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rr-zecho's Stars

• recommenders-team/recommenders

  Best Practices on Recommendation Systems

  Language:Python18.8k2738603.1k

• newbee-ltd/newbee-mall

  🔥 🎉newbee-mall是一套电商系统，包括基础版本(Spring Boot+Thymeleaf)、前后端分离版本(Spring Boot+Vue 3+Element-Plus+Vue-Router 4+Pinia+Vant 4) 、秒杀版本、Go语言版本、微服务版本(Spring Cloud Alibaba+Nacos+Sentinel+Seata+Spring Cloud Gateway+OpenFeign+ELK)。 前台商城系统包含首页门户、商品分类、新品上线、首页轮播、商品推荐、商品搜索、商品展示、购物车、订单结算、订单流程、个人订单管理、会员中心、帮助中心等模块。 后台管理系统包含数据面板、轮播图管理、商品管理、订单管理、会员管理、分类管理、设置等模块。

  Language:Java11k229712.7k

• wb14123/seq2seq-couplet

  Play couplet with seq2seq model. 用深度学习对对联。

  Language:Python5.5k126721.1k

• wzhe06/SparrowRecSys

  A Deep Learning Recommender System

  Language:Python2.4k5733826

• ZiyaoGeng/RecLearn

  Recommender Learning with Tensorflow2.x

  Language:Python1.8k3582492

• zhongqiangwu960812/AI-RecommenderSystem

  该仓库尝试整理推荐系统领域的一些经典算法模型

  Language:Jupyter Notebook1.7k1410383

• shenweichen/AlgoNotes

  【浅梦学习笔记】文章汇总:包含 排序&CXR预估，召回匹配，用户画像&特征工程，推荐搜索综合 计算广告，大数据，图算法，NLP&CV，求职面试 等内容

  1.6k310223

• caserec/Datasets-for-Recommender-Systems

  This is a repository of a topic-centric public data sources in high quality for Recommender Systems (RS)

  Language:Jupyter Notebook973274163

• GoogleCloudPlatform/keras-idiomatic-programmer

  Books, Presentations, Workshops, Notebook Labs, and Model Zoo for Software Engineers and Data Scientists wanting to learn the TF.Keras Machine Learning framework

  Language:Jupyter Notebook809641281

• chocoluffy/deep-recommender-system

  深度学习在推荐系统中的应用及论文小结。

  Language:Jupyter Notebook794301183

• MiracleYoung/You-are-Pythonista

  汇聚【Python应用】【Python实训】【Python技术分享】等等

  Language:Python688562724

• jc-LeeHub/Recommend-System-tf2.0

  原理解析及代码实战，推荐算法也可以很简单 🔥 想要系统的学习推荐算法的小伙伴，欢迎 Star 或者 Fork 到自己仓库进行学习🚀 有任何疑问欢迎提 Issues，也可加文末的联系方式向我询问！

  Language:Python645712216

• bettenW/Tencent2019_Finals_Rank1st

  2019腾讯广告算法大赛完整代码（冠军）

  Language:Python612143213

• zhengthomastang/2018AICity_TeamUW

  The winning method in Track 1 and Track 3 at the 2nd AI City Challenge Workshop in CVPR 2018 - Official Implementation

  Language:C5523035197

• ZainZhao/Personalized-recommend

  基于tensorflow的个性化电影推荐系统实战(有前端)

  Language:Python2584447

• CosmosDB/labs

  Language:Java88112179

• Fisher87/ai_explore

  机器学习、深度学习基础知识. 推荐系统及nlp相关算法实现

  Language:Python676015

• fuhailin/Memory-based-collaborative-filtering

  高效的协同过滤算法实现——推荐系统

  Language:Python515123

• GoAlers/Music-Top-Recommend

  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。

  Language:Standard ML4120

• clamli/Dissertation

  毕业设计-主动学习推荐系统的实现

  Language:Python31309

• ZhengYuHao/Film-recommendation-system

  Film recommendation system.python KNN Collaborative filtering system and spark.系统详细介绍，请看电影推荐系统文档。

  Language:Python302012

• xuerongchuan/RSpapers

  推荐系统论文

  22418

• toughhou/recommenderSystemBasedOnSpark

  基于spark的推荐系统的实现（电影推荐系统）

  Language:Python20306

• Automanmm/Spark-ALS-CF

  Spark实践：音乐个性化推荐——基于ALS矩阵分解的协同过滤算法

  Language:Jupyter Notebook18105

• LunaBlack/Collaborative-Filtering-recommendation

  电影评估推荐系统

  Language:Python17203

• lonkecxd/website-recommend_goods

  python实现产品推荐算法。根据用户与产品的行为，产生三种推荐方式：产品-相关产品；用户-相关用户；用户-推荐用户没有使用过的产品。 他们分别对应recommend.py里的sim_pearson, topMatch, getRecommend方法。 sim_distance方法给出了比较简单的相关度计算方法：两个用户之间的二维空间距离。用以代替sim_pearson。

  Language:Python8302

• fripSide/LeetCode-Android

  Language:Java7407

• brendenwest/uwxeg

  Sample Android app for Xiangfei ECE

  Language:Kotlin4201

• gudongkun/item_cf_go

  实现一个电影推荐系统，采用协同过滤算法，，相似度算法为余弦相似度，基于用户和基于项目中选择基于项目数据集为movielens数据集

  Language:Go4301