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 #毕业设计 #推荐算法 #爬虫

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介绍资料

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

随着电商行业竞争加剧，用户对个性化推荐的需求日益增长。传统推荐系统（如协同过滤、基于内容的推荐）存在冷启动问题、语义理解不足和长尾商品覆盖差等缺陷。本项目结合DeepSeek大模型（深度语义理解与生成能力）和Neo4j知识图谱（结构化商品关系建模），构建新一代智能推荐系统，实现以下目标：

多模态语义理解：融合商品文本描述、图像特征、用户行为数据，提升推荐相关性。
动态关系推理：通过知识图谱捕捉商品间的隐性关联（如“替代品”“互补品”）。
冷启动优化：利用大模型生成新商品标签，结合图谱快速构建关联路径。
可解释推荐：提供推荐理由（如“您购买过XX，与之搭配的YY正在促销”）。

二、项目范围与功能模块

1. 数据层：多源异构数据融合

功能：
- 结构化数据：商品属性（品牌、类别、价格）、用户画像（年龄、性别、历史购买）。
- 非结构化数据：商品标题/描述（文本）、用户评价（情感分析）、商品图片（视觉特征）。
- 行为数据：用户点击、加购、收藏、购买序列。
技术：
- DeepSeek大模型：提取商品文本的语义特征（如BERT嵌入），生成标签（如“适合户外运动”）。
- Neo4j图数据库：存储商品-品牌-类别-用户的关联关系，支持实时图查询。
- OCR/图像识别：提取商品图片中的颜色、款式等视觉特征（可选）。

2. 知识图谱构建模块

功能：
- 实体识别：从商品描述中抽取品牌、材质、功能等实体。
- 关系抽取：构建商品间的“替代”“互补”“同品牌”等关系。
- 图谱更新：动态新增商品节点和关系（如新品上市时自动关联）。
技术：
- DeepSeek+规则引擎：结合大模型语义理解与人工规则（如正则表达式）抽取关系。
- Neo4j Cypher查询：定义图谱模式（如(商品)-[替代]->(商品)），支持高效路径检索。
- 增量更新机制：通过消息队列（如Kafka）实时同步新数据到图谱。

3. 推荐引擎模块

功能：
- 混合推荐策略：
  - 图谱路径推荐：基于用户历史行为，在知识图谱中扩散推荐（如“购买过A的用户也购买了B”）。
  - 语义相似推荐：利用DeepSeek生成的商品嵌入向量，计算语义相似度。
  - 实时行为触发：用户当前浏览商品时，动态推荐关联商品（如“搭配购买”）。
- 多目标优化：平衡推荐相关性、多样性、商家利润（如促销商品加权）。
技术：
- Neo4j图算法：使用PageRank、社区发现算法挖掘重要商品节点。
- DeepSeek微调：在电商领域数据上微调大模型，生成个性化推荐语（如“这款耳机与您的手机兼容”）。
- A/B测试框架：对比不同推荐策略的点击率、转化率。

4. 用户交互与反馈模块

功能：
- 推荐结果展示：支持列表式、网格式、场景化（如“旅行必备”）展示。
- 用户反馈收集：点赞/踩、原因选择（如“已拥有”“不感兴趣”）。
- 负面样本利用：将用户拒绝的商品加入知识图谱黑名单，优化后续推荐。
技术：
- 前端框架：React/Vue开发响应式推荐页面。
- Neo4j图查询：实时更新用户反馈到图谱（如删除错误关联边）。
- DeepSeek强化学习：根据用户反馈调整推荐权重（如减少某类商品推荐频率）。

三、技术方案

1. 系统架构

	`┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐`
	`│ 电商商品推荐系统架构 │`
	`├───────────────┬───────────────┬────────────────┬───────────────┤`
	`│ 数据采集层 │ 知识图谱层 │ 推荐计算层 │ 应用服务层 │`
	`│ (Kafka/Flume)│ (Neo4j) │ (Spark/DeepSeek) │ (Web/API) │`
	`└───────────────┴───────────────┴────────────────┴──────────────┘`

数据采集层：通过Kafka实时接收用户行为日志，Flume同步商品更新数据。
知识图谱层：Neo4j存储商品、用户、品牌等实体及关系，支持毫秒级图查询。
推荐计算层：
- Spark：离线计算商品相似度矩阵、用户兴趣向量。
- DeepSeek：实时生成推荐理由、微调语义特征。
应用服务层：提供RESTful API供前端调用，支持高并发（每秒1000+请求）。

2. 关键算法

知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding）：
- 使用TransE算法将商品节点映射为低维向量，保留结构信息。
- 结合DeepSeek文本嵌入，生成多模态商品表示。
动态推荐路径搜索：
- 在Neo4j中执行Cypher查询，例如：
  cypher
  
  MATCH path=(u:User)-[:BUY*1..2]->(c:商品)<-[:替代]-(rec:商品)
  WHERE u.id = '123' AND NOT (u)-[:BUY]->(rec)
  RETURN rec LIMIT 10
- 通过DeepSeek对路径中的商品进行语义过滤（如排除用户明确不喜欢的品牌）。

四、实施计划

阶段	周期	任务
需求分析	2周	调研电商业务需求，明确推荐场景（首页、购物车、详情页）、评估指标（CTR、GMV）。
环境搭建	3周	部署Neo4j集群（3节点）、DeepSeek大模型服务、Spark计算集群。
数据集成	4周	接入商品数据库、用户行为日志，完成知识图谱初始构建（约100万节点）。
模型开发	6周	实现知识图谱嵌入、DeepSeek微调、推荐策略融合，完成离线/实时两套流程。
系统测试	3周	模拟用户行为验证推荐准确性，优化图谱查询性能（如添加索引）。
上线部署	2周	灰度发布至电商APP，监控推荐效果（如A/B测试对比旧系统）。

五、预期成果

推荐系统平台：支持多场景（首页、搜索、购物车）的个性化推荐，点击率提升15%-20%。
知识图谱库：包含500万+商品节点、1亿+关系边，支持实时图查询（QPS≥500）。
大模型服务：提供推荐理由生成API（响应时间<200ms），支持中英文双语。
评估报告：对比传统推荐系统，验证新系统在冷启动商品、长尾用户上的优势。

六、风险评估与应对

风险	应对措施
知识图谱数据不一致	设计数据校验规则（如品牌必须存在于商品库），定期执行图谱一致性检查。
大模型生成内容偏差	人工审核推荐理由样本，添加敏感词过滤（如涉及政治、歧视性词汇）。
实时推荐延迟	优化Neo4j查询性能（如添加复合索引），使用Spark Streaming缓存热门商品路径。
用户隐私合规	匿名化处理用户行为数据，符合GDPR/《个人信息保护法》要求。