Torch-RecHub基于 PyTorch 的轻量推荐系统框架

易用、可扩展、高性能的推荐系统解决方案

🏗️

模块化设计

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