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介绍资料

开题报告：基于Python+PySpark+DeepSeek-R1大模型的淘宝商品推荐系统与评论情感分析

一、研究背景与意义

1.1 背景

随着淘宝平台商品数量突破10亿级，用户面临严重的信息过载问题。传统推荐系统（如协同过滤、矩阵分解）存在三大局限：

• 冷启动问题：新用户/商品缺乏历史行为数据，推荐准确率下降30%以上；
• 时序依赖缺失：未捕捉用户行为序列（如“浏览手机→购买手机壳”的关联），导致长尾商品曝光不足；
• 数据规模瓶颈：单机算法无法处理PB级用户行为日志，训练效率低下。

与此同时，淘宝商品评论蕴含用户情感倾向，但传统情感分析方法（如基于词典的规则匹配）准确率不足65%，难以支撑精细化运营。

1.2 意义

本研究通过融合PySpark分布式计算、DeepSeek-R1大模型推理能力与LSTM时序建模，构建可扩展的智能推荐系统，实现三大目标：

• 提升推荐精度：结合用户行为序列与商品情感分析，使推荐准确率（Precision@10）较传统方法提升15%-20%；
• 解决冷启动问题：通过DeepSeek-R1对商品评论的语义理解，辅助新商品特征提取，降低冷启动误差率；
• 优化系统效率：利用PySpark并行化处理TB级数据，使离线训练时间从单机12小时缩短至4小时内。

二、国内外研究现状

2.1 推荐系统研究进展

• 传统方法：Amazon早期基于用户-商品评分矩阵的协同过滤（Sarwar et al., 2001）存在数据稀疏性问题；Netflix Prize竞赛中SVD矩阵分解（Koren et al., 2009）无法捕捉动态偏好。
• 深度学习突破：YouTube采用RNN建模用户观看序列（Covington et al., 2016），提升长序列依赖捕捉能力；阿里提出基于Spark的分布式深度学习框架XDL（Jiang et al., 2019），支持大规模模型训练。
• 现有局限：多数研究未充分融合商品评论情感特征，且缺乏对分布式训练框架与时序模型的联合优化。

2.2 情感分析研究进展

• 早期方法：基于情感词典的规则匹配（如BosonNLP）在复杂语境下准确率不足60%；
• 深度学习应用：BERT模型在电商评论分类任务中达到82%准确率（Zhang et al., 2021），但未结合用户行为时序特征；
• 多模态融合：淘宝推荐系统尝试结合商品图像（CNN提取）与文本描述（BERT嵌入），但未引入强化学习优化推荐策略。

2.3 DeepSeek-R1模型优势

DeepSeek-R1通过强化学习（RL）与蒸馏技术显著提升推理能力：

• 无监督微调（SFT）突破：DeepSeek-R1-Zero模型在纯RL训练下实现与OpenAI o1-1217相当的推理性能，降低人工标注成本；
• 多阶段训练策略：引入冷启动数据与规则化奖励（Rule-based reward），解决可读性差与语言混合问题；
• 开源生态支持：提供6个基于Qwen和Llama的蒸馏模型，支持小型模型推理能力提升。

三、研究内容与技术路线

3.1 研究内容

1. 数据采集与预处理
   • 爬取淘宝用户行为数据（浏览、收藏、购买）与商品特征数据（标题、价格、评论）；
   • 使用PySpark清洗数据（去重、异常值检测），构建用户行为序列（如“点击→加购→下单”的7天窗口）。
2. 特征工程与模型构建
   • 用户特征：年龄、性别、历史购买品类分布；
   • 商品特征：价格区间、品牌、DeepSeek-R1提取的评论情感向量（通过Word2Vec向量化）；
   • 时序特征：LSTM建模用户行为序列，输出商品点击概率；
   • 融合模型：结合LSTM时序特征与DeepSeek-R1情感特征，构建Wide&Deep混合模型。
3. 系统优化与部署
   • PySpark参数调优（如spark.executor.memory=16G、分区数=200）；
   • 模型压缩：通过知识蒸馏将LSTM参数量减少60%，降低线上推理延迟；
   • 服务部署：使用Flask封装推荐接口，Docker容器化部署至Kubernetes集群。

3.2 技术路线

mermaid

	graph TD
	A[数据采集] --> B[PySpark预处理]
	B --> C[特征工程]
	C --> D[LSTM模型训练]
	D --> E[DeepSeek-R1情感分析]
	E --> F[Wide&Deep模型融合]
	F --> G[PySpark分布式推理]
	G --> H[推荐结果存储]
	H --> I[API服务]

四、创新点与预期成果

4.1 创新点

1. 多模态特征融合：
   • 传统方法仅使用用户静态属性（如年龄），本研究通过LSTM挖掘行为时序模式（如“周末更可能购买家居用品”），结合DeepSeek-R1提取的评论情感特征（如“商品质量差”），提升推荐多样性。
2. 基于PySpark的LSTM参数分片策略：
   • 解决单机GPU内存不足问题，支持千万级用户实时推荐。
3. 强化学习驱动的动态推荐：
   • 引入DQN（Deep Q-Network）根据用户即时行为（如搜索“手机壳”）动态调整推荐策略，最大化用户长期价值。

4.2 预期成果

1. 系统原型：
   • 完成Python+PySpark+DeepSeek-R1推荐系统开发，支持千万级用户实时推荐；
   • 推荐准确率（Precision@10）较传统CF提升15%-20%，离线训练时间缩短至4小时内。
2. 情感分析模型：
   • 在淘宝评论数据集上达到85%准确率，较BERT基线模型提升3%；
   • 输出情感分布热力图，支持商家优化商品质量与服务。
3. 学术产出：
   • 发表1篇核心期刊论文，申请1项软件著作权；
   • 开源代码与数据集，供研究社区复现实验。

五、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
文献调研	第1-2月	国内外研究现状分析与技术选型
数据采集	第3-4月	爬虫开发与多源数据整合
模型构建	第5-6月	特征工程、LSTM训练与DeepSeek-R1集成
系统开发	第7-8月	PySpark分布式推理与API服务部署
系统测试	第9月	性能评估与用户反馈迭代
论文撰写	第10月	完成开题报告、中期检查与终稿

六、参考文献

[1] Covington P, Adams J, Sargin E. Deep neural networks for youtube recommendations[C]//Proceedings of the 10th ACM conference on recommender systems. 2016: 191-198.
[2] Jiang J, et al. XDL: An industrial deep learning framework for high-dimensional sparse data[J]. arXiv preprint arXiv:1907.05780, 2019.
[3] DeepSeek团队. DeepSeek-R1技术白皮书[R]. 2024.
[4] Zhang Y, et al. BERT4EComm: A BERT-based model for e-commerce comment analysis[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2021.
[5] Armbrust M, et al. Spark SQL: Relational data processing in Spark[C]//Proceedings of the 2015 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. 2015: 1383-1394.

运行截图

 

 

 

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