Phase 48 — 智能内容推荐系统设计

版本: v1.1.0 创建日期: 2026-02-28 状态: ✅ 已实现 (v1.1.0-alpha)

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一、模块概述

Phase 48 引入本地智能内容推荐系统，基于用户兴趣画像进行个性化内容推荐，无需云端依赖。

1.1 核心目标

1. 兴趣画像构建: 基于用户交互历史自动构建兴趣画像
2. 本地推荐引擎: 纯本地推荐算法，保护隐私
3. 反馈闭环: 用户反馈驱动推荐质量持续优化
4. 多内容类型: 支持笔记、帖子、文章等多种内容推荐

1.2 技术架构

┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Application Layer                  │
│  Pinia Store (recommendation.ts)                     │
│  RecommendationsPage.vue                             │
└───────────────────────┬──────────────────────────────┘
                        │ IPC (6 channels)
┌───────────────────────┼──────────────────────────────┐
│                       ▼                              │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐    │
│  │ Local Recommender                           │    │
│  │ - Content Scoring                           │    │
│  │ - Recommendation Generation                 │    │
│  │ - Feedback Processing                       │    │
│  └───────────────┬─────────────────────────────┘    │
│                  │                                   │
│  ┌───────────────┼─────────────────────────────┐    │
│  │ Interest Profiler                           │    │
│  │ - Topic Extraction                          │    │
│  │ - Interaction Weights                       │    │
│  │ - Time-Decay Model (factor: 0.9)            │    │
│  └─────────────────────────────────────────────┘    │
└──────────────────────────────────────────────────────┘

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二、核心模块设计

2.1 Local Recommender

文件: desktop-app-vue/src/main/social/local-recommender.js

功能:

• 基于兴趣画像评分内容
• 批量生成推荐列表 (最多50条/批)
• 推荐浏览标记与反馈收集
• 推荐统计 (总数、已看、反馈率)

API:

class LocalRecommender extends EventEmitter {
  async initialize()
  setInterestProfiler(profiler) // 注入兴趣画像器
  async getRecommendations({ userId, limit = 20, contentType, minScore = 0.3 })
  async generateRecommendations({ userId, contentPool })
  async markViewed(recommendationId)
  async provideFeedback({ recommendationId, feedback })
  async getStats(userId)
  async close()
}

2.2 Interest Profiler

文件: desktop-app-vue/src/main/social/interest-profiler.js

功能:

• 用户兴趣画像 CRUD
• 基于主题分析和社交互动构建画像
• 时间衰减模型 (decay factor: 0.9)
• 交互权重归一化

API:

class InterestProfiler extends EventEmitter {
  async initialize()
  async getProfile(userId) // 获取用户兴趣画像
  async updateProfile({ userId, interactions }) // 增量更新
  async buildProfileFromHistory({ userId, topicAnalyses, socialInteractions })
  async close()
}

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三、数据库设计

3.1 content_recommendations (内容推荐)

CREATE TABLE IF NOT EXISTS content_recommendations (
  id TEXT PRIMARY KEY,
  user_id TEXT,
  content_id TEXT,
  content_type TEXT,
  score REAL,
  reason TEXT,
  source TEXT,
  status TEXT DEFAULT 'pending',
  created_at INTEGER,
  viewed_at INTEGER
);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_content_recommendations_user ON content_recommendations(user_id);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_content_recommendations_score ON content_recommendations(score DESC);

3.2 user_interest_profiles (用户兴趣画像)

CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_interest_profiles (
  id TEXT PRIMARY KEY,
  user_id TEXT UNIQUE,
  topics BLOB,
  interaction_weights BLOB,
  last_updated INTEGER,
  update_count INTEGER DEFAULT 0
);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_user_interest_profiles_user ON user_interest_profiles(user_id);

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四、IPC 接口设计

文件: desktop-app-vue/src/main/social/recommendation-ipc.js

4.1 推荐 IPC (4个)

• recommendation:get-recommendations - 获取推荐列表
• recommendation:generate - 从内容池生成推荐
• recommendation:mark-viewed - 标记推荐为已查看
• recommendation:feedback - 提供推荐反馈

4.2 画像 IPC (2个)

• recommendation:get-profile - 获取用户兴趣画像
• recommendation:update-profile - 更新兴趣画像

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五、前端集成

5.1 Pinia Store (stores/recommendation.ts)

interface ContentRecommendation {
  id: string;
  content_id: string;
  content_type: string;
  score: number;
  reason: string;
  status: string;
  viewed_at: number | null;
}

interface InterestProfile {
  topics: Record<string, number>;
  interaction_weights: Record<string, number>;
  last_updated: number;
}

const useRecommendationStore = defineStore('recommendation', {
  state: () => ({
    recommendations: [] as ContentRecommendation[],
    profile: null as InterestProfile | null,
    stats: null,
    loading: false,
    error: null as string | null,
  }),
  getters: {
    pendingRecommendations, // 未查看推荐
    topRecommendations,     // 高分推荐 (前10)
  },
  actions: {
    fetchRecommendations(), generateRecommendations(),
    markViewed(), provideFeedback(),
    fetchProfile(), updateProfile(), fetchStats(),
  }
})

5.2 UI 页面 (pages/social/RecommendationsPage.vue)

• 推荐内容卡片列表 (评分、来源、推荐理由)
• 兴趣画像可视化 (主题标签云、权重分布)
• 反馈按钮 (喜欢/不感兴趣/稍后查看)
• 推荐统计仪表板

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六、配置选项

// unified-config-manager.js → socialAI.recommendation
socialAI: {
  recommendation: {
    enabled: true,
    minScore: 0.3,        // 最低推荐分数
    maxBatchSize: 50,     // 每批最大推荐数
    decayFactor: 0.9,     // 时间衰减因子
    refreshInterval: 3600 // 刷新间隔 (秒)
  }
}

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七、测试覆盖

• ✅ local-recommender.test.js - 推荐引擎
• ✅ interest-profiler.test.js - 兴趣画像
• ✅ recommendation-ipc.test.js - IPC处理器
• ✅ recommendation.test.ts - Pinia Store

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文档版本: 1.0.0 最后更新: 2026-02-28