返回信息流[ema4]宣传一波人大与北邮以及华东师范大学合作推出的推荐系统开源库.欢迎各位同学使用~也欢迎各位推荐系统方向的同学参与到项目的开发和完善中~
RecBole （中文名称："伯乐"，意取"世有伯乐，然后有千里马"），由中国人民大学的AI Box团队与北京邮电大学、华东师范大学的科研团队联合开发出品。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2011.01731
项目主页地址：https://recbole.io
项目Github地址：https://github.com/RUCAIBox/RecBole
项目交流邮件组：recbole@outlook.com
- 4类模型 (覆盖主流推荐领域)
- 53种模型（绝大部分为最新的深度学习模型）
- 27个数据集合（最常用的实验数据集合）
- 多种评测方式（涵盖所有主流的评测方式，支持一键设置）
- 自动调参（内嵌实用超参搜索算法，支持灵活设置范围）
您还在为没有全面的推荐系统库来入门而惆怅嘛？
您还在为有了idea但无法快速验证而发愁嘛？
您还在为低效的数据处理以及串行的模型评测而焦急等待吗？
您还在为论文只有TensorFlow代码而无PyTotch代码而苦恼吗？
您还在为找的开源代码没有注释或文档而对着代码头疼嘛？
我们的框架为您消除这些问题！
- 全面：大量模型覆盖几乎所有主流领域，大量数据集涵盖几乎所有常见数据集合，各种主流数据预处理与评测设置任您选择。
- 易用：支持一键运行！真·一行命令体验所有功能！
- 高速：超超超高速的数据和评测接口！让您尽享丝滑...秒秒钟出结果。
- 主流：基于目前最受欢迎的深度学习框架PyTorch，我们为您做代码的搬运工！
- 详细：我们不仅提供代码，我们还提供非常详细的开发文档，助力您的二次开发。
还在等什么呢？赶紧进入项目主页，来体验一下经典的推荐系统模型，然后去找寻一下您的千里马吧~！
最后,求一波star[ema20]，我们的项目承诺会持续开发维护！！也欢迎各位同学持续关注！！
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / paper / #42264同步于 2020/11/5
该镜像源已超过 30 天没有更新，可能在源站已被删除。
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伯乐：一个易用、强大的PyTorch推荐系统开源库
saltedfish
2020/11/5镜像同步57 回复
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