推荐系统&图算法实用干货汇总（含论文、代码、样例教程）

Hello,今天为朋友们推荐一个值得学习的公众号「浅梦的学习笔记」，小编目前在电商公司从事推荐系统相关的工作。主要分享关于「推荐系统，图算法，NLP&CV以及求职面试」等内容，欢迎关注一起学习和交流～

文末可打包下载推荐系统&图算法的paper和代码教程

一起来看看他们维护关于推荐与图算法的开源项目吧～

DeepCTR

DeepCTR是一个「基于深度学习的点击率预测算法」库，目前已经有了3.8k star和1.2k fork，在pypi官方源下载次数超过21万次。

DeepMatch

提供了若干主流的深度召回匹配算法的实现，并支持快速导出用户和物品向量进行ANN检索。非常适合同学们进行快速实验和学习，解放算法工程师的双手！

DeepMatch目前支持的算法模型

GraphEmbedding

提供了经典的graphembedding方法的实现和使用样例。

目前提供的方法和教程文章

干货文章分享

除了进行开源项目的维护和更新，公众号也进行一些算法技术的解读和分享，涵盖的范围包括推荐系统，图算法，NLP&CV以及求职面试等。干货多多。

• 万字长文梳理CTR预估模型发展过程与关系图谱

• 【经典精读】Transformer模型深度解读

• 【视频讲解】DeepCTR中的DeepFM原理和实现

• 一文直击Graph Embedding图表示学习的原理及应用

• 一文读懂图卷积GCN

• EMBEDDING 在Google&阿里等大厂推荐场景中的工程化实践

• 知识图谱基本概念&工程落地常见问题

• 求职面试 | 《剑指Offer》Python题解&常考题总结 

以上是公众号的部分内容摘选，扫码关注浅梦的学习笔记，一起学习交流吧！

期待与您一同学习进步！

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