Greppler - 推荐算法库

Greppler是一个开源的推荐算法库，旨在为开发人员提供一个轻量级且易于使用的推荐算法框架。该库提供了多种推荐算法，例如基于邻域的协同过滤、矩阵分解、因子分解机等。此外，Greppler还提供了用于评估和调整参数的实现。

特点

• 简单易用的API，轻松调用算法
• 内置多种常见推荐算法
• 支持用户-物品和用户-用户协同过滤
• 提供深度学习算法的实现接口
• 可扩展性强

示例代码

以下是一个基本示例，演示如何加载数据、训练模型和进行预测。

from greppler import Recommender, Dataset

# 加载数据集
ds = Dataset.from_csv('ratings.csv')

# 训练模型
model = Recommender('als', rank=10, max_iter=10)
model.fit(ds)

# 进行预测
users = [1, 2, 3]
items = [10, 11, 12]
scores = model.predict(users, items)

print(scores)

安装

Greppler可以通过pip进行安装：

pip install greppler

使用文档

Greppler提供了完整的使用文档，包括API和示例。可以在官方文档站点查看。

贡献

如果您对Greppler感兴趣，并希望参与其中的开发和改进，请在GitHub上提交Issues或贡献代码，我们非常欢迎您的贡献。