Github开源项目---使用TF2.0对经典推荐论文进行复现【持续更新中...】

前言

又来推荐自己的Github项目了：开源项目Recommended System with TF2.0主要是对阅读过的部分推荐系统、CTR预估论文进行复现。建立的原因有三个：

1. 理论和实践似乎有很大的间隔，学术界与工业界的差距更是如此；

2. 更好的理解论文的核心内容，增强自己的工程能力；

3. 很多论文给出的开源代码都是TF1.x，因此想要用更简单的TF2.0进行复现；

当然也看过一些知名的开源项目，如DeepCTR等，不过对自己目前的水平来说，只适合拿来参考。

项目特点：

• 使用TF2.0-CPU进行复现；

• 每个模型都是相互独立的，不存在依赖关系；

• 模型基本按照论文进行构建，实验尽量使用论文给出的的公共数据集。如果论文给出github代码，会进行参考；

• 对于实验数据集有专门详细的介绍；

• 代码源文件参数、函数命名规范，并且带有标准的注释；

• 每个模型会有专门的代码文档（.md文件）或者其他方式进行解释；

目前复现的模型有（按复现时间进行排序）：

1. NCF

2. DIN

3. Wide&Deep

4. DCN

5. PNN

6. Deep Crossing

持续更新中······