预测层 该层负责将模型的最终输出转换为预测结果。 支持二分类和多分类任务，可以选择是否输出logits或概率值。 参数: task: 任务类型，'binary'表示二分类，'multiclass'表示多分类 num_clas

特征列配置类，用于定义特征的属性和嵌入参数 Attributes: name: 特征名称，唯一标识符 emb_name: 嵌入名称，可选值为字符串或字符串列表。默认与特征名称相同 emb_dim: 嵌入维度，默认为4 voca

推荐流水线的结果

Reference: Leaving No One Behind: A Multi-Scenario Multi-Task Meta Learning Approach for Advertiser Modeling

电影列表项模式 - 用于列表视图

精排模型的单例资源管理器。 加载并缓存： - DeepFM 精排模型 - 特征词表（用于编码） - 特征字典（词表大小） 注意：资源采用懒加载方式，在首次访问时才加载，以避免启动时的 TF 导入问题。

召回模型的单例资源管理器。 注意：资源采用懒加载方式，在首次访问时才加载，以避免启动时的 TF 导入问题。

对嵌入特征进行求和聚合的层

用户模型

Reference: FiBiNET: Combining Feature Importance and Bilinear feature Interaction for Click-Through Rate Prediction

主创成员（导演/编剧）

基于 DeepFM 的精排策略。 使用训练好的 DeepFM 模型预测每个用户-物品对的点击率（CTR）， 然后按预测 CTR 对候选物品进行排序。

因子分解机(Factorization Machine)层 这个层实现了FM的二阶交叉部分，用于捕获特征之间的交互关系。 FM算法的核心思想是通过隐向量内积来表示特征之间的相互作用。 计算公式: sum_{i=1}^{n}sum_{j=i+1}^

L2 归一化层

电影模型 - 集成 IMDb 数据

电影主创响应

电影详情模式 - 用于 API 响应

推荐流水线配置

用户-物品评分模型 (MovieLens 评分数据)

评分响应模式

用户最近评分模式 - 包含电影信息

单个推荐结果

平方操作层

用户注意力层，使用用户基础表示作为查询向量

用户对特定电影的评分

基于注意力的 GRU 层。 在 AGRU 中，注意力分数直接替换更新门值。 这是一种简化的方法，但可能会失去一些表示能力。 参数: units (int): 隐藏单元数

注意力个性化门控层 (Attention Personalized Gating Layer) 该层实现了基于场景嵌入的注意力个性化机制，通过共享权重和场景特定权重的组合， 动态调整输入特征的转换过程，支持矩阵分解和不同的权重共享策略。 参数: input

基于注意力的更新 GRU 层。 AUGRU 保持更新门的多维性质，同时通过注意力分数对其进行缩放。 这是 DIEN 中推荐的方法。 参数: units (int): 隐藏单元数

Reference: Attentional Factorization Machines: Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks (AFM)

DSIN 模型的偏置编码层。 该层为会话嵌入添加三种类型的偏置： 1. 会话偏置：每个会话不同（捕获会话级特征） 2. 位置偏置：会话内每个位置不同（捕获时间模式） 3. Item偏置：每个嵌入维度不同（捕获特征级偏置） 公式：BE(k,t,c)

电影演员成员

检测用户是否处于"冷启动"状态。 如果用户的交互（评分/点击）次数少于 `threshold`， 则被视为冷启动用户。冷启动用户会被路由到专门的推荐流水线， 该流水线使用显式偏好（preferred_genres）而非行为信号。

协调冷启动推荐策略的服务 本服务管理多个冷启动策略并合并其结果。 根据可用的用户数据确定策略优先级： 1. UCBGenreStrategy - 基于类型的 UCB 探索/利用 2. PreferredGenreStrategy - 如果

配置类，包含所有配置部分。

通用连续打散策略。 确保结果列表中不会有超过 `max_consecutive` 个具有相同属性值的物品连续出现。 算法流程： 1. 按排序顺序遍历候选物品 2. 对于每个候选物品，检查添加它是否会超过 max_consecutive 限

Reference: Deep & Cross Network for Ad Click Predictions

基于电影上映年代的打散策略。 确保不会有超过 `max_consecutive` 个相同年代的电影连续出现。 年份按年代分桶（1990年代、2000年代等）。 示例： 当 max_consecutive=3 时：

DIN Attention: Reference: Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction Args: ffn_hidden_units: 前馈神经网络隐藏层单元数

