[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-HKUDS--SSLRec":3,"tool-HKUDS--SSLRec":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",150720,2,"2026-04-11T11:33:10",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":75,"owner_location":75,"owner_email":75,"owner_twitter":75,"owner_website":76,"owner_url":77,"languages":78,"stars":83,"forks":84,"last_commit_at":85,"license":86,"difficulty_score":10,"env_os":87,"env_gpu":88,"env_ram":87,"env_deps":89,"category_tags":97,"github_topics":98,"view_count":32,"oss_zip_url":75,"oss_zip_packed_at":75,"status":17,"created_at":107,"updated_at":108,"faqs":109,"releases":149},10311,"HKUDS\u002FSSLRec","SSLRec","[WSDM'2024 Oral] \"SSLRec: A Self-Supervised Learning Framework for Recommendation\"","SSLRec 是一个基于 PyTorch 开发的开源深度学习框架，专为结合自监督学习技术的推荐系统而设计。它旨在解决推荐算法研究中模型复现困难、数据预处理标准不一以及不同方法间难以公平对比的痛点。通过提供统一的数据加载、预处理流程及标准化的训练评估协议，SSLRec 让研究人员能够轻松重现前沿成果并进行客观比较。\n\n该工具非常适合从事推荐系统研究的学者、算法工程师及深度学习开发者使用。无论是刚入门的研究者还是资深专家，都能利用其友好的接口快速构建和验证模型。SSLRec 涵盖了五大核心推荐场景：通用协同过滤、序列推荐、多行为推荐、社交推荐以及知识图谱增强推荐，并内置了多种最先进的自监督学习模型。\n\n其技术亮点在于灵活模块化的架构，用户可以像搭积木一样自由组合组件，定制个性化的推荐模型。此外，框架还集成了丰富的图操作、网络架构及损失函数等实用工具，大幅降低了开发门槛。作为荣获 WSDM 2024 Oral 的学术成果，SSLRec 以严谨的设计和全面的资源，成为推动推荐系统领域创新的得力助手。","\u003Cp align=\"center\">\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_SSLRec_readme_506b3b5236e4.png\" alt=\"SSLRec\" \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n#\n\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FSSLRec\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FUser%20Guide.md\">🤗User Guide\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FSSLRec\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FModels.md\">🧪Models\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FSSLRec\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FDatasets.md\">📜Datasets\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2308.05697\">📑SSLRec Paper\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fhuang_chao4969\" target=\"_blank\">\n    \u003Cimg alt=\"Twitter Follow\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Ftwitter\u002Ffollow\u002FData Intelligence Lab at HKU\" \u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cimg src='https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_SSLRec_readme_7a2ba012f78b.png' \u002F>\n\n**SSLRec** is a PyTorch-based open-source deep learning framework for recommender systems enhanced by self-supervised learning techniques. \nIt's user-friendly and contains commonly-used datasets, code scripts for data processing, training, testing, evaluation, and state-of-the-art research models. \n**SSLRec** offers a vast array of utility functions and an easy-to-use interface that simplifies the development and evaluation of recommendation models.\n\n\u003Cp align=\"center\">\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_SSLRec_readme_8203bca4695a.png\" alt=\"Framework\" \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\nOur framework includes various self-supervised learning recommendation algorithms, covering five major categories:\n\n+ General Collaborative Filtering\n+ Sequential Recommendation\n+ Multi-Behavior Recommendation\n+ Social Recommendation\n+ Knowledge Graph-enhanced Recommendation\n\nOur framework offers a unified training, validation, and testing process for each category, along with a standardized data preprocessing method using publicly available datasets. This makes it easy to reproduce various models and enables fair comparisons between different methods.