浅谈AI落地 - 文章推荐 - 混合推荐模型

前言

曾在游戏世界挥洒创意，也曾在前端和后端的浪潮间穿梭，如今，而立的我仰望AI的璀璨星空，心潮澎湃，步履不停！愿你我皆乘风破浪，逐梦星辰！

项目介绍：个性化推荐系统

这个推荐系统项目旨在通过多种技术和方法提供 个性化的文章推荐，主要适用于文章类平台或信息服务平台。推荐系统结合了 深度协同过滤（NCF） 和 增量学习（SGDRegressor），同时融合了 内容推荐（基于文章的关键词、情感分析、互动数据等特征）与 协同过滤 结果，以实现更加精准和个性化的推荐。

项目功能

• 文章内容特征提取：通过 TF-IDF 提取文章关键词，利用 TextBlob 进行情感分析，并计算文章长度、阅读时间等特征。

• 基于协同过滤的推荐：通过 深度协同过滤（NCF） 模型学习用户和文章之间的潜在关系，进行个性化推荐。

• 增量学习：通过 SGDRegressor 实现实时学习和模型更新，使得推荐系统能够根据新数据进行增量更新。

• 混合推荐：结合 基于内容的推荐 和 协同过滤 结果，进一步优化推荐结果的准确性。

• 分布式计算：使用 PySpark 对大规模用户行为数据进行分布式处理，提高系统的可扩展性。

项目架构

项目采用了模块化设计，代码划分为多个功能模块，方便维护和扩展。以下是项目的文件架构：

recommender_system/
│
├── data/
│   ├── __init__.py
│   ├── preprocess.py                # 数据预处理和特征工程
│   └── feature_engineering.py       # 提取文章特征，计算关键词、情感分析等
│
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── ncf_model.py                # NCF模型定义（深度协同过滤）
│   ├── sgd_regressor.py            # 增量学习模型
│   └── hybrid_model.py             # 混合推荐模型
│
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   ├── spark_utils.py              # PySpark相关的分布式计算辅助函数
│   └── logger.py                   # 日志记录功能
│
├── main.py                         # 主程序入口，执行推荐任务
├── config.py                       # 配置文件
└── requirements.txt                # 项目依赖包

文件与功能说明

1. data/ 文件夹

该文件夹用于存放所有与数据相关的操作，包括数据加载、预处理和特征提取。

• preprocess.py：

  • 负责加载用户行为数据和文章数据。

  • 函数：

    • load_user_data(file_path)

    • load_article_data(file_path)

• feature_engineering.py：

  • 提取文章的各种特征，包括关键词（TF-IDF）、情感分析、文章长度、互动数据等。

  • 函数：