Accueil Projets MultimodalRecSys
MultimodalRecSys

MultimodalRecSys

par enoche · GitHub

Une liste organisée de ressources incroyables sur les systèmes de recommandation multimodaux.

Voir sur GitHub
⭐ Étoiles
🍴 Forks
📜 Licence
Licence copyleft
📅 Créé
🔄 Dernier commit
🏷️ Catégorie
Vous maintenez ce projet ?

Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.

Revendiquer cette page →
MultimodalRecSys — GitHub preview card
📈 Historique des étoiles
471470
2026-07-202026-07-29
📈 Suivez MultimodalRecSys

Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.

Gratuit · sans carte · désinscription à tout moment
Recevoir des alertes e-mail →
📄 À propos

Une liste organisée de ressources incroyables sur les systèmes de recommandation multimodaux.

MultimodalRecSys compte 470 étoiles sur GitHub. Il a été forké 31 fois. Il est développé activement depuis 2022. MultimodalRecSys est disponible sous licence GPL-3.0. Ses principaux thèmes sont : multimodal, recommendation, recommender-system.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que MultimodalRecSys ?

Une liste organisée de ressources incroyables sur les systèmes de recommandation multimodaux.

MultimodalRecSys est-il open source ?

MultimodalRecSys est un projet open source. Il est distribué sous licence GPL-3.0.

MultimodalRecSys est-il gratuit ?

Oui. MultimodalRecSys est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Sous quelle licence est MultimodalRecSys ?

MultimodalRecSys est disponible sous licence GPL-3.0.

🏅 Mainteneur de ce projet ?
OpenSourceAI badge — MultimodalRecSys

Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.

[![OpenSourceAI](https://opensourceai.tech/badge.php?tool=enoche-multimodalrecsys)](https://opensourceai.tech/project/enoche-multimodalrecsys.html)
Plus d'options de badge →
🧬 Partage son ADN avec🧬 Voir la cartographie ADN →

Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.