2026年泰迪杯数据挖掘挑战赛A题：基于多模态融合的智能推荐系统解决方案

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2026 年泰迪杯 A 题聚焦电商场景下的实时推荐系统，要求处理三种核心数据源：用户点击流日志（时间序列）、商品结构化属性（文本 / 分类特征）和场景化上下文信息（地理位置 / 设备）。这带来了两个技术挑战：

异构数据融合：如何统一处理数值型、类别型和序列型特征
实时性约束：要求 90% 的推荐响应时间控制在 200ms 以内

我们对比了三种主流方案：

协同过滤 ：计算用户相似度矩阵简单，但无法利用商品侧信息
纯 DNN 模型 ：能处理多模态数据，但需要大量训练样本
多模态融合 ：结合用户行为序列 RNN 编码和商品属性 CNN 特征提取，最终选择此方案

关键决策点：
1. 使用双塔结构分离用户 / 商品特征处理
2. 引入注意力机制动态调整特征权重

用户行为序列处理（PySpark 实现）：

from pyspark.sql.functions import collect_list, udf
from pyspark.sql.types import ArrayType, FloatType

# 生成用户最近 20 次点击序列
user_seq = df.groupby('user_id')\
             .agg(collect_list('item_id').alias('click_seq'))

# 序列截断函数
@udf(returnType=ArrayType(IntegerType()))
def truncate_seq(seq):
    return seq[-20:] if len(seq) > 20 else seq

商品属性 embedding 生成：
1. 文本特征：BERT 提取标题 embedding
2. 类别特征：Field-aware FM 编码
3. 图像特征：ResNet-18 卷积特征

双塔结构核心组件：

用户塔：
GRU 处理行为序列
多头自注意力捕捉长期兴趣
商品塔：
多模态特征拼接层
特征交叉网络
融合层：
加权点积注意力
动态调整融合权重

模型定义代码（TensorFlow）：

class TwoTowerModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 用户塔组件
        self.user_gru = tf.keras.layers.GRU(64)
        self.user_attention = tf.keras.layers.MultiHeadAttention(num_heads=4, key_dim=16)

        # 商品塔组件
        self.item_dense = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')

    def call(self, inputs):
        user_emb = self.user_attention(self.user_gru(inputs['user_seq']),
            self.user_gru(inputs['user_seq']))

        item_emb = self.item_dense(inputs['item_feats'])
        return tf.reduce_sum(user_emb * item_emb, axis=1)

采用基于流行度的自适应采样：