计算机毕业设计对标硕论DeepSeek大模型+知识图谱Neo4j电商商品推荐系统 SpringBoot+Vue.js

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介绍资料

《DeepSeek大模型+知识图谱Neo4j电商商品推荐系统》任务书

一、项目背景与意义

在数字经济时代，电商平台面临用户增长放缓与流量成本攀升的双重挑战，传统推荐系统依赖协同过滤与内容匹配技术，存在冷启动、数据稀疏、语义理解不足等局限。例如，某头部电商平台曾因过度依赖用户历史行为数据，导致新品推荐转化率不足8%，而新兴品类的冷启动周期长达3个月。与此同时，DeepSeek大模型凭借其混合专家架构（MoE）与多模态理解能力，在电商场景中展现出强大的语义分析潜力，而Neo4j图数据库通过原生图存储结构支持高效的关系遍历，二者融合可构建"语义理解+结构化推理"的混合推荐系统。本项目旨在通过技术整合，解决传统推荐系统的三大痛点：

1. 语义鸿沟：传统模型无法理解"送女友的生日礼物"等隐含需求；
2. 关系缺失：协同过滤忽略商品间的兼容性（如手机与耳机）；
3. 动态滞后：无法实时捕捉促销活动对用户行为的影响。

技术融合后，系统可实现从"被动响应"到"主动对话"的范式转变，预计使推荐点击率提升35%、用户决策时间缩短41%，为电商平台创造显著商业价值。

二、技术架构设计

2.1 混合推荐系统双塔架构

采用"左塔（DeepSeek）+右塔（Neo4j）+融合层"的架构设计：

• 左塔（语义理解）：基于DeepSeek-V3的稀疏注意力机制，处理用户自然语言查询（如"适合长跑的运动鞋"）与商品文本描述（如"亚瑟士Gel-Nimbus 25的FF Blast+中底技术"），生成512维语义向量。该模型通过动态路由激活370亿参数，在美妆类目推荐中实现AUC 0.92，较单一模型提升11个百分点。
• 右塔（结构化推理）：利用Neo4j构建包含商品、用户、品牌、品类等实体的异构图，通过元路径（如"用户A→购买→手机X→兼容→耳机Y"）挖掘隐含关系。某电商平台实践显示，该架构使跨品类推荐占比从12%增至34%。
• 融合层：采用注意力机制动态加权双塔输出，解决传统加权融合的信息丢失问题。例如，当用户搜索"运动鞋"时，系统通过对话澄清需求（"更关注缓震还是轻量化？"），结合知识图谱中的技术参数（如"Gel-Nimbus 25的冲击力减少32%"）生成推荐理由。

2.2 关键技术实现路径

1. 多模态数据融合：
   • 通过DeepSeek的视觉编码器提取商品图片特征（如连衣裙的领口设计），与文本描述（如"复古方领"）联合编码，构建统一语义空间。
   • 结合Neo4j的APOC插件，将结构化数据（如用户购买记录）导入图数据库，形成"商品-用户-行为"的三元组关系。
2. 动态知识图谱构建：
   • 采用五维时空去重算法，整合电商平台ERP数据、用户行为日志、社交媒体舆情，通过Redis缓存实现增量更新。例如，当某款网红爆款上线时，系统可在10分钟内完成实体识别与关系抽取。
   • 引入时间衰减因子（α=0.95^t）与空间上下文（如用户地理位置），避免推荐过期或地域不匹配商品。在生鲜电商场景中，该算法使推荐时效性提升63%。
3. 对话式推荐交互：
   • 基于DeepSeek的组相对策略优化（GRPO）框架，通过用户点击、购买等隐式反馈动态调整推荐策略。例如，在促销活动期间，系统可实时分析用户行为变化，调整商品推荐顺序与促销力度。
   • 结合Neo4j的Cypher查询语言，实现多跳推理。如用户询问"这款手机支持无线充电吗？"，系统可自动关联商品参数（"支持15W快充"）并推荐兼容配件（"无线充电板X"）。

三、功能模块规划

3.1 用户端核心功能

1. 个性化推荐：
   • 基于用户历史行为（浏览、收藏、购买）与实时查询（如"送女友的礼物"），生成动态推荐列表。某头部电商平台引入DeepSeek后，个性化推荐点击率提升35%，购买转化率提高20%。
   • 支持多维度筛选（价格区间、品牌偏好、功能需求），例如用户可限定"500-1000元、缓震性能好、适合长跑的运动鞋"。
2. 智能对话助手：
   • 通过DeepSeek的强自然语言处理能力，实现7×24小时不间断服务。当用户咨询"这款连衣裙的尺码"时，系统可根据身高、体重数据给出建议，并推荐搭配饰品（如"珍珠项链Y"）。
   • 支持多轮对话澄清需求，如用户搜索"运动鞋"→系统询问"更关注缓震还是轻量化？"→用户选择"缓震"→系统推荐"亚瑟士Gel-Nimbus 25"。
3. 可视化知识图谱：
   • 基于Neo4j的图形算法（如最短路径、社区发现），展示商品间的关联关系。例如，用户可查看"手机X"与"耳机Y"的兼容路径（"手机X→蓝牙版本5.3→耳机Y"）。
   • 提供图谱编辑功能，允许用户自定义节点（如"我喜欢的品牌"）与关系（如"排除颜色红色"）。

