Recommenders는 Linux Foundation AI & Data 산하 프로젝트로, 연구자와 개발자가 추천 시스템을 프로토타이핑하고 실험하며 실제 프로덕션까지 구축하도록 돕는 오픈소스 라이브러리다. Jupyter 노트북 형태의 예제와 베스트 프랙티스를 통해 데이터 준비, 모델링, 평가, 하이퍼파라미터 튜닝·최적화, Azure 환경 운영화까지 추천 시스템 개발의 5단계 핵심 작업을 다룬다. Alternating Least Squares(ALS), xDeepFM, BPR, BiVAE, DKN 등 협업 필터링부터 콘텐츠 기반·시퀀스 기반 딥러닝 알고리즘까지 다양한 최신 추천 알고리즘 구현체를 제공하며, CPU/GPU/Spark 환경을 모두 지원해 대규모 데이터셋에서도 확장 가능하다. 2025년 4월 기준 GitHub 스타 2만 개를 돌파했고, uv 기반 초고속 환경 설정과 VS Code 연동 워크플로우로 손쉽게 시작할 수 있다.