2026年泰迪杯数据挖掘挑战赛C题：基于多模态融合的智能推荐系统解决方案

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多模态数据融合在推荐系统中一直是个难题。今年的泰迪杯 C 题给出了文本、图像和用户行为三种模态的数据，要求我们构建一个高效的推荐系统。这带来了几个挑战：

不同模态数据维度差异大：文本是序列数据，图像是像素矩阵，用户行为是离散事件
特征空间不兼容：文本的语义特征和图像的视觉特征难以直接比较
数据稀疏性问题：用户行为数据往往非常稀疏
实时性要求：实际应用中需要快速响应用户请求

经过对比测试，我们发现各种推荐算法各有优劣：

协同过滤
优点：不需要内容特征，仅依赖用户行为
缺点：冷启动问题严重，难以处理新物品
矩阵分解
优点：可解释性强，计算效率高
缺点：难以融合多模态特征
深度学习模型
优点：自动特征提取，端到端训练
缺点：需要大量数据，训练成本高

最终我们选择了基于 Transformer 的混合架构，既能处理序列数据，又能有效融合多模态特征。

使用 BERT-base 模型提取文本特征，考虑到计算效率，我们采用了预训练 + 微调的方式：

from transformers import BertModel, BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 文本特征提取函数
def get_text_features(text):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
    outputs = model(**inputs)
    return outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)  # 取平均作为文本表示

采用 ResNet50 作为基础模型，移除最后的全连接层，使用倒数第二层的特征：

from torchvision.models import resnet50
import torch.nn as nn

img_model = resnet50(pretrained=True)
img_model = nn.Sequential(*list(img_model.children())[:-1])  # 移除最后一层

# 图像特征提取
def get_image_features(image):
    return img_model(image).squeeze()

设计了一个基于注意力的特征融合层：

import torch

class FusionLayer(nn.Module):
    def __init__(self, text_dim=768, img_dim=2048, hidden_dim=512):
        super().__init__()
        self.text_proj = nn.Linear(text_dim, hidden_dim)
        self.img_proj = nn.Linear(img_dim, hidden_dim)
        self.attention = nn.MultiheadAttention(hidden_dim, num_heads=4)

    def forward(self, text_feat, img_feat):
        # 投影到相同维度
        text_proj = self.text_proj(text_feat)
        img_proj = self.img_proj(img_feat)

        # 拼接特征
        combined = torch.stack([text_proj, img_proj], dim=1)

        # 注意力融合
        attn_output, _ = self.attention(combined, combined, combined)
        return attn_output.mean(dim=1)

完整的模型架构整合了协同过滤和内容推荐：

class HybridRecommender(nn.Module):
    def __init__(self, num_users, num_items, text_dim=768, img_dim=2048, hidden_dim=512):
        super().__init__()
        self.user_embed = nn.Embedding(num_users, hidden_dim)
        self.item_embed = nn.Embedding(num_items, hidden_dim)
        self.fusion = FusionLayer(text_dim, img_dim, hidden_dim)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim * 3, 1)  # 3 种特征拼接

    def forward(self, user_idx, item_idx, text_feat, img_feat):
        user_emb = self.user_embed(user_idx)
        item_emb = self.item_embed(item_idx)
        content_feat = self.fusion(text_feat, img_feat)

        combined = torch.cat([user_emb, item_emb, content_feat], dim=1)
        return torch.sigmoid(self.fc(combined))