Easy-to-use,Modular and Extendible package of deep-learning based CTR models .
xdeepfm 开源项目推荐(22 个)
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热门项目 前 20
按 Star 数排序展示前 20 个 · GitHub 共 22 个仓库【PyTorch】Easy-to-use,Modular and Extendible package of deep-learning based CTR models.
Recommender Learning with Tensorflow2.x
Factorization Machine models in PyTorch
基于深度学习的CTR预测模型(基于深度学习的广告推荐CTR预估模型)
MLGB is a library that includes many models of CTR Prediction & Recommender System by TensorFlow & PyTorch. 「妙计包」是一个包含50+点击率预估和推荐系统深度模型的、通过TensorFlow和PyTorch撰写的库。
DeepTables:表数据深度学习工具包
CTR模型代码和学习笔记总结
主流推荐系统Rank算法的实现
Implements of Awesome RecSystem Models with PyTorch/TF2.0
LightCTR 是一个基于张量流 2.0 的可扩展工具箱,用于构建 CTR/CVR 预测模型。
some ctr model, implemented by PyTorch, such as Factorization Machines, Field-aware Factorization Machines, DeepFM, xDeepFM, Deep Interest Network
Here are the models listed in CTR. Example: FM、DeepFM、xDeepFM etc.
rater, recommender systems. 推荐模型,包括:DeepFM,Wide&Deep,DIN,DeepWalk,Node2Vec等模型实现,开箱即用。
一些CTR模型和常见特征工程的方法
A easy library for recommendation system or computational advertising
2018腾讯社交广告33名;
AlitaNet: A click through rate (ctr) prediction deep learning Network implementation with TensorFlow, including LR, FM, AFM, Wide&Deep, DeepFM, xDeepFM, AutoInt, FiBiNet, LS-PLM, DCN, etc.
Explicit high order interaction models implemented in Keras, including: DCN, xDeepFM, AutoInt etc.
Deep-learning based CTR models implemented with tensorflow2.0. / 使用tensorflow2.0实现的一些基于深度学习的CTR模型
关于这个话题
- 清单取自 GitHub 话题页并按 Star 数排序,每次展示前 20 个项目;原始页面见 https://github.com/topics/xdeepfm。
- 该话题在 GitHub 上共有 22 个仓库, 本站收录的是其中最热门的 20 个,不是全量列表。
- Star / Fork 每日自动刷新一次,实时数据以 GitHub 为准。
- 当前 20 个项目累计 1.8 万 Star,覆盖 2 种主要语言,数据更新于 2026-11-07。
- 中文介绍来自 GitHub 官方话题说明(github/explore)的机器翻译,可点「查看原文」对照;译文缺失时会先展示原文。