一、系统概述
小象买菜系统用户口味偏好库旨在通过收集和分析用户购买行为、浏览记录、评价反馈等数据，构建精准的用户口味画像，为用户提供个性化推荐服务，提升购物体验和平台转化率。
二、偏好库核心功能设计
1. 数据采集模块
- 显式数据收集：
- 用户注册时的口味问卷（辣度偏好、食材禁忌、饮食类型等）
- 菜品评分与评价（文字+星级）
- 收藏夹/常购清单管理
- 自定义标签系统（如"低脂"、"素食"、"儿童餐"等）
- 隐式数据收集：
- 购买历史分析（高频购买品类、品牌偏好）
- 浏览行为追踪（停留时间、点击热区）
- 购物车动态（添加/删除商品模式）
- 搜索关键词记录
2. 偏好建模引擎
- 多维度标签体系：
```markdown
基础维度：
- 口味类型（甜/咸/酸/辣等）
- 食材偏好（海鲜/肉类/素食）
- 烹饪方式（清蒸/红烧/油炸）
- 饮食限制（无麸质/低糖/清真）
行为维度：
- 价格敏感度
- 品牌忠诚度
- 新鲜度偏好
- 包装规格偏好
```
- 算法模型：
- 协同过滤算法（基于用户相似性推荐）
- 内容过滤算法（基于商品属性匹配）
- 混合推荐模型（权重动态调整）
- 深度学习模型（处理非结构化评价文本）
3. 动态更新机制
- 实时更新：
- 每次购买后即时调整偏好权重
- 短期行为（如连续3次购买低卡食品）触发临时偏好标记
- 周期性校准：
- 每月全量偏好模型重训练
- 季度性口味趋势分析（如夏季冷饮需求上升）
三、技术实现方案
1. 数据架构
```
用户行为数据 → Kafka消息队列 → Flink实时处理 →
→ 偏好特征库（HBase） → 推荐引擎（Spark MLlib） →
→ 用户画像服务（Redis缓存） → 前端应用
```
2. 关键技术组件
- 数据存储：
- 用户行为日志：Elasticsearch（快速检索）
- 偏好模型：Neo4j图数据库（关系建模）
- 实时计算：Flink流处理
- 机器学习框架：
- 特征工程：PySpark
- 模型训练：TensorFlow/PyTorch
- A/B测试：Optimizely
四、应用场景实现
1. 智能推荐系统
- 首页个性化：
```python
def generate_recommendations(user_id):
获取用户偏好向量
preferences = get_user_preferences(user_id)
召回阶段（多路召回）
collaborative_items = collaborative_filtering(user_id)
content_items = content_based_filtering(preferences)
trending_items = get_seasonal_trends()
排序阶段（DNN模型）
ranked_items = rank_items(collaborative_items + content_items + trending_items)
return ranked_items[:20]
```
2. 智能搜索优化
- 语义搜索：将"不辣的肉菜"转换为`(spicy_level:low) AND (category:meat)`
- 纠错建议：当用户搜索"西蓝花"时提示"您是否要找西兰花？"
3. 营养健康管理
- 根据用户偏好生成周菜单计划
- 高风险食材预警（如糖尿病用户购买高糖食品）
五、隐私保护与合规
1. 数据脱敏处理：
- 用户ID进行哈希加密
- 地理位置信息模糊化（精确到区级）
2. 权限控制：
- 最小必要原则收集数据
- 用户可随时导出/删除个人数据
3. 合规性：
- 符合《个人信息保护法》要求
- 明确告知数据用途并获得授权
六、实施路线图
| 阶段 | 时间 | 里程碑 |
|------|------|--------|
| 1 | 1-2月 | 完成基础数据采集体系搭建 |
| 2 | 3-4月 | 核心偏好模型上线测试 |
| 3 | 5-6月 | 推荐系统全量发布 |
| 4 | 7-8月 | 引入NLP处理评价文本 |
| 5 | 持续 | 模型迭代优化（每月1次） |
七、预期效果
1. 用户侧：
- 推荐商品点击率提升30%+
- 复购率提高15-20%
- 购物决策时间缩短40%
2. 平台侧：
- 客单价提升8-12%
- 库存周转率优化
- 用户留存率显著提高
该方案通过构建精细化的用户口味偏好体系，不仅能提升用户体验，更能为供应链优化、精准营销等提供数据支撑，形成完整的商业闭环。
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