实现基于用户 的协同过滤歌曲推荐。3.借鉴Word2Vec算法思想进行Song2Vec处理，实现基于物品的协同过滤歌曲推荐。 4.采用 TensorFlow实…☆39Updated 6 years ago
- This repo deals with a Kaggle competition: Shopee - Price Match Guarantee. The purpose is to determine if two products are the same by th…☆39Updated 2 years ago
- 推荐系统算法实践☆14Updated 4 years ago
- 基于用户的协同过滤（UserCF）与基于内容（CB）的推荐算法的后融合☆13Updated 4 years ago
- 一些经典的个性化推荐算法的实现，从理论推导到实战☆68Updated 5 years ago
- RecommenderSystems: from 0 to practice. 包括推荐系统实践和深度推荐系统两部分☆17Updated 3 years ago
- 利用用户画像数据、物品元数据、用户行为数据为特征构建推荐系统，使用CB和CF算法做推荐召回，使用 Redis数 据 库做缓存处理，结合机器学习LR算法推荐排序，达到粗排、精排效果，实现推荐引擎搭建。☆45Updated 4 years ago
- Kaggle 项目实战（教程） = 文档 + 代码 + 视频（欢迎参与）☆9Updated 6 years ago
- 《推荐系统实践》学习笔记☆39Updated 6 years ago
- 学习并复现经典的推荐系统多目标任务，如：SharedBottom、ESMM、MMoE、PLE☆35Updated 2 years ago
- 基于科大讯飞AI营销算法比赛实现CTR深度学习方法☆47Updated 6 years ago
- 计算广告召回&模型&创意算法(A collection of research and application papers about Match, Ranking, Targeting and Creatives in Internet advertising.)☆16Updated last year
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