SpringBoot 集成 DeepSeek 与 Flink 构建用户个性化内容推荐系统

SpringBoot 集成 DeepSeek 与 Flink 构建用户个性化内容推荐系统

在数据驱动的时代，个性化推荐系统已成为提升用户体验的关键技术。本文结合 SpringBoot 的轻量级开发能力、Flink 的实时数据处理能力以及 DeepSeek 大模型的内容生成与推理优势，提出一种高效的用户个性化内容推荐架构，并提供完整的实现方案与代码示例。

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一、技术架构设计

1. 系统核心组件

• SpringBoot：作为后端服务框架，负责 API 接口管理、服务调度及系统集成。
• Apache Flink：处理实时用户行为数据流（如点击、浏览、购买），实现特征提取与实时推荐计算。
• DeepSeek：基于大模型的推荐引擎，用于内容语义理解、用户画像动态更新及推荐策略优化。
• Kafka：作为消息中间件，实现用户行为数据的高吞吐量传输。
• MySQL+Hadoop：MySQL 存储结构化数据（用户信息、内容元数据），Hadoop 存储历史行为日志用于离线模型训练。

2. 架构流程图

用户行为数据 → Kafka → Flink 实时处理 → DeepSeek 推理 → SpringBoot API → 前端展示
         ↑                                ↓
   MySQL/Hadoop 数据存储 ← 模型反馈优化 ← 用户交互日志

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二、关键模块实现

1. 实时数据处理（Flink 集成）

场景：捕获用户实时行为（如页面停留时长、点击序列），生成动态特征向量。

// 基于 Flink 的实时处理作业示例
public class UserBehaviorStreamJob {
   
   
    public static void main(String[] args) throws Exception {
   
   
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        
        // 从 Kafka 读取用户行为数据
        DataStream<UserBehavior> stream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>(
            "user_behavior_topic", 
            new JSONDeserializationSchema(), 
            kafkaProps
        ))