Alternatives and similar repositories for recsys_structured_streaming:

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  基于wide deep模型的CTR预估，从训练到部署
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  常用文本聚类算法java实现
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• rover9632 / atec_nlp
  天池大赛：金融大脑-金融智能NLP服务
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• peizhe / tianchi-1
  阿里移动推荐算法
  ☆12Updated 9 years ago
• laihuiyuan / atec2018-nlp
  蚂蚁金服：金融大脑-金融智能NLP大赛(26th/2632)
  ☆14Updated 5 years ago
• Smilexuhc / 2019WSDMCUp-baidu-user-retention-rate-prediction
  ☆15Updated 6 years ago
• xuguanggen / 2016CCF-unicom
  2016 ccf 依据用户轨迹的商户精准营销
  ☆19Updated 8 years ago
• mpk001 / Doc_Word2vecTest
  这是Word2vec和Doc2vec的一个应用示例：用Word2vec计算词的相似度和用doc2vec计算句子的相似度。
  ☆26Updated 7 years ago
• kunguang / SelectFeature
  主要解决ctr预估工程中的特征选择，特征编号(特征离散),单特征auc和logloss这3个问题.
  ☆20Updated 7 years ago
• songyaheng / sparkNLP
  spark,NLP,新词发现,自然语言处理
  ☆23Updated 6 years ago
• Quincy1994 / SparkStudy
  some code for spark
  ☆17Updated 7 years ago
• JasonWiki / recommend
  基于 spark 推荐系统, 基于内容标签 CBCF 实现，协同过滤 UBCF 实现，协同过滤 IBCF 实现
  ☆46Updated 8 years ago
• ShawnyXiao / 2018-JData-Unicom-RiskUser
  2018-JData-联通-基于移动网络通讯行为的风险用户识别：Baseline 0.77
  ☆21Updated 6 years ago
• percent4 / tensorflow-serving_4_kashgari
  Using tensorflow/serving to deploy kashgari model for time training and predicting.
  ☆12Updated 5 years ago
• xiaogp / recsys_faiss
  一个基于 fasttext + faiss 的商品内容相关推荐实现，nginx+uwsgi+flask / gunicorn+uvicorn+fastapi 提供api查询接口，增加Spark实现 Ansj+Word2vec+LSH+Phoenix
  ☆51Updated last year
• chenchongyuan / 2019BDC
  2019中国高校计算机大赛——大数据挑战赛 第一名解决方案
  ☆41Updated 4 years ago
• databinQ / paipaidai_comp
  第三届魔镜杯大赛, 智能客服聊天机器人真实数据, 提高智能客服的识别能力和服务质量
  ☆38Updated 6 years ago
• white127 / TextClassification_CNN_RNN
  Text Classification CNN RNN
  ☆15Updated 7 years ago
• nlpformyself / rc_tf
  我的百度机器阅读理解竞赛模型代码 ，获得 final 第三名
  ☆14Updated 6 years ago
• charlesXu86 / Chatbot_KG
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  ☆12Updated 4 years ago
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  ☆11Updated 7 years ago
• Eleanoryuyuyu / RecommendRelative
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  ☆29Updated 4 years ago
• gdtydm / jdata-2019-1st
  ‘京东杯’《用户对品类下的购买预测》-冠军团队‘AI你所想’解决方案
  ☆25Updated 5 years ago
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  ☆29Updated 8 years ago
• Chihuataneo / Spark_Personas
  Spark中实现用户画像系统价值度、忠诚度、流失预警、活跃度等模型
  ☆66Updated 7 years ago
• ymkigeg / tensorflow_serving
  show how to use tensorflow estimator train and export model, then serving model and call for prediction
  ☆25Updated last year