基于 Python 与 Spotlight 的拼车司机推荐系统设计

技术栈选择

后端业务逻辑与数据库交互采用 Django 框架，前端用户界面由 Vue.js 构建，开发工具选用 PyCharm。核心推荐算法集成 Spotlight 库，利用隐式反馈模型提升匹配效率。

系统架构设计

系统遵循前后端分离模式。Django 提供 RESTful API 接口，Vue.js 通过 axios 进行数据通信。数据存储方面，使用 PostgreSQL 存储用户信息、行程记录及评价数据，确保数据的完整性与查询性能。

推荐算法实现

在推荐引擎部分，我们利用 Spotlight 库的隐式反馈模型来处理用户行为数据。初始化模型时需注意迭代次数与超参数调整，以下是核心代码示例：

from spotlight.interactions import Interactions
from spotlight.factorization.implicit import ImplicitFactorizationModel

# 构建交互数据
interactions = Interactions(user_ids, item_ids, ratings)

# 初始化并训练模型
model = ImplicitFactorizationModel(n_iter=10)
model.fit(interactions)

# 生成预测结果
predictions = model.predict(user_ids)

实际运行中，建议根据数据量动态调整 n_iter，避免过拟合或欠拟合。

核心功能模块

用户管理模块 扩展 Django 内置 auth 系统，增加司机/乘客角色标识及信用评分字段，为后续风控提供基础。

行程匹配模块 基于地理位置和时间的实时匹配是拼车系统的核心。这里利用 GeoDjango 的空间查询能力来筛选附近可用司机：

def find_nearby_drivers(departure, arrival, time_window):
    return Driver.objects.filter(
        location__distance_lte=(departure, D(km=5)),
        available_time__overlap=time_window
    )

注意 D(km=5) 需要确保地理字段已正确索引，否则查询效率会大幅下降。