工具介绍
一个可配置、可调整和可重现的 CTR 预测库 https://fuxictr.GitHub.io
点击率预测是各种工业应用的重要任务，例如在线广告、推荐系统和赞助搜索。FuxiCTR 提供了一个开源的点击率预测库，具有可配置、可调整和可重现的主要特性。我们希望这个项目能够促进可重现的研究，并为该领域的研究人员和从业者带来帮助。
+ **可扩展性**：它可以轻松扩展到任何新模型，支持 Pytorch 和 Tensorflow 框架。
| 编号 | 发布内容 | 模型 | 文档 | 基准 | 版本 |
|:---:|:-----------------:|:----------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------:|
|| :open_file_folder: **功能交互模型** |
|---|
|
| 1 | WWW'07 | [LR](./model_zoo/LR) | [Predicting Clicks: Estimating the Click-Through Rate for New Ads](https://dl.acm.org/citation.cfm?id=1242643) :triangular_flag_on_post：**Microsoft** | [:arrow_upper_right:](https://github.com/reczoo/BARS/tree/main/ranking/ctr/LR) | `torch` |
| 2 | ICDM'10 | [FM](./model_zoo/FM) | [Factorization Machines]