\n\n## SSLRec News\n+ 🤗 Here is a quick tutorial on how to create your own data for **General Collaborative Filtering**, pleace [check here](.\u002Fdocs\u002FGuideDataCF.md).\n\n+ 📣 We drafted a **Survey Paper** on self-supervised learning for recommendation. For details, please [check here](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FAwesome-SSLRec-Papers)!\n\n+ 🎉🎉  [The SSLRec paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2308.05697) is accepted by [WSDM 2024](https:\u002F\u002Fwww.wsdm-conference.org\u002F2024\u002F) for an **ORAL** presentation！\n\n+ 🔥 Early stop is now feasible in the training strategy. (Check [Here](.\u002Fupdate_log\u002F2023-06-28.md) for more details)\n\n## Highlighted Features\n\n+ 🧩 **Flexible Modular Architecture.** The SSLRec framework features a modular architecture that allows for effortless customization and combination of modules. This enables users to create personalized recommendation models that fit their specific needs and requirements.\n\n\n+ 🌟 **Diverse Recommendation Scenarios.** The SSLRec framework is a versatile tool for researchers and practitioners who are interested in building effective recommendation models across diverse recommender system research lines.\n\n\n+ 💡 **Comprehensive State-of-the-Art Models.** Our SSLRec framework offers a wide range of SSL-enhanced recommendation models for various scenarios. Researchers can evaluate these models using advanced techniques and use them as a foundation for driving innovation in the field of recommender systems.\n\n\n+ 📊 **Unified Data Feeder and Standard Evaluation Protocols.** The SSLRec framework features a unified data feeder and standard evaluation protocols that enable easy loading and preprocessing of data from various sources and formats, while ensuring objective and fair evaluation of recommendation models.\n\n\n+ 🛠️ **Rich Utility Functions.** The SSLRec framework provides a vast array of utility functions that simplify the development and evaluation of recommendation models. These functions incorporate common functionalities of recommender systems and self-supervised learning for graph operations, network architectures, and loss functions.\n\n\n+ 🤖 **Easy-to-Use Interface.** We offer a user-friendly interface that streamlines the training and evaluation of recommendation models. This allows researchers and practitioners to experiment with various models and configurations with ease and efficiency.\n\n## Implemented Models\nWe are committed to continuously adding new self-supervised models to the SSLRec framework to keep up with the latest developments in the field of recommender systems. Stay tuned for updates! 🔍\n\nHere, we list the implemented models in abbreviation. For more detailed information, please refer to [Models](.\u002Fdocs\u002FModels.md).