python是搭建智能推荐系统的主流工具，核心在于选对模型、理清数据流、用好生态库；需匹配业务场景选型，重视数据质量、轻量部署与多维评估，优先跑通item-cf baseline再迭代。
Python是搭建智能推荐系统的主流工具，核心在于选对模型、理清数据流、用好生态库。不追求“最先进”，而要匹配业务场景——比如用户少、行为稀疏时，协同过滤比深度模型更稳；内容丰富、特征多时，可上Embedding+MLP组合。
明确推荐类型，决定模型起点
冷启动、实时性、可解释性这些需求，直接决定模型选型：
- 用户-物品协同过滤（User/Item-CF）：适合行为日志完整、关系明确的场景，用scikit-surprise或implicit快速实现，内存友好，结果易解释；
- 矩阵分解（MF）：如SVD、ALS，能缓解稀疏性，surprise和pyspark.mllib都支持，适合中等规模离线训练；
- 基于内容的推荐：用TF-IDF或Sentence-BERT提取文本/标签特征，再算余弦相似度，scikit-learn + transformers即可落地；
- 混合模型（Hybrid）：比如CF结果加权融合内容相似分，或用LightGBM/XGBoost做排序层，提升点击率类指标。
数据预处理：别让脏数据拖垮模型
推荐效果70%取决于数据质量，重点做三件事：
- 统一用户/物品ID，剔除测试账号、爬虫行为、异常高频点击（如1秒内点10个）；
- 构造正样本（点击、购买、完播）+负样本（曝光未交互），可用随机负采样或曝光池采样，比例建议1:2~1:5；
- 时间切分严格按“行为发生时间”而非“入库时间”，训练集用T-7到T-1，验证集用T日，避免穿越。
轻量级线上服务：用Flask/FastAPI封装推理逻辑
模型训练完只是开始，部署才是闭环关键：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 把训练好的模型（.pkl或.onnx）加载进API服务，用户请求传入user_id，返回top-N物品ID列表；
- 缓存热门用户向量或物品相似矩阵（用Redis），降低重复计算开销；
- 加一层fallback策略：当CF无结果时，自动切到热度榜或类目热门，保障基础体验。
评估不能只看准确率
推荐系统目标是提升业务指标，不是单纯拟合历史数据：
- 离线阶段用Recall@K、NDCG@K、Coverage（覆盖长尾物品比例）代替Accuracy；
- A/B测试必须跑满一个用户行为周期（如7天），关注CTR、停留时长、转化率等真实反馈；
- 定期检查推荐多样性（如Intra-list Distance）和偏差（如性别/地域曝光不均衡），避免信息茧房。
基本上就这些。模型本身不复杂，但数据链路、评估逻辑、线上兜底才是落地难点。先跑通一个Item-CF baseline，再逐步叠加特征和模型，比一上来就堆深度网络更靠谱。
