1 В избранное 0 Ответвления 0

OSCHINA-MIRROR/mirrors-recommenders

Присоединиться к Gitlife
Откройте для себя и примите участие в публичных проектах с открытым исходным кодом с участием более 10 миллионов разработчиков. Приватные репозитории также полностью бесплатны :)
Присоединиться бесплатно
Клонировать/Скачать
NEWS.md 8.1 КБ
Копировать Редактировать Web IDE Исходные данные Просмотреть построчно История
gitlife-traslator Отправлено 28.11.2024 05:23 6594845

Что нового

Обновление от 2 мая 2024 года

У нас новый релиз Recommenders 1.2.0!

Со времени нашего последнего релиза произошло много изменений. Мы провели полные тесты на Python с 3.8 по 3.11 (около 1800 тестов), улучшили производительность многих алгоритмов, пересмотрели блокноты и внесли множество других улучшений.

Обновление от 10 октября 2023 года

Мы рады сообщить, что этот репозиторий (ранее известный как Microsoft Recommenders, https://github.com/microsoft/recommenders) присоединился к Linux Foundation of AI and Data (LF AI & Data)! Новая организация, recommenders-team, отражает это изменение.

Надеемся, что это упростит участие для всех! Наша цель по-прежнему заключается в создании экосистемы и сообщества для поддержки открытых инноваций и сотрудничества в системах рекомендаций.

Теперь для доступа к репо вместо перехода на https://github.com/microsoft/recommenders нужно перейти на https://github.com/recommenders-team/recommenders. Старый URL всё ещё будет разрешаться на новый, но мы рекомендуем обновить закладки.

Обновление от 18 августа 2023 года

Мы перешли в новую организацию! Теперь для доступа к репозиторию вместо перехода на https://github.com/microsoft/recommenders необходимо перейти на https://github.com/recommenders-team/recommenders. Старый URL по-прежнему будет разрешаться в новый, но рекомендуется обновить закладки.

Обновление от 7 февраля 2023 года

Мы достигли 15 000 звёзд!!

Обновление от 20 июля 2022 года

У нас вышел новый релиз Recommenders 1.1.1!

Мы внедрили новый способ тестирования нашего репозитория с помощью AzureML. С AzureML мы можем распределять наши тесты по разным машинам и запускать их параллельно. Это позволяет нам тестировать наш репозиторий на более широком спектре машин и обеспечивает гораздо более быстрый цикл тестирования. Общее время вычислений сократилось с примерно 9 часов до 35 минут, а затраты снизились вдвое. Подробнее см. здесь.

Также мы внесли другие улучшения, такие как ускорение метрик оценки и улучшение алгоритма SAR.

Обновление от 1 апреля 2022 года

Вышел новый релиз Recommenders 1.1.0! Мы представили алгоритмы SASRec и SSEPT, основанные на трансформерах. Кроме того, теперь у нас включены Python 3.8 и 3.9. Мы также улучшили алгоритм SARPlus, включая поддержку Azure Synapse и Spark 3.2. Есть также исправления ошибок и улучшения в NCF, RBM, LightGBM, LightFM, Scikit-Surprise, stratified splitter, dockerfile и обновление до Scikit-Learn 1.0.2.

Обновление от 13 января 2022 года

Вышел новый релиз Recommenders 1.0.0! Кодовая база теперь перенесена на версии TensorFlow 2.6 / 2.7 и на версию Spark 3. Кроме того, есть несколько изменений в зависимостях и дополнительных функциях, устанавливаемых через pip (см. это руководство). Мы также внесли улучшения в код и конвейеры CI / CD.

Обновление от 27 сентября 2021 года

Вышел новый релиз Recommenders 0.7.0!

В нём мы изменили названия папок, содержащих исходный код, чтобы они были более информативными. Это означает, что вам потребуется изменить любые операторы импорта, которые ссылаются на пакет recommenders. В частности, папка reco_utils была переименована в recommenders, а её подпапки были переименованы в соответствии с проблемой 1390.

Пакет recommenders теперь поддерживает три типа сред: venv, virtualenv и... ## Обновление от 20 июля 2020 г.

Microsoft проводит конкурс по рекомендации новостей на основе набора данных MIND — большого англоязычного набора данных о новостях с журналами показов. Ознакомьтесь с документом ACL (Ассоциации компьютерной лингвистики) (https://msnews.github.io/assets/doc/ACL2020_MIND.pdf), ознакомьтесь со сценарием рекомендации новостей (https://github.com/microsoft/recommenders/tree/main/scenarios/news) и начните работу с примером быстрого старта, используя алгоритм DKN (examples/00_quick_start/dkn_MIND.ipynb). Затем попробуйте другие алгоритмы (NAML, NPA, NRMS, LSTUR) и инструменты рекомендателей и отправьте свою работу!

Обновление от 20 августа 2020 г.

Новый релиз: Recommenders 0.4.0 (https://github.com/microsoft/recommenders/releases/tag/0.4.0)

13 новых алгоритмов, множество исправлений и новых функций.

Обновление от 18 сентября 2019 г.

Новый релиз: Recommenders 0.3.1 (https://github.com/microsoft/recommenders/releases/tag/0.3.1)

Обновление от 15 сентября 2019 г.

Мы достигли 5000 звёзд!!

Обновление от 3 июня 2019 г.

Новый релиз: Recommenders 0.3.0 (https://github.com/microsoft/recommenders/releases/tag/0.3.0)

Обновление от 20 февраля 2019 г.

Новый релиз: Recommenders 0.2.0 (https://github.com/microsoft/recommenders/releases/tag/0.2.0)

Обновление от 11 февраля 2019 г.

Мы достигли 1000 звёзд!!

Обновление от 12 декабря 2018 г.

Первый релиз: Recommenders 0.1.1 (https://github.com/microsoft/recommenders/releases/tag/0.1.1)

Обновление от 12 ноября 2018 г.

Первый предварительный релиз: Recommenders 0.1.0 (https://github.com/microsoft/recommenders/releases/tag/0.1.0)

Опубликовать ( 0 )

Вы можете оставить комментарий после Вход в систему

1
https://api.gitlife.ru/oschina-mirror/mirrors-recommenders.git
git@api.gitlife.ru:oschina-mirror/mirrors-recommenders.git
oschina-mirror
mirrors-recommenders
mirrors-recommenders
main