Recommend-System-pytorch（经典推荐系统算法的Pytorch实现）

The code of recommendation system algorithms(models) implemented by Pytorch. (Updating)

本仓库代码主要参考自jc_Lee大佬的Recommend-System-tf2.0，由于本人对tensorflow并不熟悉，而且也更习惯于使用torch，同时也是初次学习推荐系统，因此就有了写一套pytorch版的推荐系统经典算法的想法，也是加深自己对算法理解的过程。关于算法理论的解读建议看《深度学习推荐系统》这本书和jc_Lee大佬的知乎文章，感觉都是很不错的。

Models List（算法列表）

Model	Paper
FM	[ICDM 2010] Fast Context-aware Recommendationswith Factorization Machines
FFM	[RecSys 2016] Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction
DeepFM	[IJCAI 2017] DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction
xDeepFM	[KDD 2018] xDeepFM: Combining Explicit and Implicit Feature Interactions for Recommender Systems

Reference（参考资料）

• Recommend-System-tf2.0
• 《深度学习推荐系统》
• http://shomy.top/2018/12/31/factorization-machine/