一、项目背景与目标
小象买菜作为生鲜电商系统，建立用户口味偏好库旨在提升用户体验、提高购买转化率、优化商品推荐和库存管理。通过收集和分析用户行为数据，构建个性化口味模型，实现精准营销和智能推荐。
二、用户口味偏好库架构设计
1. 数据采集层
- 显式数据收集：
- 用户注册时的口味问卷调查（辣度偏好、饮食禁忌、过敏源等）
- 商品评价中的口味标签（如"太咸"、"偏甜"等）
- 用户主动设置的口味偏好
- 隐式数据收集：
- 购买历史分析（高频购买品类、品牌）
- 浏览行为分析（停留时间、点击率）
- 搜索关键词分析
- 购物车添加/删除行为
- 订单取消原因分析
2. 数据处理层
- 数据清洗：去除噪声数据、处理缺失值
- 数据标准化：统一口味描述术语（如将"微辣"、"一点点辣"统一为"微辣"）
- 特征提取：
- 基础特征：年龄、性别、地域
- 行为特征：购买频率、消费金额
- 口味特征：咸淡偏好、甜度偏好、食材偏好等
3. 模型构建层
- 用户画像模型：
- 构建多维标签体系（如"重口味爱好者"、"健康饮食者"）
- 使用聚类算法识别用户群体
- 口味偏好预测模型：
- 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）
- 深度学习模型（处理复杂非线性关系）
4. 应用服务层
- 个性化推荐系统：
- 首页推荐位动态调整
- 搜索结果排序优化
- 促销活动精准推送
- 智能导购服务：
- 菜谱推荐（基于用户口味和现有食材）
- 食材搭配建议
- 营养均衡提示
三、核心功能实现
1. 口味标签体系设计
```mermaid
graph TD
A[口味大类] --> B[咸淡偏好]
A --> C[甜度偏好]
A --> D[辣度偏好]
A --> E[食材偏好]
B --> B1[清淡]
B --> B2[适中]
B --> B3[偏咸]
C --> C1[不甜]
C --> C2[微甜]
C --> C3[很甜]
D --> D1[不辣]
D --> D2[微辣]
D --> D3[中辣]
D --> D4[重辣]
E --> E1[肉类偏好]
E --> E2[海鲜偏好]
E --> E3[素食偏好]
```
2. 偏好权重计算算法
```python
def calculate_preference_weight(user_id):
获取用户历史行为数据
purchase_history = get_purchase_history(user_id)
review_data = get_review_data(user_id)
search_history = get_search_history(user_id)
初始化偏好字典
preferences = {
spicy_level: {none:0, mild:0, medium:0, hot:0},
saltiness: {light:0, medium:0, heavy:0},
其他偏好维度...
}
基于购买历史的权重计算
for item in purchase_history:
分析商品口味属性
item_taste = analyze_item_taste(item[id])
根据购买频率和数量加权
weight = item[frequency] * item[quantity]
update_preferences(preferences, item_taste, weight)
基于评价的权重调整
for review in review_data:
if taste in review[tags]:
adjust_preferences_by_review(preferences, review)
归一化处理
normalize_preferences(preferences)
return preferences
```
3. 实时偏好更新机制
- 触发条件：
- 每次购买完成后
- 商品评价提交后
- 搜索关键词变化时
- 定期（如每周）全面更新
- 更新策略：
- 短期偏好（最近7天）权重更高
- 长期偏好（3个月以上）逐渐衰减
- 重大口味变化（如从"不辣"突然购买多件辣味商品）触发即时调整
四、技术实现方案
1. 数据存储方案
- 用户基础信息：MySQL/PostgreSQL
- 行为日志数据：Elasticsearch（快速检索）
- 偏好模型数据：MongoDB（灵活的文档结构）
- 实时分析：Redis（缓存热门用户偏好）
2. 系统架构
```mermaid
graph TB
A[客户端] --> B[API网关]
B --> C[数据采集服务]
B --> D[偏好计算服务]
B --> E[推荐引擎]
C --> F[消息队列]
F --> G[实时处理集群]
G --> H[偏好数据库]
D --> H
E --> H
H --> I[可视化分析平台]
```
3. 关键技术选型
- 大数据处理：Spark/Flink（用于批量偏好分析）
- 机器学习框架：TensorFlow/PyTorch（深度学习模型）
- 推荐算法库：Surprise（协同过滤）、LightFM（混合推荐）
- 实时计算：Kafka+Flink（行为数据流处理）
五、实施路线图
1. 第一阶段（1-2个月）：
- 完成基础数据采集体系搭建
- 实现简单规则引擎推荐
- 开发用户偏好设置界面
2. 第二阶段（3-4个月）：
- 构建初级偏好模型
- 实现基于协同过滤的推荐
- 开发偏好分析仪表盘
3. 第三阶段（5-6个月）：
- 优化深度学习模型
- 实现多维度动态推荐
- 完成A/B测试框架搭建
六、挑战与解决方案
1. 数据稀疏性问题：
- 解决方案：采用混合推荐算法，结合内容过滤和协同过滤
2. 冷启动问题：
- 解决方案：新用户注册时引导完成口味问卷，提供热门推荐作为默认
3. 偏好漂移问题：
- 解决方案：实现动态权重调整机制，设置偏好衰减因子
4. 隐私保护问题：
- 解决方案：采用差分隐私技术，提供偏好数据匿名化选项
七、效果评估指标
1. 推荐准确率：用户点击推荐商品的比例
2. 转化率提升：个性化推荐带来的额外购买
3. 用户留存率：偏好功能使用后的用户活跃度变化
4. 库存周转率：精准推荐对冷门商品销售的影响
通过该用户口味偏好库的建设，小象买菜系统可实现从"千人一面"到"千人千面"的转变，显著提升用户购物体验和平台运营效率。
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