\n\n**General Collaborative Filtering**\n\n+ [LightGCN](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2002.02126.pdf) (SIGIR'20), [SGL](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2010.10783.pdf) (SIGIR'21), [HCCF](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2204.12200.pdf) (SIGIR'22), [SimGCL](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2112.08679.pdf) (SIGIR'22), [NCL](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2202.06200.pdf) (WWW'22), [DirectAU](https:\u002F\u002Fdl.acm.org\u002Fdoi\u002Fpdf\u002F10.1145\u002F3534678.3539253) (KDD'22), [LightGCL](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2302.08191.pdf) (ICLR'23), [AutoCF](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2303.07797.pdf) (WWW'23), [DCCF](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2305.02759.pdf) (SIGIR'23), [GFormer](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2306.02330.pdf) (SIGIR'23), [AdaGCL](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2305.10837.pdf) (KDD'23) \n\n**Sequential Recommendation**\n\n+ [BERT4Rec](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1904.06690.pdf) (CIKM'19), [CL4SRec](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2010.14395.pdf) (ICDE'22), [DuoRec](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2110.05730.pdf) (WSDM'22), [ICLRec](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2202.02519.pdf) (WWW'22), [DCRec](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2303.11780.pdf) (WWW'23), [MAERec](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2305.04619.pdf) (SIGIR'23)\n\n**Social Recommendation**\n\n+ [MHCN](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2101.06448.pdf) (WWW'21), [KCGN](https:\u002F\u002Fpar.nsf.gov\u002Fservlets\u002Fpurl\u002F10220297) (AAAI'21), [SMIN](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2110.03958.pdf) (CIKM'21), [DSL](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2305.12685) (IJCAI'23)\n\n**Knowledge Graph-enhanced Recommendation**\n+ [KGIN](https:\u002F\u002Fdl.acm.org\u002Fdoi\u002Fpdf\u002F10.1145\u002F3442381.3450133) (WWW'21), [KGCL](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2205.00976.pdf) (SIGIR'22), [KGRec](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2307.02759.pdf) (KDD'23), [DiffKG](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2312.16890.pdf) (WSDM'24) \n\n**Multi-behavior Recommendation**\n+ [MBGMN](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2110.03969.pdf) (SIGIR'21), [HMG-CR](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2109.02859.pdf) (ICDM'21), [S-MBRec](http:\u002F\u002Fwww.shichuan.org\u002Fdoc\u002F134.pdf) (IJCAI'22), [CML](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2202.08523.pdf) (WSDM'2022), [KMCLR](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2301.05403.pdf) (WSDM'23)\n\n## Get Started\n\nSSLRec is implemented under the following development environment:\n\n+ python==3.10.4\n+ numpy==1.22.3\n+ torch==1.11.0\n+ scipy==1.7.3\n+ dgl==1.1.1\n\nYou can easily train LightGCN using our framework by running the following script:\n```\npython main.py --model LightGCN\n```\nThis script will run the LightGCN model on the gowalla datasets. \n\nThe training configuration for LightGCN is saved in [lightgcn.yml](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FSSLRec\u002Fblob\u002Fmain\u002Fconfig\u002Fmodelconf\u002Flightgcn.yml). You can modify the values in this file to achieve different training effects. Furthermore, if you're interested in trying out other implemented models, you can find a list of them under [Models](.