混合检索与推荐系统

问题

单一关键词检索难以理解语义，单一推荐策略又容易受到冷启动和兴趣单一化影响。项目尝试将不同信号组合到同一应用中。

实现

• 实现 TF-IDF、BM25 与语义向量检索
• 组合内容推荐、协同过滤和混合推荐
• 使用 Flask 构建查询、推荐和结果展示页面
• 通过准确率、召回率、NDCG 等指标比较方案

结果

最终形成了包含数据处理、算法、评估和界面的完整课程项目。相比单独实现一个模型，它更接近真实系统中的多模块协作。