温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。

主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、LW文档降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。

🍅文末获取源码联系🍅

🍅文末获取源码联系🍅

🍅文末获取源码联系🍅

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及LW文档编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

开题报告：DeepSeek大模型+知识图谱Neo4j电商商品推荐系统

一、研究背景与意义

1.1 研究背景

随着电商行业进入存量竞争阶段，用户面临商品信息过载问题，传统推荐系统（如协同过滤、基于内容的推荐）暴露出三大核心痛点：

• 数据稀疏性：头部电商平台数据显示，新用户冷启动周期长达3个月，新品推荐转化率不足8%；
• 语义鸿沟：传统模型依赖结构化数据，无法处理用户评论中的隐喻表达（如“这款手机像板砖”）；
• 可解释性缺失：黑箱模型导致用户对推荐结果信任度低，某头部平台调研显示，仅32%用户认可推荐商品与自身需求的匹配度。

DeepSeek大模型凭借其动态路由混合专家架构（MoE）和万亿级参数规模，在语义理解、长文本推理等任务中表现突出。例如，在美妆类目推荐中，DeepSeek-V3使转化率提升18.7%，较传统Bandit算法效果提升42%。Neo4j图数据库通过原生图存储结构支持复杂关系遍历，其Fabric架构可处理百亿级节点，单服务器每秒查询量达10万+，为跨品类推荐提供技术支撑。

1.2 研究意义

• 理论意义：探索“大模型语义理解+知识图谱结构化推理”的混合推荐范式，解决传统方法对隐性需求捕捉不足的问题；
• 实践意义：通过动态权重融合机制，提升推荐多样性（覆盖率提升30%）与可解释性（提供推荐路径依据），助力电商平台转化率提升25%以上。

二、国内外研究现状

2.1 大模型在推荐系统的应用

• 国际进展：Google的Knowledge Vault通过知识图谱实现语义推理，提升推荐多样性；YouTube Deep Neural Network for YouTube Recommendation（DNN）模型通过多层感知机融合用户历史行为与人口统计学特征，实现端到端推荐。
• 国内实践：阿里巴巴“AliGraph”在商品关联挖掘中应用图神经网络（GNN），使跨品类推荐占比提升至34%；京东“知途”系统通过图嵌入（TransE）学习商品实体关系，推荐准确率提升15%。
• DeepSeek优势：其稀疏化训练技术将计算成本降低30%，支持多模态输入（文本+图像），在“红色连衣裙”推荐任务中，同时理解视觉特征（颜色、款式）和语义特征（适用场合、材质），使推荐准确性提升18.7%。

2.2 知识图谱的融合挑战

• 动态更新问题：新兴电商平台商品关系数据稀缺，导致知识图谱推理能力受限。迁移学习（如预训练GNN）和跨平台图谱对齐是潜在解决方案。
• 实时性瓶颈：动态图更新与大模型在线推理的延迟问题突出。Neo4j Fabric架构通过分片技术实现线性扩展，结合Spark Streaming处理新增行为数据，同步更新图谱与模型参数。

2.3 现有研究不足

• 单一模型局限性：大模型缺乏结构化知识约束，知识图谱难以处理非结构化文本；
• 融合机制缺失：现有研究多聚焦于特征拼接或加权融合，未解决信息丢失问题。

三、研究目标与内容

3.1 研究目标

构建基于DeepSeek大模型与Neo4j知识图谱的混合推荐系统，实现以下目标：

1. 精准性：在淘宝/京东公开数据集上，推荐准确率（Precision@10）提升25%；
2. 多样性：推荐覆盖率（Diversity@20）提升40%，跨品类推荐占比增至34%；
3. 可解释性：提供基于知识图谱的推荐路径（如“用户A→购买→手机X→兼容→耳机Y”）。