\u002Fdocs\u002FModels.md), and easily replace LightGCN with your model of choice.\n\nFor users who wish to gain a deeper understanding, we recommend reading our [User Guide](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FSSLRec\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FUser%20Guide.md). This guide provides comprehensive explanations of SSLRec's concepts and usage, including:\n+ SSLRec framework architecture design\n+ Implementing your own model in SSLRec\n+ Deploying your own datasets in SSLRec\n+ Implementing your own training process in SSLRec\n+ Automatic hyperparameter tuning in SSLRec\n\nand so on.\n\n## Improve SSLRec Together\nIf you come across any bugs or have suggestions for improvement, feel free to  [make a pull request](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FSSLRec\u002Fpulls) or [create an issue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FSSLRec\u002Fissues). \n\n🤗 We warmly welcome contributions of all kinds, from bug fixes to new features and extensions.\n\nA big thank you to all our contributors!\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FSSLRec\u002Fgraphs\u002Fcontributors\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_SSLRec_readme_88ca50e82038.png\" \u002F>\n\u003C\u002Fa>\n\n## Citation\n >**SSLRec: A Self-Supervised Learning Framework for Recommendation**  \n > Xubin Ren, Lianghao Xia, Yuhao Yang, Wei Wei, Tianle Wang, Xuheng Cai and Chao Huang*\\\n >*WSDM 2024*\n\nIf you find this work is helpful to your research, please consider citing our paper:\n```bibtex\n@inproceedings{ren2024sslrec,\n  title={SSLRec: A Self-Supervised Learning Framework for Recommendation},\n  author={Ren, Xubin and Xia, Lianghao and Yang, Yuhao and Wei, Wei and Wang, Tianle and Cai, Xuheng and Huang, Chao},\n  booktitle={Proceedings of the 17th ACM International Conference on Web Search and Data Mining},\n  pages={567--575},\n  year={2024}\n}\n```\n","\u003Cp align=\"center\">\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_SSLRec_readme_506b3b5236e4.png\" alt=\"SSLRec\" \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n#\n\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FSSLRec\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FUser%20Guide.md\">🤗用户指南\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FSSLRec\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FModels.md\">🧪模型\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FSSLRec\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FDatasets.md\">📜数据集\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2308.05697\">📑SSLRec论文\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fhuang_chao4969\" target=\"_blank\">\n    \u003Cimg alt=\"Twitter关注\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Ftwitter\u002Ffollow\u002FData Intelligence Lab at HKU\" \u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cimg src='https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_SSLRec_readme_7a2ba012f78b.png' \u002F>\n\n**SSLRec** 是一个基于 PyTorch 的开源深度学习框架，专为推荐系统设计，并结合了自监督学习技术。