Awesome GitHub RepositoriesRecommendation Benchmarks

RecBole est un framework de recommandation basé sur PyTorch conçu pour construire, entraîner et évaluer une grande variété d'algorithmes de recommandation. Il sert d'environnement de benchmark standardisé qui permet la comparaison de différentes architectures de modèles en utilisant des jeux de données publics et des métriques d'évaluation cohérentes. Le projet fournit des boîtes à outils spécialisées pour la recommandation séquentielle et l'intégration de graphes de connaissances, permettant la prédiction de séquences d'éléments basées sur l'historique de l'utilisateur ou l'incorporation de connaissances externes structurées. Il inclut un moteur d'optimisation des hyperparamètres dédié qui utilise la recherche par grille et l'optimisation bayésienne pour ajuster les configurations de modèles. Le framework couvre un large éventail de capacités incluant la gestion des données pour standardiser les logs d'interaction, des pipelines d'entraînement avec synchronisation distribuée des gradients et exécution en précision mixte, et des outils d'évaluation complets pour le classement des candidats et l'analyse de diversité. Il prend en charge plusieurs types de recommandation, tels que le filtrage collaboratif général et la prédiction de taux de clic. La bibliothèque est implémentée en Python et utilise PyTorch pour son framework de recommandation sous-jacent.

Neural collaborative filtering is a recommendation system framework that predicts user item preferences from implicit feedback by combining generalized matrix factorization and multi-layer perceptron networks through a shared final embedding layer. It captures both linear and non-linear interactions to model user preferences from historical data. The framework executes training and evaluation runs through a configuration-driven pipeline accessible via command-line interfaces, parsing hyperparameters such as learning rates, batch sizes, and latent dimensions. It optimizes implicit feedback mod