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信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！
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介绍资料
以下是一份关于《DeepSeek大模型+知识图谱Neo4J电商商品推荐系统》的任务书模板，供参考：
任务书：DeepSeek大模型+知识图谱Neo4J电商商品推荐系统
一、项目背景与目标
- 背景
- 电商行业竞争激烈，用户对个性化推荐的需求日益增长。
- 传统推荐系统依赖用户行为数据，存在冷启动、数据稀疏、可解释性差等问题。
- 知识图谱（Neo4J）可建模商品、用户、品牌、类别等实体关系，增强语义理解；DeepSeek大模型可挖掘用户潜在需求，提升推荐多样性。
- 目标
- 构建基于DeepSeek大模型与Neo4J知识图谱的混合推荐系统，实现：
- 高精度个性化推荐（提升点击率、转化率）；
- 可解释性推荐结果（基于知识图谱的路径推理）；
- 冷启动场景下的鲁棒性（利用大模型语义理解能力）。
- 构建基于DeepSeek大模型与Neo4J知识图谱的混合推荐系统，实现：
二、任务内容与分工
1. 知识图谱构建（Neo4J）
- 任务：
- 设计电商领域知识图谱模式（Schema），包括实体（商品、用户、品牌、类别等）和关系（购买、属于、相似等）。
- 从结构化数据（如商品属性表）和非结构化数据（如商品描述、用户评论）中抽取实体和关系。
- 使用Neo4J存储知识图谱，优化图查询性能。
- 负责人：数据工程团队
- 交付物：
- 知识图谱Schema设计文档；
- Neo4J图数据库（含初始数据导入脚本）；
- 数据清洗与抽取流程文档。
2. DeepSeek大模型集成
- 任务：
- 基于DeepSeek模型（如DeepSeek-R1）进行微调，训练电商领域专用模型，用于：
- 用户意图理解（从搜索/浏览行为中提取潜在需求）；
- 商品语义表示学习（生成商品嵌入向量）；
- 推荐结果多样性增强（通过大模型生成候选集）。
- 与知识图谱结合，利用图嵌入（如Node2Vec）或图神经网络（GNN）增强语义关联。
- 基于DeepSeek模型（如DeepSeek-R1）进行微调，训练电商领域专用模型，用于：
- 负责人：AI算法团队
- 交付物：
- 微调后的DeepSeek模型及训练代码；
- 商品/用户嵌入向量生成接口；
- 模型评估报告（准确率、召回率等指标）。
3. 推荐系统架构设计
- 任务：
- 设计混合推荐引擎，融合以下策略：
- 知识图谱路径推理：基于用户历史行为，在图中搜索相似路径（如“用户A→购买→手机→品牌→小米→相似→手机B”）；
- 大模型语义匹配：计算用户查询与商品描述的语义相似度；
- 协同过滤补充：结合用户-商品交互矩阵优化结果。
- 实现推荐结果排序与多样性控制（如MMR算法）。
- 设计混合推荐引擎，融合以下策略：
- 负责人：系统架构团队
- 交付物：
- 系统架构设计图（含模块交互流程）；
- 推荐算法伪代码与实现方案；
- A/B测试计划（对比传统推荐系统效果）。
4. 系统开发与测试
- 任务：
- 开发推荐系统后端服务（Python/Java），集成Neo4J查询接口与DeepSeek模型推理服务。
- 实现前端页面（可选），展示推荐结果及解释（如“根据您浏览的手机品牌推荐”）。
- 进行单元测试、集成测试与压力测试，确保系统稳定性。
- 负责人：开发团队
- 交付物：
- 可运行的推荐系统代码库；
- 测试报告（含性能指标如响应时间、QPS）；
- 部署文档（Docker/K8s环境配置）。
5. 部署与上线监控
- 任务：
- 将系统部署至生产环境，与现有电商平台对接。
- 设置监控指标（如推荐点击率、转化率、系统负载），建立异常报警机制。
- 持续优化模型与图谱数据（如定期更新商品关系）。
- 负责人：运维团队
- 交付物：
- 生产环境部署方案；
- 监控看板配置说明；
- 运维手册（含故障排查流程）。
三、时间计划
| 阶段 | 时间范围 | 里程碑交付物 |
|---|---|---|
| 需求分析与设计 | 第1-2周 | 项目计划书、技术方案文档 |
| 知识图谱构建 | 第3-5周 | Neo4J图数据库、数据抽取脚本 |
| 模型训练与集成 | 第6-8周 | 微调后的DeepSeek模型、嵌入接口 |
| 系统开发与测试 | 第9-12周 | 推荐系统代码、测试报告 |
| 上线与监控 | 第13-14周 | 生产环境部署、监控看板 |
四、资源需求
- 硬件资源：GPU服务器（用于模型训练）、Neo4J企业版授权、云服务（如AWS/阿里云）。
- 数据资源：电商商品数据集、用户行为日志（需脱敏处理）。
- 人员配置：数据工程师2名、AI算法工程师2名、后端开发工程师2名、测试工程师1名。
五、风险评估与应对
- 数据质量问题：非结构化数据抽取可能存在误差。
- 应对：增加人工抽样校验环节，优化NLP抽取模型。
- 模型推理延迟：DeepSeek大模型可能影响实时性。
- 应对：采用模型蒸馏或量化技术压缩模型，或使用缓存策略。
- 知识图谱冷启动：初始关系数据不足。
- 应对：结合外部公开数据集（如电商分类标准）补充关系。
备注：本任务书可根据实际项目需求调整优先级与资源分配。
希望这份模板对您有所帮助！如需进一步细化某部分内容，可随时补充说明。
运行截图
推荐项目
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项目案例
优势
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