它易于使用，内置常用数据集、数据处理、训练、测试和评估的代码脚本，以及最先进的研究模型。**SSLRec** 提供了丰富的实用工具函数和简洁易用的接口，大大简化了推荐模型的开发与评估流程。\n\n\u003Cp align=\"center\">\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_SSLRec_readme_8203bca4695a.png\" alt=\"框架\" \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n我们的框架涵盖了多种自监督学习推荐算法，主要分为五大类：\n\n+ 通用协同过滤\n+ 序列推荐\n+ 多行为推荐\n+ 社交推荐\n+ 知识图谱增强型推荐\n\n每个类别都提供统一的训练、验证和测试流程，并采用标准化的数据预处理方法，利用公开可用的数据集进行操作。这使得复现各种模型变得简单，同时也便于不同方法之间的公平比较。\n\n## SSLRec 新闻\n+ 🤗 这里有一个关于如何为 **通用协同过滤** 创建您自己的数据的快速教程，请 [点击这里](.\u002Fdocs\u002FGuideDataCF.md)。\n\n+ 📣 我们撰写了一篇关于推荐系统中自监督学习的 **综述论文**。详情请 [查看这里](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FAwesome-SSLRec-Papers)！\n\n+ 🎉🎉  [SSLRec 论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2308.05697) 已被 [WSDM 2024](https:\u002F\u002Fwww.wsdm-conference.org\u002F2024\u002F) 接受，并将在会议上以 **口头报告** 形式发表！\n\n+ 🔥 训练策略中现已支持早停功能。（更多详情请参阅 [此处](.\u002Fupdate_log\u002F2023-06-28.md)）\n\n## 亮点特性\n\n+ 🧩 **灵活的模块化架构。** SSLRec 框架采用模块化设计，用户可以轻松定制和组合各个模块，从而构建符合自身需求的个性化推荐模型。\n\n\n+ 🌟 **覆盖多种推荐场景。** SSLRec 框架是一款多功能工具，适用于对构建高效推荐模型感兴趣的科研人员和从业者，能够应对多样化的推荐系统研究方向。\n\n\n+ 💡 **全面的最先进模型。** 我们的 SSLRec 框架提供了广泛适用于各类场景的自监督增强型推荐模型。研究人员可以使用先进的评估技术对这些模型进行测试，并将其作为推动推荐系统领域创新的基础。\n\n\n+ 📊 **统一的数据加载器和标准评估协议。** SSLRec 框架配备统一的数据加载器和标准评估协议，能够方便地从不同来源和格式加载并预处理数据，同时确保对推荐模型进行客观公正的评估。\n\n\n+ 🛠️ **丰富的实用工具函数。** SSLRec 框架提供了大量实用工具函数，简化了推荐模型的开发和评估过程。这些函数涵盖了推荐系统中的常见功能，以及用于图操作、网络架构和损失函数的自监督学习相关工具。\n\n\n+ 🤖 **易用的界面。** 我们提供了一个用户友好的界面，简化了推荐模型的训练和评估流程。这使得研究人员和从业者能够轻松高效地尝试不同的模型和配置。\n\n## 已实现的模型\n我们致力于不断向 SSLRec 框架中添加新的自监督学习模型，以紧跟推荐系统领域的最新发展。敬请期待后续更新！🔍\n\n以下列出已实现模型的缩写形式。更多详细信息请参阅 [模型](.\u002Fdocs\u002FModels.md)。\n\n**通用协同过滤**\n\n+ [LightGCN](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2002.02126.pdf) (SIGIR'20), [SGL](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2010.10783.pdf) (SIGIR'21), [HCCF](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2204.12200.pdf) (SIGIR'22), [SimGCL](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2112.08679.pdf) (SIGIR'22), [NCL](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2202.06200.pdf) (WWW'22), [DirectAU](https:\u002F\u002Fdl.acm.org\u002Fdoi\u002Fpdf\u002F10.1145\u002F3534678.3539253) (KDD'22), [LightGCL](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2302.08191.pdf) (ICLR'23), [AutoCF](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2303.07797.pdf) (WWW'23), [DCCF](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2305.02759.pdf) (SIGIR'23), [GFormer](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2306.02330.pdf) (SIGIR'23), [AdaGCL](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2305.10837.pdf) (KDD'23) \n\n**序列推荐**\n\n+ [BERT4Rec](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1904.06690.pdf) (CIKM'19), [CL4SRec](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2010.14395.pdf) (ICDE'22), [DuoRec](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2110.05730.pdf) (WSDM'22), [ICLRec](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2202.02519.pdf) (WWW'22), [DCRec](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2303.11780.pdf) (WWW'23), [MAERec](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2305.04619.pdf) (SIGIR'23)\n\n**社交推荐**\n\n+ [MHCN](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2101.06448.pdf) (WWW'21), [KCGN](https:\u002F\u002Fpar.nsf.gov\u002Fservlets\u002Fpurl\u002F10220297) (AAAI'21), [SMIN](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2110.03958.pdf) (CIKM'21), [DSL](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2305.12685) (IJCAI'23)\n\n**知识图谱增强型推荐**\n+ [KGIN](https:\u002F\u002Fdl.acm.org\u002Fdoi\u002Fpdf\u002F10.1145\u002F3442381.3450133) (WWW'21), [KGCL](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2205.00976.pdf) (SIGIR'22), [KGRec](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2307.02759.pdf) (KDD'23), [DiffKG](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2312.16890.pdf) (WSDM'24) \n\n**多行为推荐**\n+ [MBGMN](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2110.03969.pdf) (SIGIR'21), [HMG-CR](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2109.02859.pdf) (ICDM'21), [S-MBRec](http:\u002F\u002Fwww.shichuan.org\u002Fdoc\u002F134.pdf) (IJCAI'22), [CML](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2202.08523.pdf) (WSDM'2022), [KMCLR](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2301.05403.pdf) (WSDM'23)\n\n## 开始使用\n\nSSLRec 在以下开发环境中实现：\n\n+ python==3.10.4\n+ numpy==1.22.3\n+ torch==1.11.0\n+ scipy==1.7.3\n+ dgl==1.1.1\n\n您可以通过运行以下脚本，轻松使用我们的框架训练 LightGCN：\n```\npython main.py --model LightGCN\n```\n该脚本将在 gowalla 数据集上运行 LightGCN 模型。\n\nLightGCN 的训练配置保存在 [lightgcn.yml](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FSSLRec\u002Fblob\u002Fmain\u002Fconfig\u002Fmodelconf\u002Flightgcn.yml) 中。您可以修改此文件中的参数以获得不同的训练效果。此外，如果您对尝试其他已实现的模型感兴趣，可以在 [Models](.\u002Fdocs\u002FModels.md) 中找到模型列表，并轻松将 LightGCN 替换为您选择的模型。\n\n对于希望深入了解的用户，我们建议阅读我们的 [用户指南](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FSSLRec\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FUser%20Guide.md)。该指南全面介绍了 SSLRec 的概念和使用方法，包括：\n+ SSLRec 框架的架构设计\n+ 在 SSLRec 中实现您自己的模型\n+ 在 SSLRec 中部署您自己的数据集\n+ 在 SSLRec 中实现您自己的训练流程\n+ SSLRec 中的自动超参数调优\n等。\n\n## 共同改进 SSLRec\n如果您遇到任何错误或有改进建议，请随时 [提交拉取请求](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FSSLRec\u002Fpulls) 或 [创建问题](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FSSLRec\u002Fissues)。\n\n🤗 我们热烈欢迎各种形式的贡献，从修复 bug 到新增功能和扩展。\n\n非常感谢所有贡献者！\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FSSLRec\u002Fgraphs\u002Fcontributors\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_SSLRec_readme_88ca50e82038.png\" \u002F>\n\u003C\u002Fa>\n\n## 引用\n >**SSLRec：用于推荐的自监督学习框架**  \n > 任旭斌、夏良浩、杨宇豪、魏伟、王天乐、蔡旭恒和黄超*\\\n >*WSDM 2024*\n\n如果您认为这项工作对您的研究有所帮助，请考虑引用我们的论文：\n```bibtex\n@inproceedings{ren2024sslrec,\n  title={SSLRec: A Self-Supervised Learning Framework for Recommendation},\n  author={Ren, Xubin and Xia, Lianghao and Yang, Yuhao and Wei, Wei and Wang, Tianle and Cai, Xuheng and Huang, Chao},\n  booktitle={Proceedings of the 17th ACM International Conference on Web Search and Data Mining},\n  pages={567--575},\n  year={2024}\n}\n```","# SSLRec 快速上手指南\n\nSSLRec 是一个基于 PyTorch 的开源深度学习框架，专为结合自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）技术的推荐系统设计。