基于协同过滤和深度学习的视频推荐系统设计与实现 - 详解

一、项目背景

随着短视频平台的快速发展,用户面临信息过载问题。如何从海量视频中精准推荐用户感兴趣的内容,成为平台提升用户体验的关键。本文介绍一个综合运用协同过滤和深度学习技术的视频推荐系统。

二、系统架构设计

2.1 整体架构

系统采用分层设计,包含以下核心模块:

• 数据预处理层:负责数据清洗、特征提取和编码
• 模型层:实现多种推荐算法
• 推荐引擎层:融合多模型结果
• 服务层:提供RESTful API接口

2.2 技术栈选择

• Python 3.8+
• NumPy/Pandas:数据处理
• Scikit-learn:特征工程
• Surprise:协同过滤
• TensorFlow:深度学习
• Flask:Web服务

三、数据建模

3.1 核心数据结构

系统定义三类核心实体:

用户实体

user_id, age, gender, location, register_date, preferences

视频实体

video_id, title, category, tags, duration, upload_date,
author_id, view_count, like_count

交互实体

user_id, video_id, watch_time, rating, interaction_type, timestamp

3.2 数据预处理流程

1. 数据清洗:去重、缺失值处理
2. 用户/视频过滤:移除低活跃用户和冷门视频
3. 特征编码:ID映射为连续索引
4. 特征提取:统计用户观看行为、视频热度等
5. 数据划分:8:2比例分割训练集和测试集

关键代码实现:

def clean_data(users_df, videos_df, interactions_df):
# 删除重复记录
users_df = users_df.drop_duplicates(subset=['user_id'])
videos_df = videos_df.drop_duplicates(subset=['video_id'])
# 过滤低活跃对象
user_counts = interactions_df['user_id'].value_counts()
valid_users = user_counts[user_counts >= 3].index
video_counts = interactions_df['video_id'].value_counts()
valid_videos = video_counts[video_counts >= 5].index
interactions_df = interactions_df[
interactions_df['user_id'].isin(valid_users) &
interactions_df['video_id'].isin(valid_videos)
]
return users_df, videos_df, interactions_df

四、协同过滤算法实现

4.1 SVD矩阵分解

采用Surprise库的SVD算法,将用户-视频评分矩阵分解为低维用户矩阵和视频矩阵。

模型参数:

• 隐因子数:50
• 迭代轮数:20
• 学习率:0.005
• 正则化系数:0.02

核心实现:

from surprise import SVD, Dataset, Reader
class CollaborativeFiltering:
def train(self, interactions_df):
reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
data = Dataset.load_from_df(
interactions_df[['user_id', 'video_id', 'rating']],
reader
)
self.model = SVD(
n_factors=50,
n_epochs=20,
lr_all=0.005,
reg_all=0.02
)
trainset = data.build_full_trainset()
self.model.fit(trainset)

4.2 用户/物品相似度计算

实现基于余弦相似度的用户协同过滤和物品协同过滤,作为SVD的补充。

def _cosine_similarity(self, vec1, vec2):
mask = (vec1 > 0) & (vec2 > 0)
if not mask.any():
return 0.0
v1 = vec1[mask]
v2 = vec2[mask]
return np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2))

五、深度学习模型设计

5.1 Neural CF架构

采用神经网络协同过滤模型,通过Embedding层学习用户和视频的隐向量表示。

网络结构:

输入层: user_id, video_id
  ↓
Embedding层: 64维
  ↓
拼接层
  ↓
全连接层: [128, 64, 32]
  ↓
Dropout: 0.3
  ↓
输出层: 评分预测

模型实现:

def build_model(self):
user_input = layers.Input(shape=(1,), name='user_input')
user_embedding = layers.Embedding(
self.n_users,
self.embedding_dim
)(user_input)
user_vec = layers.Flatten()(user_embedding)
video_input = layers.Input(shape=(1,), name='video_input')
video_embedding = layers.Embedding(
self.n_videos,
self.embedding_dim
)(video_input)
video_vec = layers.Flatten()(video_embedding)
concat = layers.Concatenate()([user_vec, video_vec])
x = concat
for hidden_units in [128, 64, 32]:
x = layers.Dense(hidden_units, activation='relu')(x)
x = layers.Dropout(0.3)(x)
output = layers.Dense(1, activation='linear')(x)
model = Model(inputs=[user_input, video_input], outputs=output)
model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss='mse', metrics=['mae'])
return model

5.2 训练策略

• 批大小:256
• 训练轮数:30
• 验证集比例:20%
• 早停机制:验证损失5轮无改善则停止

六、混合推荐引擎

6.1 融合策略

采用加权融合方法,结合协同过滤和深度学习的预测结果:

final_score = 0.4 * cf_score + 0.6 * dl_score

实现细节:

def recommend(