本文介绍了一个融合PySpark分布式计算与DeepSeek-R1大模型的淘宝商品推荐系统，实现了30%以上的推荐准确率提升。系统通过多模态数据处理（用户行为、商品评论、图像特征）构建混合推荐引擎，采用知识图谱增强关联推荐，并创新性地结合情感分析技术。关键技术包括：基于RoBERTa-wwm的文本情感分析、ResNet-50图像特征提取、以及DeepSeek-R1大模型的领域适配优化。实际应用中，

本文介绍了一个融合PySpark分布式计算与DeepSeek-R1大模型的淘宝商品推荐系统，实现了30%以上的推荐准确率提升。系统通过多模态数据处理（用户行为、商品评论、图像特征）构建混合推荐引擎，采用知识图谱增强关联推荐，并创新性地结合情感分析技术。关键技术包括：基于RoBERTa-wwm的文本情感分析、ResNet-50图像特征提取、以及DeepSeek-R1大模型的领域适配优化。实际应用中，

摘要：本文介绍了一个基于Python、PySpark和大语言模型的淘宝商品推荐系统及评论情感分析项目。项目目标包括构建混合推荐系统（协同过滤+内容推荐）、实现评论情感分类（传统方法+深度学习+大模型增强），并通过大模型优化推荐解释和语义理解。技术栈涵盖PySpark分布式处理、Scikit-learn/PyTorch机器学习框架以及OpenAI/阿里云大模型API。系统采用前后端分离架构（Stre

摘要：本研究提出融合PySpark分布式计算、DeepSeek-R1大模型与图神经网络的混合推荐系统，解决电商平台数据稀疏性和情感分析准确率低的痛点。通过多模态数据融合与强化学习优化，在淘宝数据集上实现推荐准确率提升23.1%、情感分析F1值达89.3%的突破。系统采用实时推荐管道和轻量化部署方案，在淘宝618大促中显著提升用户停留时长与跨品类推荐占比，为电商智能化提供创新解决方案。研究同时探讨了

摘要：本文介绍了一个基于Python、PySpark和大语言模型的淘宝商品推荐系统及评论情感分析项目。项目目标包括构建混合推荐系统（协同过滤+内容推荐）、实现评论情感分类（传统方法+深度学习+大模型增强），并通过大模型优化推荐解释和语义理解。技术栈涵盖PySpark分布式处理、Scikit-learn/PyTorch机器学习框架以及OpenAI/阿里云大模型API。系统采用前后端分离架构（Stre

摘要：本研究提出融合PySpark分布式计算、DeepSeek-R1大模型与图神经网络的混合推荐系统，解决电商平台数据稀疏性和情感分析准确率低的痛点。通过多模态数据融合与强化学习优化，在淘宝数据集上实现推荐准确率提升23.1%、情感分析F1值达89.3%的突破。系统采用实时推荐管道和轻量化部署方案，在淘宝618大促中显著提升用户停留时长与跨品类推荐占比，为电商智能化提供创新解决方案。研究同时探讨了

摘要：本文介绍了一个基于Python、PySpark和大语言模型的淘宝商品推荐系统及评论情感分析项目。项目目标包括构建混合推荐系统（协同过滤+内容推荐）、实现评论情感分类（传统方法+深度学习+大模型增强），并通过大模型优化推荐解释和语义理解。技术栈涵盖PySpark分布式处理、Scikit-learn/PyTorch机器学习框架以及OpenAI/阿里云大模型API。系统采用前后端分离架构（Stre

摘要：本文介绍了一个基于Python、PySpark和大语言模型的淘宝商品推荐系统及评论情感分析项目。项目目标包括构建混合推荐系统（协同过滤+内容推荐）、实现评论情感分类（传统方法+深度学习+大模型增强），并通过大模型优化推荐解释和语义理解。技术栈涵盖PySpark分布式处理、Scikit-learn/PyTorch机器学习框架以及OpenAI/阿里云大模型API。系统采用前后端分离架构（Stre

摘要：本研究提出基于Python、PySpark与大模型的淘宝商品推荐系统及评论情感分析方案。通过融合协同过滤、深度学习和大模型技术，结合PySpark的分布式计算能力，构建混合推荐模型，并利用大模型进行商品评论的细粒度情感分析。创新点在于技术融合、模型架构和应用场景三个方面，预期实现推荐准确率提升10%以上，情感分类F1值≥0.85。研究将为电商领域提供高效的数据挖掘方法，提升用户体验和平台竞争

摘要：本研究提出基于Python、PySpark与大模型的淘宝商品推荐系统及评论情感分析方案。通过融合协同过滤、深度学习和大模型技术，结合PySpark的分布式计算能力，构建混合推荐模型，并利用大模型进行商品评论的细粒度情感分析。创新点在于技术融合、模型架构和应用场景三个方面，预期实现推荐准确率提升10%以上，情感分类F1值≥0.85。研究将为电商领域提供高效的数据挖掘方法，提升用户体验和平台竞争