它提供了丰富的数据集、标准化的数据处理流程以及多种前沿的推荐模型实现。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**: Linux \u002F macOS \u002F Windows\n*   **Python**: 3.10.4 (推荐)\n*   **核心依赖**:\n    *   `numpy` == 1.22.3\n    *   `torch` == 1.11.0\n    *   `scipy` == 1.7.3\n    *   `dgl` == 1.1.1 (Deep Graph Library)\n\n> **提示**：国内用户建议使用清华源或阿里源加速依赖安装。\n\n## 安装步骤\n\n1.  **克隆项目代码**\n    ```bash\n    git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FSSLRec.git\n    cd SSLRec\n    ```\n\n2.  **创建虚拟环境并安装依赖**\n    推荐使用 `conda` 或 `venv` 创建独立环境。\n\n    ```bash\n    # 创建并激活环境 (以 conda 为例)\n    conda create -n sslrec python=3.10.4\n    conda activate sslrec\n\n    # 安装 PyTorch (根据 CUDA 版本选择，此处以 CPU 或通用版本为例，生产环境请指定 CUDA)\n    # 国内加速示例 (清华源):\n    pip install torch==1.11.0 -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n\n    # 安装其他核心依赖\n    pip install numpy==1.22.3 scipy==1.7.3 -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n\n    # 安装 DGL (Deep Graph Library)\n    # 注意：DGL 安装可能需要匹配特定的 PyTorch 和 CUDA 版本，请参考 DGL 官网或尝试以下命令\n    pip install dgl==1.1.1 -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n    ```\n\n## 基本使用\n\nSSLRec 提供了统一的命令行接口来运行模型。以下以运行经典的 **LightGCN** 模型在 **Gowalla** 数据集上为例：\n\n1.  **运行模型**\n    在项目根目录下执行以下命令：\n    ```bash\n    python main.py --model LightGCN\n    ```\n    该命令将自动加载默认配置，使用 Gowalla 数据集进行训练、验证和测试。\n\n2.  **修改配置**\n    模型的超参数配置存储在 `config\u002Fmodelconf\u002F` 目录下。例如，LightGCN 的配置文件为 `lightgcn.yml`。您可以直接编辑该文件以调整学习率、嵌入维度、训练轮数等参数：\n    ```yaml\n    # config\u002Fmodelconf\u002Flightgcn.yml 示例片段\n    learning_rate: 0.001\n    embed_dim: 64\n    n_layers: 3\n    ```\n\n3.  **切换其他模型**\n    若要尝试框架中支持的其他模型（如 SGL, SimGCL, BERT4Rec 等），只需更改 `--model` 参数即可：\n    ```bash\n    python main.py --model SGL\n    python main.py --model BERT4Rec\n    ```\n\n更多详细用法，包括自定义数据集、开发新模型及自动化调参，请参阅官方 [用户指南](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FSSLRec\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FUser%20Guide.md)。","某电商平台的算法团队正致力于利用用户稀疏的点击行为数据，构建一个能精准预测下一件购买商品的高性能推荐系统。\n\n### 没有 SSLRec 时\n- **数据稀疏难处理**：面对大量只有少量交互记录的用户，传统监督学习模型难以提取有效特征，导致冷启动用户推荐准确率极低。\n- **复现成本高昂**：团队需手动从零编写数据预处理脚本并逐个复现最新的自监督学习论文代码，耗时数周且常因细节差异无法还原论文效果。\n- **对比实验不公**：由于缺乏统一的数据加载器和评估协议，不同模型在不同数据切分下训练，导致横向对比结果缺乏说服力，难以确定最优方案。\n- **模块耦合严重**：尝试改进图神经网络结构或损失函数时，需大幅修改底层代码，灵活度差，阻碍了快速迭代验证新想法。\n\n### 使用 SSLRec 后\n- **增强稀疏表征**：直接调用内置的序列推荐与社会推荐算法，利用自监督学习技术挖掘潜在关联，显著提升了冷启动场景下的推荐精度。\n- **开箱即用高效**：借助统一的数据预处理流程和预置的 SOTA 模型代码，团队在两天内即可完成基线搭建与多模型训练，效率提升十倍。\n- **评估公平客观**：基于标准化的数据喂入机制和评估协议，确保所有模型在完全一致的数据集划分下进行测试，实验结论可靠且具有可比性。\n- **灵活定制开发**：利用其模块化架构，研究人员像搭积木般自由组合图操作模块与损失函数，轻松实现定制化模型创新，无需重复造轮子。\n\nSSLRec 通过统一的自监督学习框架，将推荐算法的研发周期从“月级”缩短至“天级”，让团队能专注于核心策略创新而非工程基建。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_SSLRec_506b3b52.png","HKUDS","✨Data Intelligence Lab@HKU✨","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FHKUDS_fc32cc87.jpg",null,"https:\u002F\u002Fsites.google.com\u002Fview\u002Fchaoh","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS",[79],{"name":80,"color":81,"percentage":82},"Python","#3572A5",100,558,78,"2026-04-11T07:25:24","Apache-2.0","未说明","未说明 (基于 PyTorch 和 DGL，通常推荐 NVIDIA GPU 以加速训练，但 README 未明确指定型号或 CUDA 版本)",{"notes":90,"python":91,"dependencies":92},"该框架专注于自监督学习推荐系统，支持五种主要场景（通用协同过滤、序列推荐、多行为推荐、社交推荐、知识图谱增强推荐）。