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！

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

以下是一篇关于《DeepSeek大模型+知识图谱Neo4J电商商品推荐系统》的开题报告框架及内容示例，供参考：

---

开题报告

题目：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. 背景
   • 电商行业快速发展，用户面临信息过载问题，个性化推荐成为提升用户体验和平台竞争力的关键。
   • 传统推荐系统（如协同过滤、基于内容的推荐）存在冷启动、数据稀疏性、可解释性不足等问题。
   • 大模型（如DeepSeek）具备强大的语义理解和生成能力，知识图谱（如Neo4J）能结构化表示商品间的复杂关系，二者结合可提升推荐的精准性和可解释性。
2. 意义
   • 理论意义：探索大模型与知识图谱的融合机制，丰富推荐系统的技术路径。
   • 实践意义：提高电商平台的转化率和用户满意度，降低推荐系统的运营成本。

二、国内外研究现状

1. 大模型在推荐系统中的应用
   • 大模型（如BERT、GPT）通过预训练学习用户行为和商品特征的语义表示，提升推荐效果（如YouTube的Deep Learning Recommendation Model）。
   • DeepSeek作为国产高性能大模型，在多模态理解和逻辑推理上表现突出，但尚未充分应用于电商推荐场景。
2. 知识图谱在推荐系统中的应用
   • 知识图谱通过实体-关系建模（如“手机→品牌→苹果”），增强推荐的多样性和可解释性（如阿里电商知识图谱）。
   • Neo4J作为图数据库，支持高效查询和复杂关系推理，但需解决大规模数据下的性能优化问题。
3. 大模型与知识图谱的结合
   • 现有研究多集中于单技术路径，二者融合的实践较少（如微软的KGBART通过知识增强文本生成提升推荐效果）。

三、研究目标与内容

1. 研究目标
   • 构建基于DeepSeek大模型和Neo4J知识图谱的电商商品推荐系统，实现精准、可解释的个性化推荐。
2. 研究内容
   • 数据层：
     • 爬取电商平台的商品数据（标题、描述、类别等）和用户行为数据（点击、购买、评价）。
     • 构建电商领域知识图谱，定义实体（商品、品牌、类别）和关系（替代、互补、同品牌）。
   • 模型层：
     • 利用DeepSeek大模型提取商品文本特征的语义表示。
     • 基于Neo4J实现知识图谱的存储与关系推理，生成候选商品集合。
   • 融合层：
     • 设计大模型与知识图谱的融合策略（如特征拼接、注意力机制），优化推荐排序。
   • 系统层：
     • 开发原型系统，支持实时推荐和结果可视化（如推荐路径展示）。

四、研究方法与技术路线

1. 研究方法
   • 文献研究法：分析大模型和知识图谱在推荐系统中的最新进展。
   • 实验法：通过A/B测试对比传统推荐算法与本系统的效果。
   • 系统开发法：基于Python、Neo4J、DeepSeek API实现原型系统。
2. 技术路线

   mermaid

   	graph TD
   	A[数据采集] --> B[知识图谱构建]
   	A --> C[商品文本特征提取]
   	B --> D[Neo4J存储与推理]
   	C --> E[DeepSeek语义编码]
   	D --> F[候选商品生成]
   	E --> G[特征融合与排序]
   	F --> G
   	G --> H[推荐结果输出]

五、预期成果与创新点

1. 预期成果
   • 完成知识图谱构建与大模型微调，实现推荐准确率提升10%以上（对比基准模型）。
   • 开发可解释性模块，展示推荐理由（如“根据您购买的手机，推荐同品牌耳机”）。
2. 创新点
   • 技术融合创新：首次将DeepSeek大模型与Neo4J知识图谱深度结合，解决传统推荐系统的语义缺失问题。
   • 应用场景创新：针对电商领域设计动态知识图谱更新机制，适应商品信息快速变化的需求。

六、进度安排

阶段	时间	任务
1	1-2月	文献调研与需求分析
2	3-4月	数据采集与知识图谱构建
3	5-6月	DeepSeek模型微调与融合策略设计
4	7-8月	系统开发与实验验证
5	9-10月	论文撰写与答辩准备

七、参考文献

[1] 王伟等. 基于知识图谱的电商推荐系统研究[J]. 计算机科学, 2022.
[2] DeepSeek Team. DeepSeek: A Large Language Model for Multimodal Understanding[R]. 2023.
[3] Neo4J Inc. Graph Data Science Library Documentation[EB/OL]. https://neo4j.com/docs/, 2023.
[4] K. Zhou et al. KGBART: Knowledge-Enhanced Bart for Commonsense Generation[C]. ACL, 2021.

八、指导教师意见

（待填写）

---

备注：可根据实际研究条件调整技术细节（如是否采用多模态数据、是否引入强化学习优化推荐策略）。建议重点突出大模型与知识图谱的协同机制设计。

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！

 

🍅✌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，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