Hello,今天為朋友們推薦一個值得學習的公眾號「淺夢的學習筆記」，小編目前在電商公司從事推薦系統相關的工作。主要分享關于「推薦系統，圖算法，NLP&CV以及求職面試」等內容，歡迎關注一起學習和交流～

文末可打包下載推薦系統&圖算法的paper和代碼教程

一起來看看他們維護關于推薦與圖算法的開源項目吧～

DeepCTR

DeepCTR是一個「基于深度學習的點擊率預測算法」庫，目前已經有了3.8k star和1.2k fork，在pypi官方源下載次數超過21萬次。

DeepMatch

提供了若干主流的深度召回匹配算法的實現，并支持快速導出用戶和物品向量進行ANN檢索。非常適合同學們進行快速實驗和學習，解放算法工程師的雙手！

DeepMatch目前支持的算法模型

GraphEmbedding

提供了經典的graphembedding方法的實現和使用樣例。

目前提供的方法和教程文章

干貨文章分享

除了進行開源項目的維護和更新，公眾號也進行一些算法技術的解讀和分享，涵蓋的范圍包括推薦系統，圖算法，NLP&CV以及求職面試等。干貨多多。

• 萬字長文梳理CTR預估模型發展過程與關系圖譜

• 【經典精讀】Transformer模型深度解讀

• 【視頻講解】DeepCTR中的DeepFM原理和實現

• 一文直擊Graph Embedding圖表示學習的原理及應用

• 一文讀懂圖卷積GCN

• EMBEDDING 在Google&阿里等大廠推薦場景中的工程化實踐

• 知識圖譜基本概念&工程落地常見問題

• 求職面試 | 《劍指Offer》Python題解&常考題總結?

以上是公眾號的部分內容摘選，掃碼關注淺夢的學習筆記，一起學習交流吧！

期待與您一同學習進步！

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• 回復「推薦系統」可打包下載推薦系統必讀經典論文和代碼實現合集！

• 回復「圖算法」可打包下載圖算法論文，代碼，運行樣例的打包匯總！

• 回復「加群」可以加入我們的交流群和來自國內外一線大廠的算法工程師和高校的同學們一起學習！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的推荐系统图算法实用干货汇总（含论文、代码、样例教程）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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