安利10个开源推荐系统

2022 年 4 月 7 日 机器学习与推荐算法

花了点时间,给大家整理了10个开源的推荐系统。文末有彩蛋哦~


1、muricoca/crab

https://github.com/muricoca/crab


2、ibayer/fastFM

https://github.com/ibayer/fastFM


3、Mendeley/mrec

https://github.com/mendeley/mrec


4、MrChrisJohnson/logistic-mf

https://github.com/MrChrisJohnson/logistic-mf


5、jadianes/winerama-recommender-tutorial

https://github.com/jadianes/winerama-recommender-tutorial


6、ocelma/python-recsys

https://github.com/ocelma/python-recsys


7、benfred/implicit

https://github.com/benfred/implicit


8、lyst/lightfm

https://github.com/lyst/lightfm


9、python-recsys/crab

https://github.com/python-recsys/crab


10、NicolasHug/Surprise

https://github.com/NicolasHug/Surprise


此外,再给大家安利一个电商场景中精排服务实践项目包含理论代码两部分讲解。

原价399元,前50名下单仅需0.1

下单后30天内可无限次回看



精排服务框架
0 1
PART



推荐系统架构中,包括推荐引擎、召回服务、频控服务、粗排服务、排序服务、机制服务。



框架流程图:



机器学习平台:



参数服务器:





0 2
PART
DNN/DeepFM排序模型



DNN模型



DeepFM模型:




电商推荐排序线上模拟
0 1
PART




排序线上流程:




预估服务的开发流程:

1、加载模型文件, 初始预估服务

2、请求特征服务器,获取用户和商品的特征

3、基于特征值去参数服务器中找出对应的向量

4、拼接对应的向量后传入网络中进行预估

5、返回预估分值


包含理论代码两部分讲解。

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