RecommenderSystem

本项目复现了工业界常用的推荐系统各模块，并将其全链路整合，提供外部调用API。核心功能包括召回、粗排、精排和重排四个模块，其中召回模块包含多种算法如UserCF、ItemCF、双塔模型等，以解决物品冷启动问题；粗排采用三塔模型平衡计算量与精度；精排使用多目标DCN模型进一步提升打分准确性；重排通过MMR算法增加推荐结果多样性。技术上利用Python实现，并基于FastAPI构建微服务接口，支持数据库的离线-在线协同架构。适合于需要个性化推荐的应用场景，如电商、社交媒体等，能够有效提升用户体验和系统性能。