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

原创已于 2025-10-11 01:13:27 修改 · 810 阅读

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#课程设计 #知识图谱 #人工智能 #python #深度学习 #毕业设计 #爬虫

于 2025-10-11 01:11:22 首次发布

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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，涵盖项目背景、目标、技术架构、功能模块及开发计划等内容：

任务书：基于DeepSeek大模型与Neo4J知识图谱的电商商品推荐系统

一、项目背景

传统电商推荐系统主要依赖用户行为数据（如点击、购买），存在冷启动问题（新用户/新商品）和推荐多样性不足的缺陷。结合知识图谱的语义关联能力与DeepSeek大模型的深度理解能力，可构建更精准、可解释的推荐系统，提升用户转化率与平台GMV（商品交易总额）。

二、项目目标

核心目标
- 开发基于DeepSeek大模型与Neo4J知识图谱的电商商品推荐系统。
- 实现“用户-商品-属性-场景”的多维度关联推荐，解决冷启动问题。
- 提供可解释的推荐理由（如“根据您的浏览历史和相似用户偏好”）。
技术目标
- 使用Neo4J构建商品知识图谱，存储实体（用户、商品、品牌、类别）与关系（“属于”“相似于”“替代”）。
- 集成DeepSeek大模型进行语义理解、用户意图分析及推荐理由生成。
- 结合协同过滤与图神经网络（GNN）优化推荐精度。

三、功能模块设计

数据采集与知识图谱构建模块
- 数据源：
  - 用户行为数据（点击、购买、收藏）。
  - 商品属性数据（标题、描述、类别、价格）。
  - 外部知识数据（品牌关系、季节性趋势）。
- 知识图谱构建：
  - 使用Neo4J存储实体与关系，定义Schema（如用户-购买->商品，商品-属于->类别）。
  - 通过规则引擎与NLP技术抽取实体关系（如从商品描述中提取“材质-功能”关联）。
用户意图理解模块
- 调用DeepSeek大模型解析用户查询（如自然语言搜索“夏季透气跑鞋”）。
- 提取用户偏好标签（品牌、价格区间、场景）。
推荐算法模块
- 图算法：
  - 基于Neo4J的路径查询（如“用户A→购买→商品X→替代→商品Y”）。
  - 图嵌入（Node2Vec）生成商品低维表示。
- 深度学习模型：
  - DeepSeek微调模型：结合用户历史行为与知识图谱路径生成推荐。
  - 融合策略：加权组合图算法得分与深度学习模型输出。
推荐结果展示与解释模块
- 可视化：展示推荐商品列表及关联路径（如“您购买过A，相似用户也买了B”）。
- 解释生成：调用DeepSeek生成自然语言推荐理由（如“这款耳机与您收藏的XX品牌风格相似”）。
系统管理模块
- 推荐策略配置（如调整图算法与深度学习模型的权重）。
- 用户反馈收集（点赞/踩推荐结果）。

四、技术架构

知识图谱层
- Neo4J：存储商品、用户、类别等实体及关系。
- ETL工具：Apache NiFi/Spark处理原始数据并导入Neo4J。
AI层
- DeepSeek大模型：
  - 用户查询语义理解。
  - 推荐理由生成。
  - 微调训练（结合电商领域数据）。
- 图神经网络（GNN）：可选R-GCN模型处理异构图数据。
应用层
- 后端：Spring Boot/Django提供RESTful API。
- 前端：Vue.js/React展示推荐结果与解释。
- 缓存：Redis存储实时推荐结果与用户画像。
第三方服务
- 消息队列：Kafka处理用户行为流数据。
- 日志分析：ELK（Elasticsearch+Logstash+Kibana）监控系统性能。

五、开发计划

阶段	时间	任务内容
需求分析	第1-2周	调研电商业务需求，明确推荐场景（首页推荐、搜索后推荐、购物车推荐）。
数据准备	第3周	采集商品与用户数据，设计Neo4J Schema，导入初始数据。
知识图谱构建	第4周	开发ETL流程，抽取实体关系，验证图谱完整性（如检查孤立节点）。
模型开发	第5-7周	微调DeepSeek模型，实现图算法与深度学习模型融合，优化推荐指标（准确率、多样性）。
前后端开发	第8-9周	开发API接口与前端界面，集成推荐结果可视化与解释功能。
测试优化	第10周	A/B测试（对比传统推荐与新系统效果），优化响应速度（目标<500ms）。
部署上线	第11周	容器化部署（Docker+K8s），编写运维文档与用户手册。
迭代维护	第12周	根据用户反馈调整推荐策略，监控系统稳定性。