【限时免费】 FunRec推荐系统技术文档

1. 安装指南

1.1 环境要求

• Python 3.8+
• TensorFlow 2.2+
• NumPy 1.22.3+
• pandas 1.4.1+
• scikit-learn 1.0.2+

1.2 依赖安装

pip install tensorflow==2.2.0 numpy==1.22.3 pandas==1.4.1 scikit-learn==1.0.2

1.3 可选组件

• MongoDB（用于物料系统）
• Redis（用于缓存）
• MySQL（用于用户数据存储）

2. 项目使用说明

2.1 项目结构

fun-rec/
├── docs/               # 文档目录
├── ch01/               # 推荐系统概述
├── ch02/               # 推荐算法基础
├── ch03/               # 推荐系统实战
├── ch04/               # 推荐系统面经
└── imgs/               # 图片资源

2.2 学习路径

1. 首先阅读ch01了解推荐系统基本概念
2. 学习ch02中的算法基础
3. 通过ch03进行实战练习
4. 最后参考ch04准备面试

3. 项目API使用文档

3.1 核心API接口

3.1.1 召回接口

def recall(user_id, recall_type='youtubednn', top_n=10):
    """
    召回阶段API
    :param user_id: 用户ID
    :param recall_type: 召回类型(youtubednn/dssm/rule)
    :param top_n: 返回结果数量
    :return: 召回item列表
    """

3.1.2 排序接口

def rank(user_id, item_list, model_type='deepfm'):
    """
    排序阶段API
    :param user_id: 用户ID
    :param item_list: 待排序item列表
    :param model_type: 排序模型类型
    :return: 排序后的item列表
    """

3.1.3 重排接口

def rerank(item_list, strategy='diverse'):
    """
    重排阶段API
    :param item_list: 待重排item列表
    :param strategy: 重排策略
    :return: 重排后的item列表
    """

4. 项目安装方式

4.1 本地安装

1. 克隆项目仓库：

git clone https://github.com/datawhalechina/fun-rec.git

2. 进入项目目录：

cd fun-rec

3. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

4.2 Docker安装

docker pull datawhalechina/fun-rec:latest
docker run -p 5000:5000 datawhalechina/fun-rec

4.3 开发模式安装

pip install -e .

5. 注意事项

1. 建议使用Python虚拟环境
2. 新闻推荐实战部分需要额外安装Scrapy框架
3. 前端展示需要Node.js环境
4. 完整系统运行需要配置MySQL、MongoDB和Redis服务