Github开源项目2.0---使用TensorFlow2.0对经典推荐论文进行复现【持续更新中...】

最新推荐文章于 2025-04-23 20:04:18 发布
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文章标签： python 推荐系统 CTR github
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版权
该项目旨在复现推荐系统和CTR预估论文，使用TF2.0进行实现，包括NCF、DIN、Wide&Deep等模型。作者分享了数据集介绍、论文模型解析和实验过程，旨在缩小理论与实践的差距，提升工程能力。项目代码规范、文档详细，方便读者理解和复用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

前言

由于昨天复制未发现链接失效了，所以今天再发一遍。希望大家可以star一下我的GitHub开源项目：Recommended System with TF2.0 。

地址：https://github.com/BlackSpaceGZY/Recommended-System-with-TF2.0

大家可以通过【阅读原文】打开Github地址。

建立原因

开源项目Recommended System with TF2.0主要是对阅读过的部分推荐系统、CTR预估论文进行复现。建立的原因有三个：

  1. 理论和实践似乎有很大的间隔，学术界与工业界的差距更是如此；

  2. 更好的理解论文的核心内容，增强自己的工程能力；

  3. 很多论文给出的开源代码都是TF1.x，因此想要用更简单的TF2.0进行复现；

当然也看过一些知名的开源项目，如DeepCTR等，不过对自己目前的水平来说，只适合拿来参考。

项目特点

项目特点：

  • 使用TF2.0-CPU进行复现；

  • 每个模型都是相互独立的，不存在依赖关系；

  • 模型基本按照论文进行构建，

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