Awesome GitHub RepositoriesKnowledge Graph Recommendations

This project is a recommendation system framework designed for building, evaluating, and operationalizing personalized item suggestion engines. It provides a comprehensive toolkit for implementing collaborative filtering and content-based algorithms, supported by an end-to-end machine learning pipeline for preparing datasets and deploying predictive models. The framework distinguishes itself through the integration of knowledge graphs to provide richer context for recommendations and the use of industry-specific patterns to accelerate system deployment. It also includes a specialized model ev

RecBole هو إطار عمل توصية يعتمد على PyTorch مصمم لبناء وتدريب وتقييم مجموعة واسعة من خوارزميات التوصية. يعمل كبيئة قياسية للمقارنة تسمح بمقارنة بنى النماذج المختلفة باستخدام مجموعات البيانات العامة ومقاييس التقييم المتسقة. يوفر المشروع مجموعات أدوات متخصصة للتوصية المتسلسلة وتكامل الرسوم البيانية المعرفية، مما يتيح التنبؤ بتسلسلات العناصر بناءً على سجل المستخدم أو دمج المعرفة الخارجية المهيكلة. ويتضمن محركاً مخصصاً لتحسين المعلمات الفائقة يستخدم البحث الشبكي والتحسين البايزي لضبط تكوينات النموذج. يغطي إطار العمل مجموعة واسعة من القدرات بما في ذلك إدارة البيانات لتوحيد سجلات التفاعل، وخطوط أنابيب التدريب مع مزامنة التدرج الموزعة والتنفيذ المختلط الدقة، وأدوات تقييم شاملة لترتيب المرشحين وتحليل التنوع. ويدعم أنواع توصية متعددة، مثل التصفية التعاونية العامة والتنبؤ بمعدل النقر. تم تنفيذ المكتبة بلغة Python وتستخدم PyTorch لإطار عمل التوصية الأساسي الخاص بها.

OpenKE is a knowledge graph embedding framework designed to transform structured knowledge graphs into low-dimensional vector representations. It functions as a library for representation learning and a toolset for converting entities and relations into numerical embeddings. The project includes a link prediction engine to evaluate the likelihood of relationships between entities and identify missing facts in large-scale graphs. It provides a dedicated preprocessing tool to map raw entity and relation strings into numerical identifiers for machine learning training. The framework's capabilit