48小时开发日记：用WISPAPER打造论文推荐系统原型

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

构建论文推荐系统原型，功能：1.用户输入研究兴趣关键词 2.WISPAPER分析匹配最新论文 3.生成推荐列表和相似度评分 4.支持收藏和导出 5.学习用户偏好优化推荐。要求使用React前端+FastAPI后端，推荐结果按相关性排序，包含论文标题、摘要和来源期刊信息。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在做一个学术论文推荐系统的原型开发，尝试用WISPAPER的API快速搭建了一个个性化推荐工具。整个过程只用了48小时，没想到现在用现成的AI服务开发效率能这么高。记录下这个快速原型的开发过程，给需要类似功能的同学参考。

1. 系统架构设计整个系统采用前后端分离架构，前端用React实现交互界面，后端用FastAPI处理数据请求。选择这个组合是因为React组件化开发特别适合快速迭代，而FastAPI的自动文档生成和异步支持能省去很多调试时间。

2. 核心功能实现用户在前端输入研究关键词后，系统会通过三个步骤生成推荐：

3. 调用WISPAPER的语义搜索API获取候选论文
4. 用余弦相似度算法计算关键词与论文的匹配度

5. 按相关性排序后返回标题、摘要和期刊信息

6. 关键技术点最花时间的是处理API返回数据的格式化，需要把不同结构的论文元数据统一成前端需要的JSON格式。这里用Python的字典推导式配合Pandas快速完成了数据清洗，比预想的顺利很多。

7. 用户体验优化增加了两个实用功能：

8. 收藏夹功能用localStorage暂存用户选择

9. 导出推荐列表支持CSV和BibTeX格式 测试时发现，给每篇论文显示期刊影响因子能显著提升点击率，就紧急加了这个字段。

10. 推荐算法调优最初的版本只做关键词匹配，后来加入用户行为反馈：

11. 记录用户的收藏和点击行为
12. 用简单加权算法调整后续推荐 虽然比不上专业推荐系统，但效果提升非常明显。

整个开发过程中，最惊喜的是发现现在用InsCode(快马)平台部署这类原型项目特别方便。写完代码直接一键部署，不用操心服务器配置，还能实时看到效果。他们的在线编辑器整合了代码提示和终端，调试API调用时帮了大忙。

这种快速原型开发方式真的改变了我的工作流程。以前要花一周搭建的环境，现在两天就能出可演示的版本。特别适合需要快速验证想法的场景，推荐大家试试这个开发模式。

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构建论文推荐系统原型，功能：1.用户输入研究兴趣关键词 2.WISPAPER分析匹配最新论文 3.生成推荐列表和相似度评分 4.支持收藏和导出 5.学习用户偏好优化推荐。要求使用React前端+FastAPI后端，推荐结果按相关性排序，包含论文标题、摘要和来源期刊信息。

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