基于协同过滤与图神经网络的交友社区推荐系统：毕业设计实战指南
背景痛点：社交场景下的推荐“三宗罪”
做毕设时，我最初只想“套个协同过滤”交差，结果一跑真实数据集就翻车：
- 交互稀疏：校园交友 App 日活只有 4k，平均每人点赞 3 次，矩阵空洞率 99.7%
- 冷启动：新用户注册 10 分钟内就要给出“心动推荐”，否则流失率 60%+
- 实时性差：纯离线矩阵分解每天更新一次，用户换了头像、改了签名，推荐列表纹丝不动
这三拳下来，传统 CF 的“相似度找邻居”思路直接失灵，必须让信息在图结构里“多跳”传播，才能把稀疏信号放大。
技术选型：为什么不是纯深度学习或规则引擎
我试过三条路线，踩坑记录如下：
规则引擎（年龄±3 岁、同城、共同兴趣 ≥2）
优点：开发 2 小时上线；缺点：效果天花板肉眼可见，Recall@20 只有 6.8%纯深度排序（DIN/DeepFM）
需要 10w+ 密集样本才能收敛，而我们的“点赞”行为只有 1.2w，过拟合到怀疑人生协同过滤 + 轻量图神经网络
- 协同过滤先利用“谁点赞谁”这一最廉价信号，快速得到初始 embedding
- 图神经网络在二部图上做 2-hop 消息传递，把“朋友的朋友”兴趣扩散过来，相当于把稀疏矩阵补全
- PyTorch Geometric 一行命令就能跑，显存占用 <2G，笔记本 3060 可训练
综合开发量、数据规模与效果天花板，方案 3 是毕设“能做完+能跑通+能写论文”的最优解。
核心实现细节：把“点赞”变成图上的信号
整个流水线拆成三步，每步都可独立 debug，非常友好。
1. 用户-兴趣二部图构建
节点：user_id + interest_tag_id（共 N+M 个节点）
边：用户 u 对兴趣标签 t 有点赞行为 → 建一条无向边 (u, t)
代码里直接edge_index = [[u1,u2,…],[t1,t2,…]]，省掉中间表 join 的麻烦。
2. 消息传递机制
采用最简单的 LightGCN——抛弃特征变换矩阵，只做邻居平均：
h_u^(l+1) = Σ_{v∈N(u)} h_v^(l) / |N(u)|两层传播后，user 节点已融合“直接点赞”+“朋友点赞”的混合信号，相当于把协同过滤的“相似用户”显式地拆进来。
3. 负采样策略
社交场景负样本不能全局随机，否则把异性、异地全采成负例，模型直接学偏。我的做法：
- 50% 随机采样：保证收敛
- 30% 同城异性但未交互：让模型学“曝光却未心动”
- 20% 新注册未交互：提前把冷启动用户 embedding 推到合理分布
batch 内再跑一次torch.nn.functional.logsigmoid对抗损失，AUC 提升 4.3 个百分点。
PyTorch Geometric 关键代码（30 行可跑通）
以下代码在单卡 6G 显存即可训练，注释直接对应论文公式，方便写论文时截图。
import torch, torch.nn as nn, torch.nn.functional as F from torch_geometric.nn import LGConv class BiGraphRec(nn.Module): def __init__(self, num_users, num_tags, emb_dim=64, num_layers=2): super().__init__() self.u_emb = nn.Embedding(num_users, emb_dim) self.t_emb = nn.Embedding(num_tags, emb_dim) self.convs = nn.ModuleList([LGConv() for _ in range(num_layers)]) self.reset_parameters() def reset_parameters(self): nn.init.normal_(self.u_emb.weight, std=0.1) nn.init.normal_(self.t_emb.weight, std=0.1) def forward(self, edge_index): # 初始特征：用户+标签拼接成统一空间 x = torch.cat([self.u_emb.weight, self.t_emb.weight], dim=0) all_emb = [x] for conv in self.convs: x = conv(x, edge_index) all_emb += [x] # 层平均，缓解过平滑 x = torch.stack(all_emb, dim=1).mean(1) return x[:num_users], x[num_users:] # 分别返回 user, tag 嵌入 def bpr_loss(u_emb, t_emb, pos_edge, neg_edge): pos_score = (u_emb[pos_edge[0]] * t_emb[pos_edge[1]]).sum(1) neg_score = (u_emb[neg_edge[0]] * t_emb[neg_edge[1]]).sum(1) return F.logsigmoid(pos_score - neg_score).neg().mean()训练循环就是常规Adam + lr=1e-3，每 10 个 epoch 在验证集上测一次 Recall@20，早停 patience=5。
性能与安全：让模型跑得动也守得住
推理延迟
把 GNN 层提前算完存成 user/tag 表，线上只查表 + 内积，P99 延迟 12 ms（单核 Flask）隐私保护
- 行为日志存 SHA-256(user_id+timestamp) 哈希，不落明文
- 训练集导出时做 ε=1 的差分隐私加噪，NDCG 仅掉 0.4%，可接受
模型幂等
固定随机种子 + 参数初始化一致，保证同一数据版本产出同一 embedding，方便 A/B 回滚
生产环境避坑指南
小数据集过拟合
层数 >3 后，训练集 Recall 暴涨，验证集掉 8%，直接上 DropEdge+层平均可解决新用户冷启动
注册时强制选 5 个兴趣标签，用对应 tag embedding 平均作为初始 user 向量，30 分钟内就能推，实测 CTR 提升 1.7 倍评估指标
社交场景更关心“能不能刷到心动的人”，Recall@K 比 NDCG 更直观；但为防止头部标签过热，再加一个 Coverage@K，保证推荐池多样性 ≥60%
效果与落地
在 4k 校园用户、12w 点赞的迷你数据集上，两周内做到：
- Recall@20 从 6.8%（规则）→ 18.4%
- 新用户 7 日留存 +9.3%
- 模型体积 17 MB，可打包进 Docker 镜像直接丢到学校服务器
结尾思考：下一步引入多模态？
把头像视觉特征、个性签名文本向量接进节点，理论上能缓解“兴趣标签同质化”导致的推荐审美疲劳。但多模态后图节点特征维度暴增，如何设计轻量融合层、又不让 GPU 显存爆炸，是我留给你的思考题。欢迎 fork 上面代码，把 CLIP 或 BERT 向量塞进去跑一遍，然后告诉我 Recall 又涨了多少——毕设路上，一起复现、一起卷。
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