一、项目背景与目标
随着生鲜电商的快速发展，个性化推荐成为提升用户体验和复购率的关键。小象买菜系统开发用户口味偏好库旨在：
1. 精准捕捉用户饮食偏好
2. 实现个性化商品推荐
3. 提升用户购物效率和满意度
4. 增加用户粘性和平台销售额
二、用户口味偏好库架构设计
1. 数据采集层
- 显式数据收集：
- 用户注册时的口味选择（如辣度偏好、饮食禁忌）
- 菜品评分系统（1-5星）
- 口味标签选择（清淡/重口/酸甜等）
- 购物车历史分析
- 隐式数据收集：
- 浏览行为分析（停留时间、点击率）
- 购买频率分析（高频购买品类）
- 搜索关键词分析
- 订单组合分析（常一起购买的商品）
2. 数据处理层
- 数据清洗：去除无效数据、处理异常值
- 数据标准化：统一口味描述术语（如"微辣"对应辣度值2/5）
- 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：甜/咸/酸/苦/辣偏好程度
- 营养特征：蛋白质/碳水/脂肪偏好
3. 模型构建层
- 用户画像模型：
- 基于RFM（最近购买时间、频率、金额）的用户分层
- 口味偏好向量空间模型
- 聚类分析（K-means等）识别用户群体
- 推荐算法：
- 协同过滤（基于用户相似度）
- 内容过滤（基于商品属性匹配）
- 混合推荐（协同+内容+深度学习）
- 实时推荐（基于当前浏览行为的即时推荐）
4. 应用服务层
- 个性化推荐系统：
- 首页个性化商品展示
- 智能购物车建议
- 菜谱推荐（基于库存和口味）
- 促销活动定向推送
- 用户交互功能：
- 口味偏好设置入口
- 推荐反馈机制（喜欢/不喜欢按钮）
- 口味偏好可视化报告
三、核心功能实现
1. 口味偏好建模
```python
示例：基于用户购买历史的口味偏好计算
class TastePreferenceModel:
def __init__(self):
self.taste_dimensions = {
spicy: 0, 辣度
sweet: 0, 甜度
salty: 0, 咸度
sour: 0, 酸度
bitter: 0, 苦度
umami: 0 鲜味
}
def update_preferences(self, order_history):
for item in order_history:
从商品属性中提取口味信息
taste_profile = item.get(taste_profile, {})
for dimension, value in taste_profile.items():
if dimension in self.taste_dimensions:
self.taste_dimensions[dimension] += value * item[quantity]
归一化处理
total = sum(self.taste_dimensions.values())
if total > 0:
for dimension in self.taste_dimensions:
self.taste_dimensions[dimension] /= total
```
2. 实时推荐引擎
```java
// 示例：基于用户上下文的实时推荐
public class RealTimeRecommender {
public List
recommend(User user, Context context) {
// 1. 获取用户长期偏好
TasteProfile profile = userPreferenceService.getProfile(user.getId());
// 2. 结合当前上下文（时间、天气、库存等）
ContextualFactors factors = contextAnalyzer.analyze(context);
// 3. 生成候选集
List candidates = productRepository.findRelevant(profile, factors);
// 4. 排序和过滤
candidates = rankProducts(candidates, profile, factors);
candidates = applyBusinessRules(candidates);
return candidates.subList(0, Math.min(10, candidates.size()));
}
}
```
3. 偏好反馈机制
```javascript
// 前端实现示例：用户反馈按钮
function setupFeedbackButtons() {
document.querySelectorAll(.product-card).forEach(card => {
const likeBtn = document.createElement(button);
likeBtn.textContent = ????;
likeBtn.className = feedback-btn like;
const dislikeBtn = document.createElement(button);
dislikeBtn.textContent = ????;
dislikeBtn.className = feedback-btn dislike;
likeBtn.onclick = () => sendFeedback(card.dataset.productId, like);
dislikeBtn.onclick = () => sendFeedback(card.dataset.productId, dislike);
card.appendChild(likeBtn);
card.appendChild(dislikeBtn);
});
}
async function sendFeedback(productId, feedbackType) {
await fetch(/api/feedback, {
method: POST,
body: JSON.stringify({
productId,
type: feedbackType,
timestamp: new Date().toISOString()
})
});
// 更新UI显示反馈状态
}
```
四、技术实现要点
1. 数据存储方案：
- 用户基础信息：MySQL/PostgreSQL
- 行为日志：Elasticsearch（实时检索）
- 偏好模型：Redis（快速访问）
- 大数据分析：Hive/Spark（离线处理）
2. 系统架构：
- 微服务架构：独立部署偏好计算服务
- 事件驱动：使用Kafka处理用户行为事件
- 实时计算：Flink/Spark Streaming处理实时反馈
3. 隐私保护：
- 匿名化处理用户数据
- 提供偏好设置开关
- 符合GDPR等数据保护法规
五、实施路线图
1. 第一阶段（1-2个月）：
- 基础数据收集系统搭建
- 简单规则引擎实现
- 用户偏好设置页面开发
2. 第二阶段（3-4个月）：
- 机器学习模型开发
- A/B测试框架搭建
- 推荐系统基础版本上线
3. 第三阶段（5-6个月）：
- 深度学习模型引入
- 实时推荐系统优化
- 全渠道个性化体验实现
六、预期效果评估
1. 核心指标：
- 推荐点击率提升30%+
- 用户复购率提升15%+
- 平均订单价值提升10%+
- 用户满意度评分提升0.5+
2. 评估方法：
- A/B测试对比新旧系统
- 用户调研收集反馈
- 业务指标持续监控
七、风险与应对
1. 数据质量问题：
- 应对：建立数据质量监控体系，设置异常值报警
2. 冷启动问题：
- 应对：新用户采用基于人口统计学的推荐，结合热门商品推荐
3. 偏好漂移问题：
- 应对：实现动态权重调整，近期行为赋予更高权重
4. 隐私合规风险：
- 应对：建立数据合规审查流程，定期进行安全审计
通过系统化地构建用户口味偏好库，小象买菜系统能够实现从"人找货"到"货找人"的转变，显著提升用户体验和商业价值。建议采用敏捷开发模式，快速迭代优化推荐算法和用户体验。 
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