以下是一个基于对比学习的推荐系统开发方案，使用Python在PyCharm中实现。本文将详细阐述技术原理、系统设计和完整代码实现。

基于对比学习的推荐系统开发方案

一、技术背景与原理

1.1 对比学习核心思想

对比学习（Contrastive Learning）通过最大化正样本相似度、最小化负样本相似度，在隐空间学习高质量表示。在推荐系统中：

• 正样本：用户实际交互过的物品对
• 负样本：用户未交互的随机物品对
• 核心损失函数：NT-Xent（Normalized Temperature-Scaled Cross Entropy）

1.2 推荐系统架构