基于大模型的個性化推薦系統實現探索與應用

前言

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1、推薦算法分類

推薦系統的發展歷史可以看作是一場技術迭代的縮影。從最早的協同過濾，到后來基于深度學習的方法，再到近幾年火熱的圖神經網絡與強化學習，直到今天我們談論的大模型（LLM）推薦，這條路線背后反映的是行業不斷追求更高精度、更強泛化能力以及更好的用戶體驗的過程。

在這一章里，我們先來回顧一下常見的幾類推薦算法，理解它們的原理、優勢與不足，同時配合一些實際案例，幫助你從整體上把握推薦系統技術的發展脈絡。

1.1基于傳統方法的推薦

在互聯網早期，用戶行為數據相對有限，模型復雜度也無法做得太高。于是，簡單直觀的推薦方法成了主流。這里面最典型的就是協同過濾和基于內容的推薦。除此之外，還有基于知識的推薦，以及將多種方法融合的混合推薦。

名稱	核心思想	典型模型/做法	優點	局限與風險	適用場景
協同過濾（CF）	“物以類聚、人以群分”：利用用戶–物品交互矩陣中的相似性做外推	User-KNN / Item-KNN、MF（SVD/ALS/BPR）、item2vec	簡單有效、可解釋性較強（特別是 Item-CF）	冷啟動、數據稀疏、易受噪聲影響	老練業務、交互較豐富的場景
基于內容（Content-Based）	比較物品內容與用戶畫像的相似度	TF-IDF/BM25、特征工程 + 余弦相似度、詞向量/句向量	冷啟動友好、偏好可遷移	內容表征質量決定上限，易“窄化”	媒體/長文本、屬性豐富的品類
基于知識（Knowledge-Based）	注入領域知識與規則，約束與增強推薦	規則庫、知識圖譜、約束檢索	冷啟動與合規友好、精準可控	知識獲取/維護成本高，多樣性受限	強合規/強約束場景（金融/醫療/政企）
混合（Hybrid）	多策略組合、取長補短	加權融合、切換、分區展示、分層（Meta-Level）	綜合表現最好、魯棒	復雜度高、參數調優難	大規模線上業務的主流工程范式

1.1.1 基于協同過濾的推薦

協同過濾（Collaborative Filtering，CF）可能是最廣為人知的推薦算法了。它的直覺非常貼近人類社交：如果我和你興趣相似，那么你喜歡的東西，我大概率也會喜歡。

協同過濾有兩種經典形式：

基于用戶的協同過濾：尋找一群和目標用戶興趣相似的人，再把他們喜歡的物品推薦給目標用戶。
基于物品的協同過濾：找出和用戶喜歡過的物品相似的候選物品，再推送給用戶。

舉個例子。在一個電影網站上，我們收集了用戶對電影的打分，構建出一個用戶–電影的評分矩陣。如果我們想預測 user5 對《盜夢空間》的喜好，可以先找到和 user5 觀影口味最接近的幾位用戶，看看他們對這部電影的打分，再綜合這些打分推測 user5 的偏好。

迷你案例（電影）：構建用戶–電影矩陣 → 計算 Item-Item 相似度 → 對目標用戶做 Top-N 候選 → 結合近鄰權重打分 → 推薦。

計算流程展示：矩陣填充示例，預估user5對 movie1 的評分

步驟:

①數據收集:首先，需要收集用戶與電影之間的交互數據，例如用戶對電影的評分、瀏覽記錄、購買記錄等。

②創建矩陣:根據用戶與電影的交互數據，構建一個用戶-項目(電影)評分矩陣。

③選擇協同濾波算法，此處默認選擇與用戶的協同過濾，該算法通過計算用戶之間的相似度

④來找到與目標用戶相似的其他用戶，然后根據這些相似用戶的喜好為目標用戶推薦電影。

這種方法實現簡單，而且在數據相對稠密的情況下表現很不錯。但它的問題也很明顯：

新用戶、新物品沒有數據時，系統很難做出推薦，這就是所謂的冷啟動問題；
評分矩陣往往非常稀疏，很多地方都是空的，導致算法難以找到可靠的相似性。

為了緩解稀疏性，人們后來引入了矩陣分解（Matrix Factorization）方法，把用戶和物品都映射到一個低維向量空間里，用向量點積來預測用戶的興趣。這類方法在 Netflix Prize 比賽中大放異彩，也推動了工業界的廣泛應用。

