dharunvincent 开源 AI 辅助推荐引擎：两阶段架构结合传统方法与 JEV 排序模型

开发者 dharunvincent 在 GitHub 发布了一个两阶段 AI 辅助推荐引擎项目。第一阶段用 8 个并行的传统方法（内容、协同、人口统计、热度等过滤）从大目录筛出约 30-50 部候选影片；第二阶段调用 TypeSafe 的 JEV 模型对候选逐项打分、按固定权重合成满分 100 的最终评分。项目使用 MovieLens 真实评分数据，但 JEV 打分层目前是模拟数据的 mock，用户观看历史也为合成数据，未宣称实测准确率提升。