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(tǒng)相關的工作。主要分享關于「推薦系統(tǒng)，圖算法，NLP&CV以及求職面試」等內(nèi)容，歡迎關注一起學習和交流～

文末可打包下載推薦系統(tǒng)&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(jīng)有了3.8k star和1.2k fork，在pypi官方源下載次數(shù)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(xiàn)，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(jīng)典的graphembedding方法的實現(xiàn)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(tǒng)，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(fā)展過程與關系圖譜

• 【經(jīng)典精讀】Transformer模型深度解讀

• 【視頻講解】DeepCTR中的DeepFM原理和實現(xiàn)

• 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(nèi)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(tǒng)」可打包下載推薦系統(tǒng)必讀經(jīng)典論文和代碼實現(xiàn)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(nèi)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(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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