1.1.2 基于內容的推薦

如果協同過濾強調的是“人以群分”，那么基于內容的推薦強調的就是“物以類聚”。它關注的是物品本身的特征，而不是依賴大量的用戶行為。

比如，我們有一部電影的簡介：“一支探索隊進入蟲洞，尋找人類的新家園。”如果用戶之前喜歡過《星際穿越》，那么這部電影很可能也會吸引他。這里的關鍵在于如何把“電影的內容”轉化為可計算的特征向量。

常見做法是對文本類特征使用 TF-IDF、BM25 或詞向量來表示，對離散屬性（類型、導演、演員）做獨熱編碼，對數值屬性（時長、評分）直接使用。最后，通過余弦相似度計算用戶偏好和候選物品之間的距離。

基于內容的推薦在冷啟動時比協同過濾更有優勢，因為它不依賴用戶行為。但它也容易陷入“越推越窄”的陷阱：如果你看了幾部科幻片，系統就會一直推薦科幻，難以拓展到多樣化的興趣。

比如構建一個電影推薦系統，首先需要準備電影數據，這里假設有一個包含電影信息的 DataFrame，其中包括電影的標題、類型、導演、演員以及劇情簡介等字段。

根據用戶歷史觀看的電影(如“星際穿越”和“盜夢空間”)，系統推薦了具有相似特征(如科幻類型、相同導演等)的電影。在這個例子中，BM25 算法有效地計算了用戶偏好與候選電影之間的相似度，并為用戶推薦了最相關的電影。

流程: ①特征提取:使用文本處理技術(如分詞、去停用詞等)對電影的劇情簡介進行預處理，并構建詞袋模型或 TF-IDF模型來表示電影的內容特征。

②用戶偏好學習:根據用戶歷史觀看的電影，提取這些電影的內容特征，并計算用戶偏好的特征向量。例如，可以將用戶觀看過的電影的特征向量求平均作為用戶的偏好向量

③相似度計算:使用余弦相似度、BM25 等算法計算用戶偏好向量與候選電影特征向量之間的相似度。

1.1.3 基于知識/混合的推薦算法

除了協同過濾和內容推薦，還有一種方法是基于知識的推薦。它常見于強約束領域，例如醫療或金融。在這些場景里，推薦結果不僅要符合用戶偏好，還必須滿足一系列嚴格的業務規則。比如，在金融推薦中，用戶的資質、風險等級、合規要求，都會影響能不能推薦某個理財產品。

工業界更常用的是混合推薦。這是因為單一方法往往有局限，而混合能取長補短。舉例來說，電商網站可能會同時展示“基于內容的個性化推薦”、“熱門商品推薦”、“知識規則約束下的必推品”，并通過加權或分區的方式綜合展示給用戶。像亞馬遜、當當這樣的大型平臺，幾乎都是混合推薦的典型代表。

1.2 基于深度學習的推薦

隨著深度學習的興起，推薦系統也逐漸進入“深度建模”的階段。深度學習的優勢在于能夠自動學習復雜的特征表示和交互關系，而不需要人工設計大量特征。

例如，DSSM、YouTube DNN、雙塔模型等架構擅長處理大規模向量召回；Wide&Deep、DeepFM類模型可以同時捕捉特征的記憶性與泛化性；DIN、DIEN則通過注意力機制對用戶的行為序列進行建模，能夠理解用戶興趣的動態變化。

這些模型大幅提升了推薦的精度，讓系統能夠更準確地捕捉用戶的細粒度興趣。不過，它們對算力和數據規模的要求也更高，因此更適合頭部平臺。

1.3基于圖的推薦

有些場景下，用戶和物品之間的關系本質上是一張復雜的網絡。比如，在知識圖譜中，用戶、物品、屬性、標簽都可以看作節點，而交互就是連接它們的邊。推薦的任務就是在圖上挖掘潛在的連接。

典型方法包括 PersonalRank（類似 PageRank，從用戶節點出發迭代傳播權重），以及 DeepWalk / node2vec 這樣的圖嵌入方法（通過隨機游走生成節點序列，再用 Word2Vec 把節點表示成向量）。近年來，圖神經網絡（GNN）也逐漸應用到推薦中，比如 LightGCN 就通過層次聚合鄰居節點的信息，捕捉更復雜的興趣關系。