摘要：随着电商行业的快速发展，用户对商品推荐的精准性和个性化需求日益增长。传统推荐系统（如协同过滤、基于内容的推荐）存在数据稀疏性、冷启动、可解释性不足等问题。结合深度学习与知识图谱的混合推荐系统，能够整合用户行为、商品属性及领域知识，提升推荐的准确性、多样性和可解

一、项目背景与目标

随着电商行业的快速发展，用户对商品推荐的精准性和个性化需求日益增长。传统推荐系统（如协同过滤、基于内容的推荐）存在数据稀疏性、冷启动、可解释性不足等问题。结合深度学习与知识图谱的混合推荐系统，能够整合用户行为、商品属性及领域知识，提升推荐的准确性、多样性和可解释性。

本项目旨在构建一个基于DeepSeek大模型的商品推荐系统，通过以下目标实现技术突破：

融合多模态数据：利用DeepSeek大模型处理用户文本、图像等非结构化数据，结合知识图谱的结构化语义关系，构建用户-商品-场景的立体化推荐模型。

增强可解释性：通过知识图谱的显式关系（如“品牌-类别-功能”关联），生成推荐理由，提升用户信任度。

解决冷启动问题：利用知识图谱的领域知识补充新用户/新商品的信息，缓解数据稀疏性。

实时动态推荐：结合用户实时行为与知识图谱的上下文推理，实现动态推荐策略。

二、项目内容与任务分解

1. 数据层建设

任务1.1：知识图谱构建目标：构建电商领域知识图谱，覆盖商品属性、用户画像、场景关联等。内容：从商品描述、用户评价、行业数据库中抽取实体（如商品、品牌、用户）及关系（如“属于”“相似”“适用场景”）。使用NLP工具（如Spacy、BERT）进行实体识别与关系分类。存储于图数据库（Neo4j/JanusGraph），支持高效图查询。

任务1.2：多模态数据整合目标：融合用户行为日志、商品图片、文本描述等数据。内容：用户行为：点击、购买、收藏等序列数据。商品数据：文本描述（DeepSeek文本编码）、图片特征（ResNet提取）。

2. 模型层开发

任务2.1：DeepSeek大模型微调目标：适配电商场景，优化用户兴趣理解与商品表示。内容：基于DeepSeek-R1/V3模型，使用电商对话、评论数据进行指令微调（Instruction Tuning）。引入对比学习（Contrastive Learning）增强商品语义表示的区分度。

任务2.2：知识图谱嵌入（KGE）目标：将知识图谱结构信息融入推荐模型。内容：使用TransE/RotatE等算法生成实体与关系的低维嵌入。设计图神经网络（GNN）聚合邻居信息，增强商品节点表示。

任务2.3：混合推荐模型设计目标：结合DeepSeek与知识图谱的优势，构建端到端推荐模型。内容：用户侧：DeepSeek编码用户历史行为序列，生成动态兴趣向量。商品侧：融合文本/图像特征与知识图谱嵌入，生成多模态商品表示。交互层：设计注意力机制（Attention）动态匹配用户兴趣与商品特征，结合知识图谱路径推理（如“用户A→购买→手机→品牌→小米→类似商品→红米Note”）。

3. 系统层实现

任务3.1：推荐引擎开发目标：实现实时推荐与离线训练的闭环系统。内容：前端：用户接口（Web/APP）展示推荐结果与解释。后端：召回阶段：基于知识图谱的规则过滤（如“已购商品类别排除”）。排序阶段：混合模型输出推荐分数，结合业务规则（如库存、价格）调整。部署：使用TensorFlow Serving/TorchServe封装模型，通过Kafka实现实时行为流处理。

任务3.2：评估与优化目标：量化推荐效果，持续迭代模型。内容：离线指标：AUC、NDCG、Hit Rate。在线指标：点击率（CTR）、转化率（CVR）、用户停留时长。A/B测试：对比传统推荐系统与混合系统的性能差异。

三、技术路线

知识图谱技术栈：构建：Python + Spacy + Protégé（本体编辑）。存储：Neo4j（图查询） + HBase（大规模存储）。

深度学习框架：DeepSeek微调：HuggingFace Transformers + PyTorch。知识图谱嵌入：DGL-KE（图神经网络库）。

系统架构：前端：React/Vue.js。后端：Spring Boot + Flask（模型服务）。部署：Docker + Kubernetes（容器化集群管理）。

四、预期成果

知识图谱：覆盖10万+实体、50万+关系的电商领域图谱。

推荐模型：混合模型在NDCG@10指标上提升15%-20%，冷启动场景CTR提升30%。

系统原型：支持每秒1000+请求的实时推荐服务，推荐解释覆盖率达80%。

专利/论文：申请1-2项相关专利，发表1篇顶会论文（如KDD、WWW）。

来源：文崇教育