3.2 研究内容

1. 多模态知识图谱构建
   • 数据源整合：融合结构化数据（商品属性、用户行为）、半结构化数据（评论JSON）和非结构化数据（商品描述、图像标签）；
   • 动态实体识别：采用BERT+CRF混合模型识别新兴实体（如网红爆款），结合Redis缓存实现增量更新；
   • 元路径推理：通过Cypher查询语言实现多跳推理，挖掘跨品类推荐机会（如“购买篮球鞋→关注运动护具→浏览蛋白粉”）。
2. DeepSeek大模型融合
   • 语义编码：基于DeepSeek-V3的稀疏注意力机制，生成1024维语义向量，捕捉用户评论中的隐喻表达；
   • 情感分析优化：结合评论情感极性（如“性价比高”→积极）调整推荐权重；
   • 少样本学习：利用LoRA技术微调模型，解决冷启动场景下数据不足的问题。
3. 动态权重融合机制
   • 注意力机制：根据用户历史行为动态调整大模型与知识图谱的推荐权重；
   • 实时更新：通过Kafka消息队列同步用户新增行为数据，触发模型参数微调。

四、研究方法与技术路线

4.1 研究方法

• 对比实验法：在相同数据集上对比本系统与纯协同过滤、纯知识图谱方法的准确率与多样性；
• 用户调研法：通过A/B测试评估推荐结果的可解释性接受度；
• 案例分析法：选取3C电子产品、美妆等典型品类验证模型效果。

4.2 技术路线

mermaid

1graph TD
2    A[多源数据采集] --> B[Neo4j知识图谱构建]
3    B --> C[DeepSeek语义编码]
4    C --> D[图路径推理]
5    D --> E[动态权重融合]
6    E --> F[推荐结果生成]
7    F --> G[可视化与反馈]
8

1. 数据采集与预处理
   • 使用Scrapy爬取淘宝/京东评论数据，结合API获取用户行为日志；
   • 通过Pandas清洗数据，处理缺失值与异常值。
2. 知识图谱构建
   • 定义实体（用户、商品、类别）与关系（“属于”“同品牌”“替代”）；
   • 使用Cypher语句导入数据至Neo4j，构建异构图。
3. DeepSeek模型部署
   • 调用DeepSeek-V3 API生成语义向量，或本地部署量化压缩模型（8位量化，推理速度提升至100FPS）；
   • 结合评论情感分析优化推荐权重。
4. 混合推荐模型训练
   • 采用注意力机制动态加权双塔输出，解决传统加权融合的信息丢失问题；
   • 通过TensorRT优化模型推理速度，支持毫秒级响应。
5. 系统部署与评估
   • 基于SpringBoot开发后端服务，Vue.js实现前端可视化；
   • 在淘宝/京东公开数据集上测试，对比基线模型（如Wide&Deep、KGAT）的AUC、NDCG指标。

五、预期成果与创新点

5.1 预期成果

1. 完成系统原型开发，支持千万级商品节点的图查询与毫秒级大模型推理响应；
2. 在淘宝/京东公开数据集上实现推荐准确率提升25%，多样性指标提升40%；
3. 申请发明专利1项，发表SCI/EI论文1篇。

5.2 创新点

1. 模型融合创新：首次将DeepSeek大模型与Neo4j知识图谱结合，通过动态权重融合机制解决传统方法的信息丢失问题；
2. 动态推理机制：基于元路径推理捕捉用户潜在需求，结合实时行为数据调整推荐策略（如库存预警时推荐兼容配件）；
3. 轻量化部署：采用8位量化技术压缩DeepSeek参数至1/4，支持移动端实时推理。

六、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
1	2026.02-2026.03	文献调研与数据采集工具开发
2	2026.04-2026.05	知识图谱构建与DeepSeek模型微调
3	2026.06-2026.07	混合推荐模型训练与优化
4	2026.08-2026.09	系统集成与可视化开发
5	2026.10-2026.11	测试优化与论文撰写

七、参考文献

[1] Wang H, et al. "KGAT: Knowledge Graph Attention Network for Recommendation." KDD 2019.
[2] DeepSeek官方技术报告. 2024.
[3] Neo4j白皮书. 《Graph Data Platform for E-Commerce》. 2023.
[4] Zhang Y, et al. "Large Language Models for Explainable Recommendation." ACL 2024.
[5] 邱锡鹏. 神经网络与深度学习[M]. 机械工业出版社, 2020.

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

为什么选择我

 博主是CSDN毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。 

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌

源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注，不迷路，下方查↓↓↓↓↓↓获取联系方式↓↓↓↓↓↓↓↓