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易用、可扩展、高性能的推荐系统解决方案
易于添加新的模型、数据集和评估指标,具有清晰的架构设计
充分利用 PyTorch 的动态图和 GPU 加速能力,实现高性能计算
包含多种经典和前沿的推荐算法,涵盖排序、召回和多任务学习模型
提供统一的数据加载、训练和评估流程,确保实验的一致性
通过配置文件或命令行参数轻松调整实验设置,无需修改代码
设计确保实验结果的可复现性,支持固定随机种子和确定性操作
支持负采样、多任务学习等高级推荐技术
内置支持 MovieLens、Amazon、Criteo、Avazu 等多个流行数据集