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Python
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推荐系统配置
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import os
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from app.core.config import (
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DB_CONFIG, DB_HOST, DB_PORT, DB_USERNAME, DB_PASSWORD, DB_NAME,
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REDIS_HOST, REDIS_PORT, REDIS_DB,
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MILVUS_URL, MILVUS_TOKEN, MILVUS_ALIAS,
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MINIO_URL, MINIO_ACCESS, MINIO_SECRET, MINIO_SECURE
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)
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# Milvus 集合名称
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MILVUS_COLLECTION_SKETCH_VECTORS = "sketch_vectors_norm"
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# Redis key 前缀
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REDIS_KEY_USER_PREF_PREFIX = "user_pref"
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# 推荐系统配置参数
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RECOMMENDATION_CONFIG = {
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# 时间衰减半衰期（用于计算时间衰减权重）
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# 值越小，最近的行为权重越大
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"K_half": 20,
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# 探索与利用的比例 (0.0-1.0)
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# - 值越大，使用探索分支（随机推荐）的几率越大，结果更随机
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# - 值越小，使用利用分支（基于用户偏好）的几率越大，结果更精准
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# - 建议范围: 0.3-0.7，要增加随机性可提高到 0.6-0.8
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"explore_ratio": 0.5,
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# 向量检索返回的候选数量
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# 值越大，候选池越大，但计算成本也越高
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# 建议范围: 100-1000
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"topk": 1000,
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# Style 加分系数（同 style 的候选进行加分）
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# 值越大，匹配 style 的候选被选中的概率越大
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# 要降低某个结果的重复率，可以降低此值（如 0.1 或 0.05）
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"style_bonus": 0.2,
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# Softmax 抽样的温度参数
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# - 温度越高（>1.0），概率分布越均匀，结果更随机，重复率更低
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# - 温度越低（<1.0），高分项概率越大，结果更集中，重复率更高
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# - 温度=1.0 为标准 Softmax
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# - 建议范围: 1.0-3.0，要增加随机性可提高到 2.0-3.0
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"softmax_temperature": 0.07,
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# 监听间隔（秒）
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"listen_interval_sec": 30,
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# 批量处理大小
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"batch_size": 1000,
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# Redis 过期时间（秒，30天）
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"redis_expire_seconds": 2592000,
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# 向量维度
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"vector_dim": 2048,
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}
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# 数据库表名
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TABLE_USER_PREFERENCE_LOG = "user_preference_log_test"
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TABLE_SYS_FILE = "t_sys_file"
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# MySQL 连接配置（用于推荐系统）
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MYSQL_CONFIG = {
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"host": DB_HOST,
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"port": DB_PORT,
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"user": DB_USERNAME,
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"password": DB_PASSWORD,
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"database": DB_NAME,
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"charset": "utf8mb4"
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}
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