网硕互联帮助中心🎬 1. 系统效果展示
核心功能亮点
深度学习内核：摒弃传统的矩阵分解，采用 PyTorch 实现何向南教授经典的 NCF (Neural Collaborative Filtering) 架构，利用 Embedding + MLP 捕捉用户复杂的非线性偏好。
用户性格画像 (User Profiling)：利用 Plotly 绘制动态雷达图，直观展示用户的观影偏好（如“热血/冒险”、“感性/浪漫”等）。
解决冷启动 (Cold Start)：独创 “数字孪生 (Digital Twin)” 匹配算法。新用户只需选择几个标签，系统即可在百万级历史数据中找到最相似的“替身用户”，借用其特征向量进行精准推荐。
多样性策略：引入 Candidate Pool Sampling 机制，拒绝千篇一律的推荐结果，保证每次刷新都有惊喜 (Serendipity)。
🛠️ 2. 技术栈与架构
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开发语言：Python 3.10
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深度学习框架：PyTorch (GPU/CPU 自动适配)
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前端可视化：Streamlit + Plotly + Pandas
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数据集：MovieLens (ml-latest) 千万级数据清洗
🧠 NCF 模型架构图
本项目模型结构如下：
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Input Layer: 接收 User ID 和 Movie ID。
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Embedding Layer: 将稀疏 ID 映射为 32维 稠密向量。
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Interaction Layer: 使用多层感知机 (MLP) 替代点积，提取高阶特征交互。
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Output Layer: 输出预测评分 (Rating Prediction)。
📂 3. 项目工程结构
本项目采用模块化 (Modular) 设计，符合软件工程规范，解耦清晰：
DeepRec_System/
├── result/ # [产物] 存放训练好的模型与元数据
│ ├── ncf_model.pth # PyTorch 模型权重
│ ├── meta_data.pkl # ID 映射字典
│ └── loss_curve.png # 训练 Loss 曲线图
├── movies.csv # 电影元数据 (标题、流派)
├── model_def.py # [核心] NCF 神经网络定义
├── backend.py # [业务] 推荐逻辑、数字孪生算法、画像生成
├── app.py # [前端] Streamlit 交互界面
└── train.py # [训练] 模型训练脚本 (支持服务器多卡训练)
🚀 4. 核心功能详细演示
4.1 “数字孪生”冷启动推荐
针对没有历史记录的新用户，系统提供“自定义画像”功能。
用户输入：“我喜欢科幻、动作，且只看 2015 年后的电影”。
后台算法：全库检索，找到一位打分行为高度一致的资深老用户（数字替身）。
向量迁移：借用该老用户的 Embedding 向量输入 NCF 模型。
结果：生成完美的冷启动推荐列表。
4.2 混合检索 (Hybrid Search + AI Ranking)
支持用户进行条件筛选（如年份、关键词），然后利用 AI 模型对筛选结果进行二次打分排序，将符合条件且质量最高的电影排在前面。
📊 5. 实验数据与性能
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训练环境：NVIDIA GPU 4090 (CUDA 12.1)
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数据集：MovieLens Latest (采样优化版)
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收敛情况：模型采用了 L2 正则化 与 Early Stopping 策略，有效防止了过拟合，在验证集上 Loss 稳定收敛。
📝 6. 总结
本项目实现了一个完整的端到端推荐系统。从数据清洗、模型构建（PyTorch）、到业务逻辑封装（Backend）、再到前端可视化（Streamlit）。 不仅展示了深度学习算法的落地能力，更创新性地加入了用户画像和数字孪生功能，极大地提升了系统的交互性和实用性。
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