Embedding Personalized Network(EPNet) Reference: PEPNet: Parameter and Embedding Personalized Network for Infusing with Personalized Prio

Elasticsearch 操作服务

降级精排策略，使用召回分数进行排序。 当 DeepFM 模型不可用时使用。 简单地按召回分数对候选物品进行排序。

门控融合层，用于融合长期和短期兴趣

电影类型模型 - 用于电影分类和用户偏好

基于电影类型的打散策略。 确保不会有超过 `max_consecutive` 个相同主要类型的电影连续出现。 如果存在多个类型，则使用第一个类型。 示例： 当 max_consecutive=2 时： [动作, 动

可用电影类型列表

健康检查响应

多头注意力机制的 Keras 实现 参数: num_units: 注意力的维度大小，如果为None则使用输入的最后一维 num_heads: 注意力头的数量 dropout_rate: dropout 比率 attention_type: 注

DIEN 模型的兴趣演化层。 该层使用双线性注意力结合 GRU 变体来建模用户兴趣随时间的演化。支持三种演化类型： 1. AIGRU: 基于注意力的输入 GRU 2. AGRU: 基于注意力的 GRU 3. AUGRU: 基于注意力的更新 GRU（推荐）

DIEN 模型的兴趣提取层。 该层使用带辅助损失的 GRU 从行为序列中提取用户兴趣。 辅助损失通过使用下一个行为来监督当前兴趣状态，帮助 GRU 隐藏状态更好地表示用户兴趣。 参数: hidden_units (int): GRU 中的隐藏单元

优化的基于物品的协同过滤算法，用于CTR预测。 使用基于用户的倒排索引进行更快的计算和直接推荐生成。

正确实现EGES论文中描述的加权池化注意力层 A ∈ R^{|V| × (n+1)} - 每个商品有自己的一组特征权重

Reference: Leaving No One Behind: A Multi-Scenario Multi-Task Meta Learning Approach for Advertiser Modeling

Reference: Leaving No One Behind: A Multi-Scenario Multi-Task Meta Learning Approach for Advertiser Modeling

电影演员阵容响应

创建电影的模式 (仅管理员)

分页电影列表响应

Reference: AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks

人物详情 (演员、导演等) - 来自 IMDb

生成全1向量的层

Reference: Product-based Neural Networks for User Response Prediction

Parameter Personalized Network(PPNet) Reference: PEPNet: Parameter and Embedding Personalized Network for Infusing with Personalized Prio

人物详情模式

基于热门新片的冷启动策略。 这是针对未设置任何偏好的用户的降级策略。 推荐近几十年高评分、热门的电影， 提供良好的基线体验。

使用用户声明的类型偏好的冷启动策略。 该策略查询 Elasticsearch 获取与用户 preferred_genres 匹配的高评分电影。 这是在收集行为数据之前最具个性化的冷启动策略。

协调精排策略的服务 实现单例模式以共享模型资源。 如果精排模型不可用，回退到召回分数。

召回服务 - 多通道候选检索

响应中的单个推荐项

端到端推荐流水线 协调冷启动检测、召回、精排和重排序各阶段。 本类包含所有推荐业务逻辑。 对于冷启动用户（交互次数 < 阈值）： - 路由到使用 preferred_genres 的 ColdStartService

推荐 API 响应

协调多个重排序策略的服务 实现单例模式以确保跨请求的一致行为。 策略按顺序应用（链式），支持多维度多样性优化。 示例: 默认配置应用： 1. 类型打散（最多 2 个连续相同类型） 2. 年代打散（最

Reference: FiBiNET: Combining Feature Importance and Bilinear feature Interaction for Click-Through Rate Prediction

按常数缩放的层

应用配置

简化的随机游走器实现

squeeze操作

Reference: One Model to Serve All: Star Topology Adaptive Recommender for Multi-Domain CTR Prediction

将向量求和为标量的层

基于Swing评分的协同过滤推荐系统，用于CTR预测。 Swing评分通过分析用户-物品二分图子结构并惩罚高活跃用户之间的 共同行为，来捕获更稳健的物品-物品关系。 针对二元标签模式（0/1 CTR数据）进行修改 - 仅使用正向交互（label=1）。

Reference: Leaving No One Behind: A Multi-Scenario Multi-Task Meta Learning Approach for Advertiser Modeling

电影别名 (不同地区/语言的译名)

电影主创人员 - 导演和编剧

电影主要演职人员 (主要角色)

IMDb 电影评分 - 每部电影的聚合评分

JWT 令牌响应