配置文件中预设了模型参数，用户可通过修改 YAML 文件调整训练效果。支持早停（Early Stop）策略。","3.10.4",[93,94,95,96],"numpy==1.22.3","torch==1.11.0","scipy==1.7.3","dgl==1.1.1",[14],[99,100,101,102,103,104,105,106],"collaborative-filtering","contrastive-learning","graph-neural-networks","recommender-systems","self-supervised-learning","deep-learning","recommendation-algorithms","user-behavior","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-11T23:30:10.718150",[110,115,120,125,130,134,139,144],{"id":111,"question_zh":112,"answer_zh":113,"source_url":114},30055,"如何在新的数据集上运行模型并获取最佳超参数？","目前仓库仅保存了基于 Gowalla 数据集的所有方法的最佳超参数供参考。若要在新数据集（如 Yelp 和 Amazon）上进行网格搜索以寻找最佳超参数，请在 YAML 配置文件中将 `tune-enable` 的值设置为 `true`，然后运行 `main.py` 文件。运行结果将保存在日志文件中，您可以在其中找到最佳性能对应的参数。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FSSLRec\u002Fissues\u002F32",{"id":116,"question_zh":117,"answer_zh":118,"source_url":119},30056,"为什么 SSLRec 中的 KGIN 模型效果与 KGRec 仓库或论文中的结果差距很大？","造成差距的主要原因有两点：1. 评估设置不同：DCRec 论文采用 negative sampling 100 的 rank 评估，而 SSLRec 中所有模型统一采用 all rank 评估，两者结果不可直接比较，建议固定评估设置后再进行比较。2. 采样方式优化：SSLRec 中对 training sample 的采样方式进行了优化，这与 KGRec 仓库中的实现细节有所差别，可能导致训练初期（如 epoch 1）的性能表现不同。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FSSLRec\u002Fissues\u002F43",{"id":121,"question_zh":122,"answer_zh":123,"source_url":124},30057,"运行代码时出现 'Cuda Kernel Error' 报错怎么办？","该报错通常是由于访问越界引起的，有时也与特定 GPU 硬件有关（如在某些 2080ti 上正常，但在其他卡上报错）。如果是 EdgeDrop 相关代码报错，请检查是否手动添加了非原始代码的行（例如第 28 行），尝试注释掉这些额外添加的代码行后重新运行，通常可以解决问题。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FSSLRec\u002Fissues\u002F40",{"id":126,"question_zh":127,"answer_zh":128,"source_url":129},30058,"在比较不同模型性能时，是否需要控制 LightGCN 的层数相同？","不需要强制控制层数相同。在进行模型性能比较时，通常的做法是分别为每个模型在其最优超参数配置下（包括最优层数）进行测试，以展示各模型的最佳性能。网格搜索的目的正是为了找到模型的最佳超参数。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FSSLRec\u002Fissues\u002F36",{"id":131,"question_zh":132,"answer_zh":133,"source_url":129},30059,"如何计算模型对比结果中的 p-value（显著性指标）？","p-value 是用于衡量结果显著性的指标，可以通过单边 t 检验（one-sided t-test）的方式进行计算。",{"id":135,"question_zh":136,"answer_zh":137,"source_url":138},30060,"运行项目时出现 'SyntaxWarning: \"is\" with a literal' 警告如何处理？","从 Python 3.8 开始，使用 \"is\" 或 \"is not\" 与字面量（literal）比较会触发语法警告。解决方法是将代码中相应的 \"is\" 替换为 \"==\"，将 \"is not\" 替换为 \"!=\"。例如，将 `if reduce is 'mean':` 修改为 `if reduce == 'mean':`。此外，若遇到除以零的运行时警告，需检查数据中是否存在度数为零的节点。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FSSLRec\u002Fissues\u002F6",{"id":140,"question_zh":141,"answer_zh":142,"source_url":143},30061,"在多行为推荐任务中，如何划分训练集和测试集的用户比例？","目前没有严格的规则。建议尝试选择交互行为较多的用户作为研究对象，具体的划分比例可以参考当前数据集中现有的分布比例，只要最终模型性能表现合适即可。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FSSLRec\u002Fissues\u002F30",{"id":145,"question_zh":146,"answer_zh":147,"source_url":148},30062,"SGL 模型在某些数据集上的复现结果异常好，超过基线很多，是参数设置问题吗？","如果复现结果远超预期，首先应检查数据集格式转换是否正确。确保从原始格式（如 MMSSL 格式）转换到 SSLRec 格式的过程中没有引入错误。建议对比使用其他 SGL 代码库在同一数据集上的运行结果，或者联系维护者分享数据转换代码以排查潜在问题。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FSSLRec\u002Fissues\u002F15",[]]