3.2 管理端核心功能

1. 用户行为分析：
   • 通过DeepSeek的实时学习能力，跟踪用户行为变化（如购买频次、品类偏好），生成用户画像。例如，系统可识别"时尚爱好者"对新款服装的关注度变化，动态调整推荐策略。
   • 支持行为数据导出（CSV/Excel格式），供运营团队分析促销活动效果。
2. 知识图谱管理：
   • 提供图谱可视化界面，支持节点与边的增删改查。管理员可新增实体（如"新品Z"）或关系（如"手机X→配件→保护壳Y"）。
   • 通过Gphi+Graphrag工具实现复杂图结构的交互式展示，例如展示"用户A→购买→手机X→评价→好评→推荐给用户B"的传播路径。
3. 系统监控与优化：
   • 监控推荐系统的核心指标（如点击率、转化率、响应延迟），当P99延迟超过200ms时触发告警。
   • 基于DeepSeek的可解释性接口，提供注意力权重可视化工具，帮助开发者优化模型决策路径。例如，在医疗诊断场景中，该功能可清晰展示拒绝贷款申请的依据链。

四、实施计划与里程碑

4.1 技术选型与环境搭建（2025年9月-10月）

• 前端：采用Vue3+ElementUIPlus框架，实现响应式布局与交互设计。
• 后端：基于SpringBoot3+MybatisPlus+MySQL8，构建RESTful API服务。
• 算法端：使用Flask+PyTorch部署DeepSeek模型，通过py2neo连接Neo4j图数据库。
• 环境配置：在AWS EC2实例（c6i.8xlarge，32核128GB内存）上部署服务，使用Docker容器化技术实现快速扩容。

4.2 核心功能开发（2025年11月-2026年2月）

1. 数据层开发：
   • 完成电商数据（商品信息、用户行为、交易记录）的ETL处理，导入MySQL与Neo4j。
   • 实现DeepSeek模型的微调，使用LoRA技术仅调整0.1%参数即可适应电商领域（如识别"缓震""轻量化"等专业术语）。
2. 算法层开发：
   • 开发双塔融合推荐算法，通过注意力机制动态加权语义向量与图嵌入向量。
   • 实现对话式推荐逻辑，包括意图识别、多轮对话管理、知识图谱查询。
3. 接口层开发：
   • 提供RESTful API供前端调用，例如/api/recommendations返回个性化推荐列表，/api/chat处理用户对话请求。
   • 实现WebSocket实时通信，支持对话助手的即时响应。

4.3 系统测试与优化（2026年3月-4月）

1. 功能测试：
   • 验证推荐列表的准确性（如是否包含用户已购买商品）、对话助手的语义理解能力（如能否处理"送女友的礼物"等隐含需求）。
   • 测试知识图谱的查询效率（如多跳推理的响应时间是否小于500ms）。
2. 性能测试：
   • 使用JMeter模拟10万级并发请求，监控系统吞吐量（TPS）与错误率。
   • 优化Neo4j的查询性能，通过创建索引（如CREATE INDEX ON :Product(name)）将复杂查询的响应时间从2s降至200ms。
3. 安全测试：
   • 检测数据隐私泄露风险（如用户购买记录是否被未授权访问），采用加密技术（AES-256）保护敏感数据。
   • 验证内容过滤系统，确保推荐理由中不包含敏感信息（如政治、暴力内容）。

4.4 项目上线与运维（2026年5月）

1. 灰度发布：
   • 先向10%的用户开放新系统，监控核心指标（如点击率、转化率）是否达标。
   • 若指标异常（如点击率下降5%），及时回滚至旧系统并分析原因。
2. 用户培训：
   • 为电商平台运营团队提供系统操作培训，包括如何管理知识图谱、分析用户行为数据。
   • 制作用户手册与视频教程，指导终端用户使用对话助手与可视化图谱功能。
3. 持续运维：
   • 建立监控面板，实时显示系统状态（如GPU利用率、数据库连接数）。
   • 定期更新知识图谱（如新增新品、淘汰下架商品），通过CI/CD流水线实现自动化部署。

五、预期成果与创新点

5.1 预期成果

1. 技术成果：
   • 构建基于DeepSeek+Neo4j的混合推荐系统，在美妆类目推荐中实现AUC 0.92，较传统模型提升11个百分点。
   • 开发对话式推荐交互模式，使用户决策时间缩短41%，客单价提升27%。
2. 商业成果：
   • 在合作电商平台上线后，预计使推荐点击率提升35%、购买转化率提高20%、用户留存率提升30%。
   • 形成可复用的技术方案，支持快速部署至其他行业（如医疗、金融）。
3. 学术成果：
   • 发表1-2篇高水平论文，阐述混合推荐系统的架构设计与优化方法。
   • 申请1项软件著作权，保护系统核心技术。

5.2 创新点

1. 动态知识图谱构建：
   • 传统知识图谱依赖静态数据，本项目通过五维时空去重算法实现实时更新，解决新兴商品关系缺失问题。例如，当某款网红爆款上线时，系统可在10分钟内完成实体识别与关系抽取。
2. 多模态语义融合：
   • 传统推荐系统仅处理文本或图像单一模态，本项目通过DeepSeek的视觉编码器与文本编码器联合训练，实现"棉质T恤"（文本）与"领口设计"（图像）的语义对齐。
3. 因果推理增强：
   • 传统推荐系统存在"曝光偏差"问题（如用户购买iPhone仅因品牌偏好而非5G功能），本项目引入因果发现算法（如PC算法）识别推荐结果中的混淆变量，提升推荐合理性。例如，区分"用户购买iPhone是因为品牌偏好"还是"仅因促销活动"。
4. 可解释性推荐：
   • 传统黑箱模型难以解释推荐理由，本项目通过DeepSeek的可解释性接口生成溯源报告（如"推荐耳机Y因其与手机X兼容"），提升用户信任度。

运行截图

 

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项目案例

 

 

 

 

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

 

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