索引单部电影

将数据库中的所有电影索引到 Elasticsearch

从电影数据中提取唯一类型并导入到类型表

导入电影数据（关联 IMDb 评分）

导入人物详情（演员、导演等）

导入评分数据

导入电影别名（不同地区/语言）

导入每部电影的导演和编剧

导入主要演职人员（主演）

导入 IMDb 电影评分

导入用户数据

检查用户是否处于冷启动模式

从 pickle 文件加载元数据字典

加载原始 MovieLens 数据文件

主导入流程

主函数

拼接原始样本（用户日志+user和item的基础特征+其他特征）

计算当前用户 NDCG@k 。 Args: recommended_items: 推荐物品ID列表 relevant_items: 实际物品ID列表 k: 推荐数量，默认10 Returns: float:

取一个列表，保留最后k个元素，左填充到长度k

Args: group_feature: B x N x D drop_rate: dropout rate Returns: B x num_interactions x D

解析特征列，按组分类 Args: feature_columns (list): 特征列列表 Returns: dict: 特征列按组分类的字典

将样本中的特征都映射成索引，有数值特征的可以在这个阶段进行分桶

预处理用户特征，构建模型输入

处理特征 Returns: df_merged: 合并后的特征 DataFrame user_vocab: 用户特征词表 movie_vocab: 电影特征词表 df_users: 处理后的用户 DataFr

为精排模型处理特征 Returns: df_merged: 包含所有特征和标签的 DataFrame user_vocab: 用户特征词表 movie_vocab: 电影特征词表

为用户对候选物品进行排序。 Args: user_features: 包含用户特征的字典 - user_id: 用户标识符 - gender, age, occ

为用户对候选物品进行排序 Args: user_features: 用户特征字典，包含： - user_id: 用户标识符 - gender, age, occ

使用补充的物品特征对候选进行排序 此方法在排序前为候选补充额外的物品特征， 可以提高排序质量。 Args: user_features: 用户特征字典

执行召回 Args: user_context: 包含用户特征和历史的字典 k: 要召回的物品数量 Returns: 召回物品列表（包

生成冷启动推荐 运行适用的策略并合并结果。策略优先级： 1. 如果设置了 preferred_genres：PreferredGenreStrategy（80% 权重） 2. PopularRecentStrateg

协调多通道召回

使用直接计算的优化推荐。 基于物品的协同过滤：推荐与用户已交互物品相似的物品。 参数: ----------- user_id : 原始用户ID n_recommendations : int, 推荐

相对位置偏置

重排序物品以优化特定目标。 Args: items: 精排阶段的排序物品列表 每个物品包含: - movie_id: 物品标识符

* Auxiliary method to programmatically select a tab in the UI.

将宽表格按列分割成多个较小的表格。 参数: metrics: 指标名称 -> 数值的映射 max_cols: 每个子表格的最大列数（包括固定列） fixed_cols: 需要在每个子表格中重复显示的固定列数（从左开始） 返

将数据划分为训练集和测试集 Args: df_final: 包含所有样本的 DataFrame test_ratio: 测试集比例 by_time: 如果为 True，使用时间划分；否则随机划分 Retur

时间间隔偏置

更新索引中的电影

从评分表更新电影统计数据（avg_rating、rating_count）

* Searches existing DOM for elements of our component type and upgrades them * if they have not already been upgraded. * * @param {string=} o

验证密码是否与哈希值匹配