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

最新推荐文章于 2025-12-20 19:32:34 发布

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#课程设计 #知识图谱 #人工智能 #大数据 #hadoop #scrapy #毕业设计

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介绍资料

以下是一篇关于《DeepSeek大模型+知识图谱Neo4j电商商品推荐系统》的开题报告框架及内容示例，供参考：

开题报告

题目：DeepSeek大模型+知识图谱Neo4j电商商品推荐系统

一、研究背景与意义

背景
随着电商行业竞争加剧，用户对个性化推荐的需求日益提升。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、冷启动和可解释性差等问题。大语言模型（LLM）的兴起为语义理解与复杂推理提供了新工具，而知识图谱（KG）能够显式建模商品间的关联关系，二者结合可显著提升推荐的精准性与多样性。
意义
- 理论意义：探索“大模型+知识图谱”的混合推荐架构，解决传统方法对隐性需求捕捉不足的问题。
- 实践意义：通过DeepSeek大模型生成用户兴趣的语义表示，结合Neo4j图数据库的路径推理能力，实现“可解释”的个性化推荐，提升电商平台的转化率与用户粘性。

二、国内外研究现状

大模型在推荐系统中的应用
- 预训练模型（如BERT、GPT）通过文本编码捕捉用户评论与商品描述的语义特征（参考阿里“M6”模型在淘宝的应用）。
- DeepSeek等国产大模型在多模态理解与长文本推理上表现突出，但尚未广泛用于推荐场景。
知识图谱推荐研究
- 典型方法：基于图嵌入（TransE、RotatE）学习商品实体关系，或通过图神经网络（GNN）聚合邻居信息（如京东“知途”系统）。
- Neo4j作为主流图数据库，支持高效路径查询与可视化，但需解决大规模图数据的存储与计算瓶颈。
现有问题
- 单一模型局限性：大模型缺乏结构化知识约束，知识图谱难以处理非结构化文本。
- 实时性挑战：动态图更新与大模型在线推理的延迟问题。

三、研究目标与内容

研究目标
- 构建基于DeepSeek大模型与Neo4j知识图谱的混合推荐系统，实现用户兴趣的语义理解与商品关系的显式推理。
- 提升推荐多样性（覆盖率提升30%）与可解释性（提供推荐路径依据）。
研究内容
- 数据层：
  - 结构化数据：商品属性（类别、品牌）、用户行为（点击、购买）。
  - 非结构化数据：商品描述、用户评论、图像标签。
  - 使用Neo4j构建商品知识图谱，定义实体（用户、商品、类别）与关系（“属于”“同品牌”“替代”）。
- 模型层：
  - DeepSeek大模型：生成用户兴趣的文本嵌入，结合评论情感分析优化推荐权重。
  - 图推理模块：基于Neo4j的Cypher查询实现多跳关系推理（如“用户A→偏好手机→同价位→商品B”）。
- 融合层：
  - 动态加权策略：根据用户历史行为调整大模型与知识图谱的推荐权重。
  - 实时更新机制：通过Spark Streaming处理新增行为数据，同步更新图谱与模型参数。
创新点
- 提出“语义理解+图推理”的双通道推荐架构，兼顾隐性需求挖掘与显性关系利用。
- 基于DeepSeek的少样本学习能力，解决冷启动场景下数据不足的问题。

四、研究方法与技术路线

方法
- 对比实验法：在相同数据集上对比本系统与纯协同过滤、纯知识图谱方法的准确率（Precision@10）与多样性（Diversity@20）。
- 用户调研法：通过A/B测试评估推荐结果的可解释性接受度。
技术路线
mermaid

graph TD
A[多源数据采集] --> B[Neo4j知识图谱构建]
B --> C[DeepSeek语义编码]
C --> D[图路径推理]
D --> E[动态权重融合]
E --> F[推荐结果生成]
F --> G[可视化与反馈]
- 开发环境：
  - 大模型：DeepSeek-V2（API调用或本地部署）
  - 图数据库：Neo4j 5.x（社区版/企业版）
  - 实时计算：Spark 3.5 + Kafka
  - 可视化：D3.js + Vue.js

五、预期成果

完成系统原型开发，支持千万级商品节点的图查询与毫秒级大模型推理响应。
在淘宝/京东公开数据集上实现推荐准确率提升25%，多样性指标提升40%。
申请发明专利1项，发表SCI/EI论文1篇。

六、进度安排

阶段	时间节点	任务
需求分析	第1-2月	确定数据源与功能模块
图谱构建	第3-4月	Neo4j数据建模与ETL开发
模型适配	第5-6月	DeepSeek微调与图嵌入学习
系统集成	第7-8月	开发Web界面与API接口
测试优化	第9-10月	性能调优与用户调研
论文撰写	第11-12月	完成成果总结与答辩准备

七、参考文献

[1] Wang H, et al. "KGAT: Knowledge Graph Attention Network for Recommendation." KDD 2019.
[2] DeepSeek官方技术报告. 2024.
[3] Neo4j白皮书. 《Graph Data Platform for E-Commerce》. 2023.
[4] Zhang Y, et al. "Large Language Models for Explainable Recommendation." ACL 2024.

八、指导教师意见

（待填写）

备注：

建议优先在单一品类（如3C电子产品）中验证模型效果，再扩展至全品类。
需关注DeepSeek大模型的推理成本，可通过模型蒸馏（如TinyDeepSeek）优化性能。
可结合电商平台的实时促销数据，动态调整推荐策略（如“限时折扣”商品优先展示）。

此报告结合了大模型的语义理解能力与知识图谱的结构化推理优势，明确了Neo4j在图存储与查询中的核心作用。建议在实际开发中增加异常检测模块（如识别图谱中的噪声关系），并优化大模型与图推理的并行计算效率。

运行截图

项目案例

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