这是一个面向开发者的推荐系统入门教程，用 Python 带你从零理解召回、排序等核心环节。最典型的用法是配合在线阅读文档边学边跑代码，快速搭建自己的第一个推荐 workflow。
推荐系统入门教程，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/fun-rec/
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LanceDB 是一个面向多模态 AI 的开源嵌入式检索库，用 Rust 编写，帮开发者省去独立向量数据库的部署与运维。它以 SDK 形式嵌入应用，直接管理向量和原始数据，适合为推荐系统搭建语义检索与相似推荐 workflow。
Gorse 是用 Go 编写的开源推荐系统引擎，帮开发者省去从零搭建推荐链路的成本。它支持经典与 LLM ranker，也能通过 embedding 处理多模态内容。典型场景是接入现有业务数据后，用 CLI 或 SDK 快速上线个性化推荐。
这是一个推荐系统领域的必读论文清单，帮开发者从海量文献中快速筛出值得精读的工作。它按主题整理论文，适合入门或跟进方向时当作索引，比如做召回或排序模型调研前先按图索骥。
LightFM 是一个 Python 实现的混合推荐算法库，同时利用用户与物品的交互数据和内容特征，缓解冷启动问题。典型场景是电商或内容平台做个性化推荐，只需提供评分或点击记录，再补充用户与物品的 metadata，就能训练出推荐模型。
这是一个收录计算广告方向论文的资源库，帮推荐系统与广告算法开发者省去零散搜集资料的时间。最典型的用法是在做 CTR 预估或召回排序模型时，按主题找到对应论文并顺着线索深入阅读。
USearch 是开源向量搜索引擎，为推荐系统等场景提供快速相似度检索与聚类。它用 C++ 编写，提供 Python、JavaScript、Rust、Java、Go 等多语言 SDK。典型用法是把用户或物品的 embedding 建索引，通过 SDK 快速找出最相近的候选，支撑召回。
