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) | CLI Phase 48 ✅
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
- 兴趣画像构建: 基于用户交互历史自动构建兴趣画像
- 本地推荐引擎: 纯本地推荐算法，保护隐私
- 反馈闭环: 用户反馈驱动推荐质量持续优化
- 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) │ │
│ └─────────────────────────────────────────────┘ │
└──────────────────────────────────────────────────────┘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:
javascript
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:
javascript
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()
}三、数据库设计
3.1 content_recommendations (内容推荐)
sql
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)
sql
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);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
五、前端集成
5.1 Pinia Store (stores/recommendation.ts)
typescript
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
六、配置选项
javascript
// 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)
}
}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
文档版本: 1.0.0 最后更新: 2026-02-28
附录：规范章节补全（v5.0.3.108）
本文为系统设计子文档。为对齐项目文档标准结构，下列章节以
见正文指引或简述方式补齐若干视角，不重复正文细节。
1. 概述
见正文「模块概述 / 功能描述」。Phase 48 智能内容推荐系统：个性化内容推荐。
2. 核心特性
推荐算法 / 用户画像 / 内容排序。
3. 系统架构
见正文「架构设计」。
4. 系统定位
ChainlessChain 的「智能内容推荐系统」。
5. 核心功能
见正文模块概述与各节。
6. 技术架构
见正文实现章节。
7. 系统特点
见正文（状态 / 版本 / 特性）。
8. 应用场景
见正文应用场景 / 背景。
9. 竞品对比
见正文对比（如有）。
10. 配置参考
见正文配置 / 参数章节。
11. 性能指标
见正文性能 / 指标章节。
12. 测试覆盖
见正文测试章节。
13. 安全考虑
见正文安全 / 权限章节。
14. 故障排除
见正文故障 / 已知限制章节。
15. 关键文件
见正文实现位置 / 关键文件章节。
16. 使用示例
见正文使用 / API 示例。
17. 相关文档
系统设计主文档、docs-site 对应功能页。