Awesome-Large-Recommendation-Models

一榜看尽大型推荐模型前沿,快速跟进最新研究

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 122
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,无在线服务,需自行部署,完全免费。

项目预览

Awesome-Large-Recommendation-Models 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队USTC-StarTeam
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,无在线服务,需自行部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
技术栈/模型awesome,behavior-modeling,benchmark,cross-domain-recommendation,data-mining,data-science,large-language-models,llm-recommendation,recommendation,recommendation-datasets,recommendation-system,scaling-laws,sequential-recomme,survey,user-behaviour
GitHub 星标★ 122
上线时间2024-11-22 00:00:00
代码更新2024-12-05
仓库体积25 KB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数8

项目介绍

这是一个精选大型推荐模型(LRMs)最新进展的资源列表,旨在跟踪该领域的前沿研究和开源实现。项目解决了推荐系统领域信息过载、研究进展分散的问题,通过系统化整理相关论文、代码和数据集,帮助研究者和工程师快速了解大型推荐模型的技术脉络。核心能力包括:按主题分类整理最新学术论文、提供相关开源代码链接、汇总关键数据集信息,并持续更新以反映领域动态。项目内容涵盖模型架构、训练方法、效率优化等多个维度,是进入该领域或追踪前沿的实用导航。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 122

核心亮点

  • 按主题系统分类,检索效率高
  • 收录最新论文并附代码链接,便于复现
  • 持续更新,紧跟领域动态

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 项目尚处早期,内容覆盖可能不全

适用场景

  • 推荐系统研究者追踪前沿方向
  • 工程师调研大型模型落地方案
  • 学生入门学习推荐模型知识体系

替代项目

awesome-recommendation-system、Recommender-System-Papers、Deep-Learning-for-Recommendation-Systems

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