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介绍资料

以下是一篇关于《Python+大模型动漫推荐系统》的技术说明文档，涵盖系统架构、大模型应用、推荐算法与工程实现细节：

Python+大模型动漫推荐系统技术说明

一、系统概述

本系统基于Python生态与大语言模型（LLM）构建，结合传统推荐算法与生成式AI能力，实现个性化动漫推荐与智能内容解析。系统核心功能包括：

多模态动漫理解：通过大模型分析动漫标题、剧情、角色、视觉风格等特征。
深度用户画像：利用用户历史行为与文本反馈生成动态兴趣标签。
混合推荐引擎：融合协同过滤、内容推荐与大模型生成的解释性推荐理由。

二、技术架构

1. 整体架构图

1┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐
2│   用户界面   │ ←→ │  推荐引擎   │ ←→ │  数据层     │
3└─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘
4       ↑                ↑                  ↑
5        \              /                    |
6         \            /                     ↓
7          └──────────┘                 ┌─────────────┐
8                                        │ 大模型服务  │
9                                        └─────────────┘

2. 关键组件

大模型服务：部署LLM（如LLaMA、Qwen、ChatGLM）用于：
- 动漫内容理解（剧情摘要、风格分类）
- 推荐理由生成（自然语言解释推荐逻辑）
- 用户反馈语义分析（优化推荐策略）
推荐引擎：
- 传统算法：Item-CF、矩阵分解（Surprise库）
- 深度学习：Two-Tower模型（TensorFlow Recommenders）
- 大模型增强：基于语义的相似度计算
数据层：
- 动漫元数据：标题、类型、标签、播放量（MySQL）
- 用户行为：观看历史、评分、收藏（Redis）
- 嵌入向量：动漫/用户特征（FAISS向量数据库）

三、核心模块实现

1. 大模型动漫内容解析

（1）剧情摘要与标签生成

python

1from transformers import pipeline
2
3# 使用LLM生成动漫摘要与标签
4summarizer = pipeline("summarization", model="facebook/bart-large-cnn")
5tagger = pipeline("text-classification", model="bert-base-multilingual-cased")
6
7def analyze_anime(text):
8    summary = summarizer(text, max_length=100, min_length=30, do_sample=False)[0]['summary_text']
9    tags = tagger(text[:512], truncation=True)  # 取前512字符分类
10    return {"summary": summary, "tags": [t['label'] for t in tags[:3]]}

（2）视觉风格分类（结合CV模型）

python

1# 使用CLIP模型进行图文多模态分析
2from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel
3
4processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
5model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
6
7def classify_style(image_path):
8    image = Image.open(image_path)
9    inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
10    outputs = model(**inputs)
11    probs = outputs.logits_per_image.softmax(dim=1).tolist()[0]
12    styles = ["写实", "Q版", "赛博朋克", "水墨"]  # 预定义风格标签
13    return {styles[i]: prob for i, prob in enumerate(probs[:4])}

2. 混合推荐引擎

（1）传统算法部分

python

1# Item-CF实现（基于Surprise库）
2from surprise import Dataset, KNNBasic
3from surprise.model_selection import train_test_split
4
5data = Dataset.load_from_df(user_item_df[['user_id', 'anime_id', 'rating']], reader)
6trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.2)
7
8model = KNNBasic(sim_options={'name': 'cosine', 'user_based': False})
9model.fit(trainset)
10
11def item_cf_recommend(user_id, top_k=10):
12    # 获取用户历史评分过的动漫
13    user_items = user_item_df[user_item_df['user_id'] == user_id]['anime_id'].tolist()
14    # 预测用户对未评分动漫的评分
15    predictions = []
16    for anime_id in all_anime_ids:
17        if anime_id not in user_items:
18            pred = model.predict(user_id, anime_id).est
19            predictions.append((anime_id, pred))
20    return sorted(predictions, key=lambda x: -x[1])[:top_k]

（2）大模型语义推荐

python

1# 使用Sentence-BERT计算动漫描述相似度
2from sentence_transformers import SentenceTransformer
3from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
4
5model = SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')
6
7# 预计算所有动漫的嵌入向量
8anime_embeddings = model.encode([anime['description'] for anime in all_animes])
9anime_emb_dict = {anime['id']: vec for anime, vec in zip(all_animes, anime_embeddings)}
10
11def semantic_recommend(user_history, top_k=5):
12    # 用户历史动漫的嵌入平均
13    user_vec = np.mean([anime_emb_dict[anime_id] for anime_id in user_history], axis=0)
14    # 计算与所有动漫的相似度
15    sims = cosine_similarity(user_vec.reshape(1, -1), anime_embeddings)[0]
16    # 排除已观看动漫并排序
17    unwatched_animes = [anime_id for anime_id in all_anime_ids if anime_id not in user_history]
18    return sorted(
19        [(anime_id, sim) for anime_id, sim in zip(unwatched_animes, sims)],
20        key=lambda x: -x[1]
21    )[:top_k]

（3）混合推荐策略

python

1def hybrid_recommend(user_id, alpha=0.6):
2    # 获取用户历史
3    user_history = get_user_history(user_id)
4    
5    # 传统算法推荐
6    cf_recs = item_cf_recommend(user_id, top_k=20)
7    # 大模型语义推荐
8    semantic_recs = semantic_recommend(user_history, top_k=20)
9    
10    # 加权融合（可根据业务调整权重）
11    combined = []
12    for anime_id, _ in cf_recs[:10] + semantic_recs[:10]:
13        if anime_id not in [r[0] for r in combined]:
14            # 伪代码：实际需查询动漫详细信息
15            combined.append((anime_id, alpha * get_cf_score(anime_id) + (1-alpha) * get_semantic_score(anime_id)))
16    
17    return sorted(combined, key=lambda x: -x[1])[:10]

3. 推荐理由生成

python

1# 使用LLM生成自然语言推荐解释
2def generate_reason(user_profile, anime_info):
3    prompt = f"""
4    用户画像：{user_profile}
5    动漫信息：标题《{anime_info['title']}》，类型：{','.join(anime_info['tags'])}，剧情：{anime_info['summary']}
6    请用中文生成推荐理由，要求：
7    1. 结合用户兴趣
8    2. 突出动漫特色
9    3. 不超过50字
10    """
11    response = openai.Completion.create(
12        engine="gpt-3.5-turbo",
13        prompt=prompt,
14        max_tokens=50
15    )
16    return response.choices[0].text.strip()

四、工程优化

1. 性能优化

向量检索加速：使用FAISS构建动漫嵌入向量索引

python

1import faiss
2index = faiss.IndexFlatIP(768)  # 假设嵌入维度为768
3index.add(anime_embeddings)
4distances, indices = index.search(user_vec.reshape(1, -1), k=10)

异步任务：Celery处理推荐计算与大模型推理
缓存策略：Redis缓存热门推荐结果（TTL=1小时）

2. 部署方案

大模型服务：
- 本地部署：vLLM加速推理
- 云服务：AWS SageMaker或阿里云PAI

API设计：

python

1# FastAPI示例
2from fastapi import FastAPI
3app = FastAPI()
4
5@app.post("/recommend")
6async def recommend(user_id: str):
7    recs = hybrid_recommend(user_id)
8    enhanced_recs = []
9    for anime_id, score in recs:
10        anime = get_anime_info(anime_id)
11        reason = generate_reason(get_user_profile(user_id), anime)
12        enhanced_recs.append({
13            **anime,
14            "score": float(score),
15            "reason": reason
16        })
17    return enhanced_recs