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 是一个基于 PyTorch 的推荐框架，旨在构建、训练和评估各种推荐算法。它作为一个标准化的基准环境，允许使用公共数据集和一致的评估指标来比较不同的模型架构。 该项目为序列推荐和知识图谱集成提供了专门的工具包，能够根据用户历史预测项目序列或结合结构化的外部知识。它包括一个专用的超参数优化引擎，利用网格搜索和贝叶斯优化来调整模型配置。 该框架涵盖了广泛的功能，包括用于标准化交互日志的数据管理、具有分布式梯度同步和混合精度执行的训练管道，以及用于候选排序和多样性分析的综合评估工具。它支持多种推荐类型，例如通用协同过滤和点击率预测。 该库使用 Python 实现，并利用 PyTorch 作为其底层推荐框架。

OpenKE 是一个知识图谱嵌入框架，旨在将结构化知识图谱转换为低维向量表示。它作为一个表示学习库和将实体与关系转换为数值嵌入的工具集。 该项目包含一个链接预测引擎，用于评估实体之间关系的似然性并识别大规模图谱中的缺失事实。它提供了一个专用的预处理工具，将原始实体和关系字符串映射为数值标识符以进行机器学习训练。 该框架的功能涵盖了图嵌入的全生命周期，包括数据预处理、表示学习和链接预测分析。