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8个扩展子包!RecBole推出2.0!

智源社区1年前 (2023)发布 智源社区
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易用又强大的推荐算法框架伯乐(RecBole)又双叒叕发布新版本啦!

 在伯乐1.0的基础上,本次更新我们推出RecBole2.0,包括 8 个最新扩展包!覆盖从数据到模型多个推荐系统最新的主题和方向!为推荐系统多个领域的研究提供易用又强大的工具库!

作为一个拥有从数据处理、模型开发、算法训练到科学评测的一站式全流程托管框架,伯乐从第一天正式发布起,截至今天,已经正式发布运营了约19个月。在此期间,社区活跃度稳定持续上升,用户数量不断增长,我们的 github repro 已经获得了1.9k个star和364个fork。在此基础上,我们团队不断对其进行扩展和更新,从数据和模型两个角度进行扩展,针对不同的研究方向,今天RecBole推出八个扩展工具包:

X8个扩展子包!RecBole推出2.0!

    面向数据,我们关注三个重要的研究课题:数据稀疏性、数据偏差和数据分布偏移,针对这三个数据问题,我们开发了五个基准工具包,分别对应元学习(RecBole-MetaRec),数据增强(RecBole-DA),去偏(RecBole-Debias),公平性(RecBole-FairRec)和跨域推荐(RecBole-CDR)。

    面向模型,我们考虑为基于新兴的模型架构的推荐算法提供更多支持,开发了两个基准工具包,分别为基于transformer的模型(RecBole-TRM)和基于图神经网络的模型(RecBole-GNN),除此之外,我们针对人岗匹配开发了一个应用工具包(RecBole-PJF)。

   此次发布我们共开发完成了65个推荐系统模型,并全部提供了相对应的数据、模型和评测等接口,对于伯乐而言是一次极大的扩展。经过此次扩展,伯乐成为了更加全面的推荐系统算法库,共覆盖130+推荐系统模型和11个不同的任务。

8个扩展子包!RecBole推出2.0!

  • 论文地址:

    • https://arxiv.org/pdf/2206.07351

  • 项目主页地址:

    • https://recbole.io

  • 一期github(主站):

    • https://github.com/RUCAIBox/RecBole

  • 二期github(本次发布):

    • https://github.com/RUCAIBox/RecBole2.0

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