Github上有哪些优秀的推荐算法框架库？

1. LightFM: 使用基于PMF和基于内容的方法，同时考虑了用户-物品交互中的隐性反馈。 
2. Surprise: 用于协同过滤的Python库，包括基于近邻的方法和基于矩阵分解的方法。 
3. CatBoost: 针对分类和回归问题的梯度提升库，具有自我优化的能力。 
4. XGBoost: 梯度提升框架，能够在大规模数据集上实现高效的预测。 
5. TensorFlow Ranking: TensorFlow库，专门用于排序任务的开发和评估。 
6. RankLib: Java实现的机器学习排名算法库，用于排序学习和排名预测。 
7. RecoGym: 用于构建和比较推荐算法的开源工具包。 
8. Librec: Java实现的开源推荐系统库，涵盖了多个推荐算法。 
9. Surprise-Extension: 用于增强Surprise库的推荐算法扩展，包括深度学习模型。 
10. DeepCTR: 使用深度学习模型进行点击率预测的Python库，包括多个CTR特定模型。