产品简介
Recommender_System 面向中文用户的推荐系统学习资源，全面介绍工业级推荐系统理论知识（基于小红书场景），基于TensorFlow2训练模型，实现高性能Golang推理微服务。适合想从入门到精通推荐系统的开发者、数据科学家和学生。
核心功能
- 工业级推荐系统理论知识（王树森公开课）
- 基于TensorFlow2的模型训练指南
- 高性能、高并发、高可用的Golang推理微服务实现
- 推荐系统全链路覆盖：召回、排序、特征交叉、行为序列、重排
- 提供Jupyter Notebook示例和备用访问链接
快速开始
- 下载程序：点击页面上的「下载软件」按钮获取。
- 运行程序：解压或安装后运行主程序。
- 开始使用：打开 Recommender_System，按界面提示操作。
界面预览
与其他方案对比
| 对比项 | 本工具 | 同类商业软件 | 在线服务 |
|---|---|---|---|
| 费用 | 开源免费 | 通常收费或含广告 | 可能有订阅或上传限制 |
| 隐私 | 本地运行，数据自持 | 依赖厂商政策 | 需上传数据到服务器 |
| 可定制性 | 源码开放，社区活跃 | 受限于官方功能 | 功能固定 |
适合谁用
- 希望系统学习推荐系统的软件工程师
- 基于小红书等场景研究工业界推荐系统的数据科学家
- 需要实现高性能推荐服务的后端开发者
下载与版本
当前最新版本为 master，发布于 。支持 Windows、macOS、Linux。
⚠️ 注意：本项目仅提供源代码下载，不包含可直接运行的安装包（exe/dmg/apk 等。下载后需要自行编译构建才能使用，适合有一定开发经验的用户。如果你不熟悉编译流程，建议寻找同类开箱即用的替代方案。
注意事项
- 本工具仅供学习和研究使用，请遵守相关法律法规。
- 请尊重内容创作者版权，勿将下载内容用于商业或非法传播。
- 项目源码地址：https://github.com/solidglue/Recommender_System