电商推荐系统：双协同过滤与大模型融合实践

1. 项目概述：电商推荐系统的技术全景图

这个基于Django框架的电商推荐系统项目，本质上是一个融合了传统算法与前沿AI技术的综合解决方案。我在实际电商平台开发中发现，单纯的协同过滤算法已经难以满足用户个性化需求，而完全依赖大模型又面临响应速度和计算成本的问题。这个项目最吸引人的地方在于它采用了"双协同过滤+大模型辅助"的混合架构，既保留了传统推荐算法的高效性，又融入了AI的语义理解能力。

系统的工作流程可以概括为：通过requests爬虫构建商品数据库，使用基于用户和物品的双协同过滤生成基础推荐，再通过大模型进行推荐结果的重排序和解释生成。这种架构在保证实时性的同时，大幅提升了推荐的相关性和可解释性——这正是当前电商平台最需要的特性。

2. 核心架构设计解析

2.1 技术栈选型考量

选择Django作为基础框架主要基于三个实际考量：

1. 内置的ORM系统能高效处理商品、用户、评分等多维关系数据
2. Admin后台可快速搭建运营管理系统
3. 成熟的中间件机制便于实现推荐结果缓存

在数据库选型上，我推荐使用PostgreSQL而非MySQL，因为：

• 原生支持JSON字段，适合存储用户行为日志
• 强大的分析函数便于实时计算用户相似度
• 对向量搜索有良好支持（后续可扩展embedding推荐）

2.2 双协同过滤实现方案

项目的核心创新点在于实现了两种协同过滤的协同工作：

用户协同过滤(UCF)实现要点：

python复制def user_similarity(user1, user2):
    # 采用改进的余弦相似度计算
    common_items = set(user1.ratings.keys()) & set(user2.ratings.keys())
    if not common_items:
        return 0
        
    numerator = sum(user1.ratings[i] * user2.ratings[i] for i in common_items)
    sum1_sq = sum(pow(user1.ratings[i], 2) for i in common_items)
    sum2_sq = sum(pow(