PaddleRec
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个性化推荐
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推荐系统在当前的互联网服务中正在发挥越来越大的作用，目前大部分电子商务系统、社交网络，广告推荐，搜索引擎，都不同程度的使用了各种形式的个性化推荐技术，帮助用户快速找到他们想要的信息。

在工业可用的推荐系统中，推荐策略一般会被划分为多个模块串联执行。以新闻推荐系统为例，存在多个可以使用深度学习技术的环节，例如新闻的自动化标注，个性化新闻召回，个性化匹配与排序等。PaddlePaddle对推荐算法的训练提供了完整的支持，并提供了多种模型配置供用户选择。

- [TagSpace](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleRec/tagspace)
- [GRU4Rec](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleRec/gru4rec)
- [SequenceSemanticRetrieval](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleRec/ssr)
- [DeepCTR](https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/PaddleRec/ctr/README.cn.md)
- [Multiview-Simnet](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleRec/multiview_simnet)
- [Word2Vec](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleRec/word2vec)
- [GraphNeuralNetwork](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleRec/gnn)
- [DeepInterestNetwork](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleRec/din)
