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weaviate 是用 Go 编写的数据库工具，用于数据存储与查询，主打开源免费。

Weaviate is an open-source vector database that stores both objects and vectors, allowing for the combination of vector search with structured filte…

lancedb 是用 Rust 编写的数据库工具，用于数据存储与查询。

Developer-friendly OSS embedded retrieval library for multimodal AI. Search More; Manage Less.

gorse 是用 Go 编写的学习资料，用于系统学习与查阅，主打开源免费。

AI powered open source recommender system engine supports classical/LLM rankers and multimodal content via embedding

推荐系统入门教程，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/fun-rec/

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RSPapers 是一个学习资料，用于系统学习与查阅。

RSTutorials: A Curated List of Must-read Papers on Recommender System.

lightfm 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

A Python implementation of LightFM, a hybrid recommendation algorithm.

Ad-papers 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

Papers on Computational Advertising

USearch 是用 C++ 编写的数据库工具，用于数据存储与查询，主打速度快、开源免费。

Fast Open-Source Search & Clustering engine × for Vectors & Arbitrary Objects × in C++, C, Python, JavaScript, Rust, Java, Objective-C, Swift, C#, G…

implicit 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅，主打速度快。

Fast Python Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets

深度学习入门课、资深课、特色课、学术案例、产业实践案例、深度学习知识百科及面试题库The course, case and knowledge of Deep Learning and AI

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Reco-papers 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

Classic papers and resources on recommendation

awesome-causality-algorithms 是一个学习资料，用于系统学习与查阅。

An index of algorithms for learning causality with data

spotlight 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

Deep recommender models using PyTorch.

ml-surveys 是一个 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

📋 Survey papers summarizing advances in deep learning, NLP, CV, graphs, reinforcement learning, recommendations, graphs, etc.

Deep-Learning-for-Recommendation-Systems 是一个 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

This repository contains Deep Learning based articles , paper and repositories for Recommender Systems

SparrowRecSys 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

A Deep Learning Recommender System

hora 是用 Rust 编写的学习资料，用于系统学习与查阅，主打实现清晰。

🚀 efficient approximate nearest neighbor search algorithm collections library written in Rust 🦀 .

Awesome-Deep-Learning-Papers-for-Search-Recommendation-Advertising 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

Awesome Deep Learning papers for industrial Search, Recommendation and Advertisement. They focus on Embedding, Matching, Pre-Ranking, Ranking, Post …

torchrec 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

Pytorch domain library for recommendation systems

LLM4Rec-Awesome-Papers 是一个资源清单，按主题汇总同类优质资源。

A list of awesome papers and resources of recommender system on large language model (LLM).

计算广告/推荐系统/机器学习(Machine Learning)/点击率(CTR)/转化率(CVR)预估/点击率预估

计算广告/推荐系统/机器学习(Machine Learning)/点击率(CTR)/转化率(CVR)预估/点击率预估

recommenders 是用 Python 编写的代码库，提供可直接复用的能力。

TensorFlow Recommenders is a library for building recommender system models using TensorFlow.

MiniOneRec 是用 Python 编写的 AI 工具，用于大模型与智能体应用开发，主打轻量。

Minimal reproduction of OneRec

neural_collaborative_filtering 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

Neural Collaborative Filtering