1. 核心架构参数解析与三场景预置模型初探Universal-RecSys 基于 PyTorch 2.x + FastAPI 架构，采用组件化设计将推荐链路拆分为可独立配置的特征工程、多路召回、精排、策略与评估五大模块。系统在一套代码里预置了电商商品、新闻资讯、短视频三种业务配置，通过config.yml切换场景即可自动调整特征类型、召回通道权重与精排目标，大幅降低了从 0 到 1 的接入成本。# config.yml 场景配置片段scenario:ecommerce# ecommerce / news / short_videodata:user_fields:[user_id,age,gender,city_level,last_7d_click_count]item_fields:[item_id,cate1,cate2,brand,price,tags]recall:channels:[UserCF,ItemCF,Hot,DSSM]channel_weights:[0.3,0.3,0.15,0.25]rank:model:DeepFMembedding_dim:16hidden_units:[ Universal-RecSys 企业级推荐系统全链路实测与价值评估
1. 核心架构参数解析与三场景预置模型初探Universal-RecSys 基于 PyTorch 2.x + FastAPI 架构，采用组件化设计将推荐链路拆分为可独立配置的特征工程、多路召回、精排、策略与评估五大模块。系统在一套代码里预置了电商商品、新闻资讯、短视频三种业务配置，通过config.yml切换场景即可自动调整特征类型、召回通道权重与精排目标，大幅降低了从 0 到 1 的接入成本。# config.yml 场景配置片段scenario:ecommerce# ecommerce / news / short_videodata:user_fields:[user_id,age,gender,city_level,last_7d_click_count]item_fields:[item_id,cate1,cate2,brand,price,tags]recall:channels:[UserCF,ItemCF,Hot,DSSM]channel_weights:[0.3,0.3,0.15,0.25]rank:model:DeepFMembedding_dim:16hidden_units:[ RELATED READING
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