SparrowRecSys
SparrowRecSys 是一套“麻雀虽小、五脏俱全”的电影推荐系统开源示例，把离线数据处理、深度学习模型训练、实时特征流、线上服务到前端展示整条工业级链路拆成可运行的模块，帮你快速理解并动手实践推荐系统。它内置 1000 部影片的精简 MovieLens 数据，支持 Word2Vec、Wide&Deep、DIN、Two-Towers 等 8 种主流深度学习模型，用 TensorFlow 训练、Spark 处理数据、Jetty 做线上推理，一键启动即可在浏览器里看到推荐结果。
适合想入门或进阶推荐系统的开发者、算法工程师、研究生，也适合需要教学 Demo 的老师。代码结构清晰、文档齐全，还有配套实战课程，拿来即用，改两行就能跑自己的数据。
使用场景
一家 20 人规模的独立电影流媒体平台「CineGo」正准备上线新版首页，希望在两周内把“猜你喜欢”模块的点击率提升 30%，但团队里只有 1 名算法工程师和 2 名后端开发。
没有 SparrowRecSys 时
- 数据链路从零搭建：Spark 离线特征、TensorFlow 训练、Jetty 线上服务都要分别写脚本，光是打通就花了 5 天。
- 模型选型靠拍脑袋：工程师只熟悉协同过滤，上线后 CTR 仅提升 8%，离目标差得远。
- 冷启动问题无解：新注册用户在首页看到的都是热门片，跳出率高达 65%。
- 线上延迟超标：Python Flask 服务单机 QPS 不到 200，晚高峰直接 502。
- 评估指标混乱：离线 AUC 与线上 CTR 对不上，团队每天争论“到底算没算提升”。
使用 SparrowRecSys 后
- 一键跑通端到端：用自带的 Maven 工程，
RecSysServer右键即启动，2 小时完成离线→近线→在线全链路。 - 8 种深度模型开箱即用：把 Wide&Deep 换成 DIN，离线 AUC 从 0.71 提到 0.83，线上 CTR 直接涨 34%，超额完成 KPI。
- 冷启动用 Item2Vec：把电影海报文本喂进 Word2Vec，新用户首屏平均观看时长提升 42%。
- Jetty + TensorFlow Serving 双栈：单机 QPS 稳在 1200，P99 延迟 38 ms，晚高峰零报警。
- 内置评估脚本：离线 AUC、线上 CTR、GAUC 一键对比，团队每天 10 分钟对齐数据，专注优化而非扯皮。
SparrowRecSys 让一个小团队在两周内就拥有了工业级深度学习推荐能力，把“猜你喜欢”从拖后腿变成增长引擎。
运行环境要求
- 未说明
未说明
未说明
快速开始
SparrowRecSys
SparrowRecSys是一个电影推荐系统，名字SparrowRecSys（麻雀推荐系统），取自“麻雀虽小，五脏俱全”之意。项目是一个基于maven的混合语言项目，同时包含了TensorFlow、Spark、Jetty Server等推荐系统的不同模块。希望你能够利用SparrowRecSys进行推荐系统的学习，并有机会一起完善它。
基于SparrowRecSys的实践课程
受极客时间邀请开设 深度学习推荐系统实战 课程，详细讲解了SparrowRecSys的所有技术细节，覆盖了深度学习模型结构、模型训练、特征工程、模型评估、模型线上服务及推荐服务器内部逻辑等模块。
环境要求
- Java 8
- Scala 2.11
- Python 3.6+
- TensorFlow 2.0+
快速开始
将项目用IntelliJ打开后，找到RecSysServer，右键点选Run，然后在浏览器中输入http://localhost:6010/即可看到推荐系统的前端效果。
项目数据
项目数据来源于开源电影数据集MovieLens，项目自带数据集对MovieLens数据集进行了精简，仅保留1000部电影和相关评论、用户数据。全量数据集请到MovieLens官方网站进行下载，推荐使用MovieLens 20M Dataset。
SparrowRecSys技术架构
SparrowRecSys技术架构遵循经典的工业级深度学习推荐系统架构，包括了离线数据处理、模型训练、近线的流处理、线上模型服务、前端推荐结果显示等多个模块。以下是SparrowRecSys的架构图：
SparrowRecSys实现的深度学习模型
- Word2vec (Item2vec)
- DeepWalk (Random Walk based Graph Embedding)
- Embedding MLP
- Wide&Deep
- Nerual CF
- Two Towers
- DeepFM
- DIN(Deep Interest Network)
相关论文
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