Awesome-Large-Recommendation-Models

一榜看尽大型推荐模型前沿，快速跟进最新研究

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。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 122
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队USTC-StarTeam
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/USTC-StarTeam/Awesome-Large-Recommendation-Models
定价模式free
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
是否开源是
开源协议
主要语言
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
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-11-22 00:00:00
最近更新2026-09-07 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数6

使用教程

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

项目介绍

Awesome-Large-Recommendation-Models 是开源模型领域的开源项目，由 USTC-StarTeam 开发，2024 年首次发布。

它收录于开源模型分类，该分类目前共有 424 个项目，GitHub 星标数为 122。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-07。无在线服务，需自行部署，完全免费。

它主要面向的使用场景是：推荐系统研究者追踪前沿方向。同类可对比的替代方案包括 awesome-recommendation-system、Recommender-System-Papers、Deep-Learning-for-Recomm…。

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