一、项目背景与目标
　　叮咚买菜作为生鲜电商领域的领先平台，用户购买行为数据蕴含巨大商业价值。建立用户购买偏好库旨在通过系统化收集、分析用户行为数据，实现精准营销、个性化推荐和库存优化，提升用户满意度和平台运营效率。
　　
　　 二、用户购买偏好库架构设计
　　
　　 1. 数据采集层
　　- 显性数据采集：
　　 - 用户注册信息（年龄、性别、地域）
　　 - 问卷调研数据（饮食偏好、健康需求）
　　 - 搜索关键词记录
　　 - 商品收藏/加购行为
　　
　　- 隐性数据采集：
　　 - 历史购买记录（商品类别、品牌、规格）
　　 - 购买频次与周期（如每周采购生鲜次数）
　　 - 购买时间分布（工作日/周末、早中晚时段）
　　 - 促销活动参与度
　　 - 退货/差评商品记录
　　
　　 2. 数据处理层
　　- 数据清洗：
　　 - 去除异常订单（如大额异常购买）
　　 - 标准化商品分类（如将"进口车厘子"和"国产樱桃"归类为"樱桃"）
　　 - 处理缺失值（如未填写年龄的用户采用行业平均值）
　　
　　- 特征工程：
　　 - 构建用户画像标签体系（如"健身爱好者"、"家庭主妇"、"素食主义者"）
　　 - 计算RFM模型（最近购买时间、购买频率、购买金额）
　　 - 提取时序特征（如季节性购买模式）
　　
　　 3. 偏好分析模型
　　- 协同过滤算法：
　　 - 基于用户的协同过滤（找到相似用户群体）
　　 - 基于物品的协同过滤（推荐相似商品）
　　
　　- 深度学习模型：
　　 - 使用Word2Vec处理商品序列，挖掘购买顺序模式
　　 - 构建LSTM网络预测用户下一阶段需求
　　 - 采用Transformer架构处理长周期购买行为
　　
　　- 规则引擎：
　　 - 设定业务规则（如"连续3次购买有机蔬菜的用户标记为健康饮食偏好"）
　　 - 促销活动触发规则（如"购买婴儿食品的用户推送奶粉优惠券"）
　　
　　 三、核心功能模块实现
　　
　　 1. 实时偏好更新机制
　　```python
　　 示例：用户购买行为实时处理
　　def update_user_preferences(user_id, product_id, category, is_promotion):
　　 　　 获取用户当前偏好
　　 current_prefs = get_user_preferences(user_id)
　　
　　 　　 更新品类偏好权重
　　 current_prefs[category_weights][category] += 1
　　
　　 　　 记录促销敏感度
　　 if is_promotion:
　　 current_prefs[promotion_sensitivity] += 0.1
　　
　　 　　 衰减旧数据（时间衰减因子）
　　 decay_factor = 0.95 (time_since_last_purchase(user_id)/86400)
　　 current_prefs[category_weights] = {
　　 k: v * decay_factor for k, v in current_prefs[category_weights].items()
　　 }
　　
　　 　　 保存更新后的偏好
　　 save_user_preferences(user_id, current_prefs)
　　```
　　
　　 2. 动态推荐引擎
　　- 多路召回策略：
　　 - 实时行为召回（最近浏览/加购商品）
　　 - 偏好匹配召回（基于偏好库的相似商品）
　　 - 热门商品召回（区域性热销商品）
　　 - 冷启动解决方案（新用户基于注册信息推荐）
　　
　　- 排序模型：
　　 ```
　　 推荐分数 = 0.4*偏好匹配度 + 0.3*商品质量分 + 0.2*促销力度 + 0.1*多样性因子
　　 ```
　　
　　 3. 偏好可视化看板
　　- 构建管理端可视化系统，展示：
　　 - 用户群体偏好分布热力图
　　 - 偏好变化趋势曲线
　　 - 商品-偏好关联网络图
　　 - A/B测试效果对比
　　
　　 四、技术实现方案
　　
　　 1. 数据存储架构
　　- 用户行为日志：Kafka实时流处理 → Flink清洗 → HBase存储
　　- 偏好模型数据：Redis集群（热数据） + HBase（冷数据）
　　- 分析型数据：Hive数据仓库 → Presto即时查询
　　
　　 2. 系统架构图
　　```
　　[用户端] → [行为采集SDK] → [Kafka流] → [Flink处理] →
　　 ↓ ↓
　　[偏好库更新] [特征计算]
　　 ↓ ↓
　　[Redis缓存] ←───────────────[推荐引擎]← [模型服务]
　　```
　　
　　 五、应用场景与价值
　　
　　1. 精准营销：
　　 - 向"海鲜偏好者"推送当季螃蟹促销
　　 - 为"有机食品用户"定制健康食谱套餐
　　
　　2. 智能补货：
　　 - 预测"高频购买日用品"用户的补货周期
　　 - 识别"季节性商品"的采购高峰期
　　
　　3. 用户体验优化：
　　 - 新用户注册时推荐"同地域热门商品"
　　 - 为"价格敏感型用户"显示更多折扣信息
　　
　　4. 供应链优化：
　　 - 根据区域偏好调整生鲜采购品类
　　 - 预测"节日性商品"的储备量
　　
　　 六、实施路线图
　　
　　| 阶段 | 时间 | 里程碑 | 交付物 |
　　|--------|--------|-----------------------------------|----------------------------|
　　| 一期 | 1-2月 | 基础数据采集系统上线 | 用户行为日志规范 |
　　| 二期 | 3-4月 | 偏好模型V1.0开发完成 | 推荐准确率达65% |
　　| 三期 | 5-6月 | 实时推荐引擎上线 | 用户点击率提升20% |
　　| 四期 | 7-8月 | 偏好可视化系统开发 | 管理端看板原型 |
　　| 优化期 | 持续 | 模型迭代与AB测试 | 每周优化报告 |
　　
　　 七、风险与应对
　　
　　1. 数据隐私风险：
　　 - 解决方案：通过ISO27001认证，采用差分隐私技术
　　
　　2. 冷启动问题：
　　 - 解决方案：新用户注册时通过选择题获取基础偏好
　　
　　3. 偏好漂移：
　　 - 解决方案：设置动态权重衰减系数，每月全量模型重训
　　
　　通过该系统建设，叮咚买菜可实现用户LTV提升15%-25%，推荐转化率提高30%以上，同时降低10%-15%的库存损耗成本。建议采用敏捷开发模式，首期聚焦核心品类偏好分析，逐步扩展至全品类覆盖。