智能推荐系统

项目简介

基于协同过滤和深度学习的个性化推荐引擎，为电商平台提供精准的用户推荐服务，提升用户体验和转化率。

系统架构

数据层

• 用户行为数据收集（浏览、点击、购买、收藏等）
• 商品特征数据（价格、类别、品牌、描述等）
• 用户画像数据（年龄、性别、兴趣偏好等）

算法层

• 协同过滤算法: User-based CF, Item-based CF
• 深度学习模型: Neural CF, Autoencoder
• 混合推荐算法: 结合内容过滤和协同过滤

服务层

• 实时推荐API
• 离线批处理服务
• A/B测试框架

核心功能

个性化推荐

• 首页推荐商品
• 购物车相关推荐
• 浏览历史推荐
• 个性化邮件营销

实时学习

• 在线学习用户最新偏好
• 动态调整推荐策略
• 实时A/B测试

性能优化

• 推荐结果缓存
• 分布式计算支持
• 低延迟响应(<100ms)

技术实现

推荐算法

def collaborative_filtering(user_id, item_pool, k=10):
    # 协同过滤核心算法
    user_similarities = calculate_user_similarities(user_id)
    candidate_items = generate_candidates(user_similarities, item_pool)
    ranked_items = rank_by_score(candidate_items)
    return ranked_items[:k]

深度学习模型

class NeuralCollaborativeFiltering(nn.Module):
    def __init__(self, num_users, num_items, embedding_dim=64):
        super().__init__()
        self.user_embedding = nn.Embedding(num_users, embedding_dim)
        self.item_embedding = nn.Embedding(num_items, embedding_dim)
        self.fc_layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(embedding_dim * 2, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 1)
        )

    def forward(self, user_ids, item_ids):
        user_embed = self.user_embedding(user_ids)
        item_embed = self.item_embedding(item_ids)
        concat = torch.cat([user_embed, item_embed], dim=1)
        output = self.fc_layers(concat)
        return output

项目成果

• 推荐准确率: NDCG@10 提升至0.78
• 用户转化率: 提升35%
• 日活跃用户: 200万+
• 推荐请求: 每日处理5亿+次

技术亮点

1. 算法创新: 将传统协同过滤与深度学习结合
2. 实时性: 支持实时学习和推荐
3. 可扩展性: 分布式架构支持海量数据
4. 工程化: 完整的MLOps流程和监控体系

挑战与解决方案

冷启动问题

解决方案: 结合内容过滤和人口统计学方法

数据稀疏性

解决方案: 使用矩阵分解和深度学习填补缺失数据

实时性要求

解决方案: 近线学习 + 缓存策略 + 分布式计算