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🔥 推荐系统实战项目集(3个分级项目)

⚠️ 时效性说明:本章涉及前沿模型/价格/榜单等信息,可能随版本快速变化;请以论文原文、官方发布页和 API 文档为准。


项目1:电影推荐系统(入门级,2周)

技术栈

PyTorch + MovieLens数据集 + 矩阵分解/DeepFM + Flask

核心实现

Python
# 双塔模型
class TwoTowerModel(nn.Module):  # 继承nn.Module定义网络层
    def __init__(self, num_users, num_items, embedding_dim):
        super().__init__()  # super()调用父类方法
        self.user_emb = nn.Embedding(num_users, embedding_dim)
        self.item_emb = nn.Embedding(num_items, embedding_dim)
        self.user_tower = nn.Sequential(nn.Linear(embedding_dim, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, 32))
        self.item_tower = nn.Sequential(nn.Linear(embedding_dim, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, 32))

    def forward(self, user_ids, item_ids):
        user_vec = self.user_tower(self.user_emb(user_ids))
        item_vec = self.item_tower(self.item_emb(item_ids))
        return torch.sigmoid((user_vec * item_vec).sum(dim=1))

交付物

  • 数据预处理Pipeline(MovieLens-1M)
  • 推荐模型(AUC>0.8)
  • Flask Web界面(输入用户ID→推荐Top10)
  • 离线评估(HR@10, NDCG@10)

项目2:新闻推荐系统(进阶级,3周)

架构

Text Only
用户行为采集(模拟) → 特征工程(Spark/Pandas)
→ 多路召回(ItemCF+双塔+热门) → 精排(DIN/DeepFM多目标)
→ 重排(MMR多样性) → Flask/FastAPI服务

关键点

  • 行为序列建模: DIN(Target Attention)
  • 多目标: CTR + 阅读时长 (MMoE)
  • 冷启动: 新文章用BERT编码内容特征

交付物

  • 特征工程Pipeline(用户/物品/交叉特征)
  • 多路召回(3路+)
  • DIN精排模型
  • 在线A/B测试框架(模拟)
  • 推荐效果Dashboard(Streamlit)

项目3:工业级推荐Pipeline(高级,4周)

完整架构

Text Only
Kafka(行为流) → Flink(实时特征) → Redis(Feature Store)
→ 召回服务(FAISS ANN) → 排序服务(TF Serving/Triton)
→ 重排服务(业务规则引擎) → API Gateway → 客户端

关键点

  • 实时特征: 最近30分钟行为序列(Flink+Redis)
  • Embedding实时更新: 增量训练+向量索引热更新
  • 多场景: 首页/详情页/搜索(共享底层模型+场景adaptation)

交付物

  • Docker Compose完整部署
  • 实时特征计算(模拟Kafka+Flink)
  • FAISS召回服务
  • 多目标排序模型(TorchServe)
  • 监控Dashboard(推荐指标实时展示)

最后更新:2026年2月