推荐使用：CORE - 聊天式推荐系统助手-优快云博客

推荐使用：CORE - 聊天式推荐系统助手

CORECORE is a plug-and-play conversational agent for any recommender system.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/core34/CORE

CORE（Conversational Agent for Recommender System）是一个基于 PyTorch 的强大聊天式推荐系统插件，旨在提高用户体验并增强推荐系统的效率。它提供了全面的数据管理、离线训练和在线检查工具，并以其灵活性和高效性脱颖而出。

项目介绍

CORE 是一种新的离线训练与在线检查范式，通过统一的不确定最小化框架将对话式代理与推荐系统相结合。它设计为一个即插即用的解决方案，能够无缝集成到任何现有的推荐平台中。在这个框架下，推荐系统作为离线相关度评分器，而对话式代理则作为一个在线检查者，在每个会话中减少未确认的相关度评分不确定性。

CORE Overview

技术分析

CORE 的核心是其在线决策树算法，该算法用于决定在每个交互回合中询问哪个属性或物品。预期确定性增益的概念用于衡量查询每个元素带来的信息增益，从而优化对话过程。这个框架允许CORE在保持高效的同时，进行智能且有针对性的查询。

应用场景

无论是电商网站、流媒体服务还是新闻聚合平台，只要存在个性化推荐需求，CORE都能派上用场。它可以辅助用户更准确地找到感兴趣的内容，通过对话形式获取用户的喜好，从而提升推荐的精度和用户满意度。

项目特点

全面性（Comprehensive）：包括数据管理器、离线训练器和在线检查器，涵盖推荐系统开发的所有关键环节。
灵活性（Flexible）：可轻松集成到任何推荐系统，无需更改原有架构。
高效性（Efficient）：采用在线决策树算法，避免了繁重的学习算法，保证了快速响应和低延迟。
可扩展性：持续更新，未来计划支持大型语言模型以实现更自然的人机对话，并提供更多的预处理数据集。

引用 CORE

如果你在研究或项目中使用了 CORE，请引用以下文献：

@software{CORE,
  author = {Jiarui Jin, Xianyu Chen, Fanghua Ye, Mengyue Yang, Yue Feng, Weinan Zhang, Yong Yu, and Jun Wang},
  title = {CORE: A Plug-and-Play Conversational Agent for Recommender System},
  year = {2023},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  version = {0.0},
  howpublished = {\url{https://github.com/CORE-Labet/CORE}},
}