2024 Python 计算生态十月推荐榜 第81期

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推荐系统（Recommender Systems）是一种用于向用户提供个性化产品或服务建议的技术。这些系统可以帮助用户在大量的选择中找到感兴趣的项目，从而改善用户体验并提高企业的销售或用户粘性。推荐系统主要可以分为以下几种类型：基于内容的推荐，这种方法推荐与用户过去兴趣相似的项目。系统将分析用户之前感兴趣的项目的内容特征，然后推荐这些特征相似的其他项目。例如，如果用户观看了许多科幻电影，那么系统可能会推荐更多科幻电影。基于协同过滤推荐，协同过滤根据用户的行为数据来进行推荐，主要分为两类：基于用户的协同过滤、基于项的协同过滤。基于混合推荐系统推荐，混合推荐系统结合了多种推荐策略，以改善推荐质量。例如，一种常见的方法是结合基于内容和协同过滤的方法，以便在提供推荐时利用双方的优势。

2024年11月，随着技术进步，尤其是在深度学习和大数据分析的推动下，推荐系统正在不断进化。特别推荐10款优秀的Python计算生态工具和框架，以帮助开发者更好地理解和应用推荐系统。

Recommenders

一个包含各种推荐系统实践的库，旨在帮助开发者轻松构建现代推荐系统。该库提供了多种算法和评估工具，可以处理各种推荐场景。

https://github.com/recommenders-team/recommenders

torchrec

由Meta开发，torchrec是一个为PyTorch用户设计的推荐系统库。它支持大规模的推荐模型训练，并提供了高效的数据加载和模型并行工具。

https://github.com/pytorch/torchrec

implicit

专为处理大量隐式反馈数据而设计，这个库实现了高效的协同过滤算法。它主要使用矩阵分解技术，适合需要快速预测和高效内存使用的场景。

https://github.com/benfred/implicit

Cornac

一个专注于多模式推荐的框架。Cornac允许开发者结合各种数据模式（例如，图像、文本）来增强推荐效果，是研究和实验的理想选择。

https://github.com/PreferredAI/cornac

scikit-surprise

一个Python库，scikit-surprise提供了常见的推荐算法，并且易于与其他数据科学工具集成。适合想要快速构建和评估推荐系统原型的开发者。

https://github.com/NicolasHug/Surprise

TF Ranking

由Google开发，这个库专注于学习排序问题。TF Ranking集成了TensorFlow生态系统，适合需要在推荐系统中进行排序优化的使用者。

https://github.com/tensorflow/ranking

RecBole

一个综合性的推荐系统库，支持多种推荐算法和模型分析工具。它提供了统一的接口，方便用户在不同算法间进行比较和切换。

https://github.com/RUCAIBox/RecBole

TF Recommenders

一个由Google发布的TensorFlow推荐库，旨在简化构建、训练和评估推荐系统的过程。它适合那些已经在使用TensorFlow进行深度学习的开发者。

https://github.com/tensorflow/recommenders

lightfm

这个库实现了LightFM算法，结合了协同过滤和内容性过滤方法，能够处理用户和项目的特征信息，适合需要混合推荐的场景。

https://github.com/lyst/lightfm

lkpy

一个轻量级的Python推荐工具包，提供了一些基础的推荐算法，适合小型项目或学习用途。

https://github.com/lenskit/lkpy