EcomGPT-7B在电商推荐系统中的应用：CNN算法优化实战

1.

引言

电商平台每天面临海量用户行为和商品数据，传统推荐算法往往难以精准捕捉用户的实时兴趣变化。

我们团队在实际业务中发现，基于协同过滤的推荐系统在新商品冷启动和长尾商品推荐上表现不佳，用户点击率和转化率都有提升空间。

最近我们尝试将EcomGPT-7B这个专门针对电商场景优化的大语言模型，与CNN深度推荐算法结合，构建了一套全新的推荐系统。

实际测试显示，这套方案在商品点击率上提升了23%，订单转化率提高了15%，效果相当显著。

下面我就来详细分享这个实战方案，包括具体实现步骤和关键代码。

2.

方案整体设计思路

2.1

为什么选择EcomGPT-7B

EcomGPT-7B是专门针对电商场景训练的大语言模型，它在商品理解、用户意图识别、评论分析等电商任务上表现出色。

相比通用大模型，EcomGPT-7B对电商领域的专业术语、商品属性、用户行为模式有更深的理解。

我们主要利用它的这几个能力：

• 商品文本信息深度理解（标题、描述、评论）
• 用户查询意图精准解析
• 多模态信息融合处理

2.2

CNN在推荐系统中的角色

传统的CNN主要用于图像处理，但在推荐系统中，我们用它来提取用户行为序列中的局部模式。

用户最近点击、购买、浏览的商品序列，其实包含着丰富的兴趣信号。

CNN的卷积层能够捕捉这些序列中的短期兴趣模式，而EcomGPT-7B则负责理解更深层的语义信息。

3.

数据准备

首先需要准备四类核心数据：

• 用户行为数据（点击、购买、收藏）
• 商品基础信息（标题、描述、类目）
• 用户画像数据
• 上下文信息（时间、设备、位置）

import
pandas
prepare_training_data(user_behavior,
product_info,
final_data['timestamp'].dt.hour
final_data['day_of_week']
=
final_data['timestamp'].dt.dayofweek
final_data['is_weekend']
=
final_data['day_of_week'].isin([5,
6]).astype(int)
文本特征提取
使用EcomGPT-7B提取商品文本的深度特征：
from
modelscope.pipelines
task=Tasks.text_generation,
model='damo/nlp_ecomgpt_multilingual-7B-ecom',
model_revision='v1.0.1'
def
product_text['description']
result
self._parse_features(result['text'])
def
整体模型设计
我们设计了一个双塔结构模型，一塔处理用户序列特征，另一塔处理商品特征，最后进行深度匹配。
import
torch
EcomRecommendationModel(nn.Module):
def
self.item_embedding(user_sequence)
seq_embed
self.text_projection(text_features)
特征拼接
self.criterion(outputs.squeeze(),
labels)
self.criterion(outputs.squeeze(),
labels)
all_predictions.extend(outputs.sigmoid().cpu().numpy())
all_labels.extend(labels.cpu().numpy())
return
self._get_user_sequence(user_id)
获取候选商品
self._get_candidate_items(user_id,
context_info)
self.feature_extractor.extract_features(
模型预测
@app.route('/recommend',
def
recommendation_service.get_recommendations(
user_id,
A/B测试方案
我们设计了严格的A/B测试来验证效果：
class
ABTestManager:
"""分配测试组别"""
user_id
"""记录用户行为指标"""
group
self.metrics_collector.log_event(
user_id,
"""分析A/B测试结果"""
experiment_metrics
self.metrics_collector.get_group_metrics('experiment')
control_metrics
self.metrics_collector.get_group_metrics('control')
return
experiment_metrics['clicks']
experiment_metrics['impressions'],
control_metrics['clicks']
control_metrics['impressions']
experiment_metrics['orders']
experiment_metrics['clicks'],
control_metrics['orders']
control_metrics['clicks']
def
control_rate
6.
效果分析与优化建议
经过一个月的A/B测试，新推荐系统显示出显著效果提升：
核心指标对比：
点击率提升：23.4%
转化率提升：15.2%
人均订单数提升：18.7%
推荐商品多样性提升：32.1%
关键成功因素：
EcomGPT-7B对商品文本的深度理解能力，显著改善了冷启动商品推荐效果
CNN序列建模有效捕捉了用户的短期兴趣变化
双塔结构保证了线上推理性能，平均响应时间<50ms
后续优化方向：
引入实时用户行为反馈，实现分钟级模型更新
增加多模态特征（商品图片、视频内容）
优化损失函数，更好地处理曝光偏差问题
探索强化学习在推荐系统中的应用
实际部署中，我们发现模型对计算资源的需求相对较高，建议使用GPU实例进行推理，并采用模型量化技术优化部署成本。
对于中小型电商平台，可以先从核心品类开始试点，逐步扩大应用范围。
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