一、系统目标
　　建立用户口味偏好库旨在提升小象买菜系统的个性化服务能力，通过精准分析用户饮食偏好，实现菜品推荐、食材搭配建议和智能购物清单生成等功能，提高用户满意度和复购率。
　　
　　 二、数据收集维度
　　
　　 1. 显式偏好数据
　　- 口味选择：甜/咸/辣/酸/苦等基础口味偏好
　　- 饮食禁忌：过敏源、宗教饮食限制、素食/纯素等
　　- 特殊需求：低脂/低糖/高蛋白/无麸质等健康需求
　　- 菜品评分：用户对购买菜品的评分(1-5星)
　　- 文字评价：用户对菜品的文字反馈
　　
　　 2. 隐式偏好数据
　　- 购买历史：高频购买食材/菜品类别
　　- 浏览记录：商品详情页停留时间、浏览频次
　　- 购物车行为：经常一起购买的商品组合
　　- 烹饪方式偏好：煎/炒/蒸/烤等使用频率
　　- 用餐场景：工作日/周末/节日的不同购买模式
　　
　　 三、偏好库架构设计
　　
　　 1. 数据库表结构
　　```
　　用户表(user_id, 基本信息...)
　　口味标签表(tag_id, 标签名称, 标签类型...)
　　用户口味关联表(user_id, tag_id, 权重, 更新时间...)
　　菜品标签表(dish_id, 关联口味标签...)
　　食材标签表(ingredient_id, 关联口味标签...)
　　用户行为日志表(user_id, 行为类型, 对象ID, 时间戳...)
　　```
　　
　　 2. 权重计算模型
　　- 初始权重：新用户通过问卷设定基础权重
　　- 动态调整：
　　 - 购买行为：+0.8权重
　　 - 高频浏览：+0.5权重
　　 - 正面评价：+1.0权重
　　 - 负面评价：-0.8权重
　　 - 时间衰减：每月权重衰减5%
　　
　　 四、核心功能实现
　　
　　 1. 偏好采集模块
　　- 注册问卷：5-8个关键问题快速建立基础画像
　　- 烹饪习惯调查：烹饪频率、常用厨具、用餐人数等
　　- 场景化采集：
　　 - 节日前推送特色食材偏好收集
　　 - 季节变化时更新应季食材偏好
　　
　　 2. 智能分析引擎
　　- 协同过滤算法：找出相似用户群体的偏好
　　- 内容分析：解析评价文本中的情感和关键词
　　- 时序分析：识别周期性购买模式(如每周采购)
　　- 组合分析：发现常一起购买的食材组合
　　
　　 3. 应用场景实现
　　- 个性化首页：根据偏好排序商品展示
　　- 智能菜谱推荐：结合库存和口味推荐菜谱
　　- 健康饮食建议：根据偏好生成营养均衡方案
　　- 异常检测：识别与偏好不符的购买行为并询问
　　
　　 五、技术实现方案
　　
　　 1. 前端实现
　　- 渐进式采集：
　　 - 首次使用引导填写3-5个关键偏好
　　 - 购物过程中自然收集数据
　　 - 定期推送偏好更新提醒
　　
　　 2. 后端实现
　　- 实时处理：使用Flink处理用户行为流
　　- 批量分析：每日Spark作业更新偏好模型
　　- 缓存策略：Redis缓存用户偏好快照
　　
　　 3. 机器学习应用
　　- 聚类分析：识别用户群体特征
　　- 预测模型：预测用户下周可能购买的食材
　　- NLP处理：分析评价文本中的口味关键词
　　
　　 六、隐私与安全
　　
　　1. 数据脱敏：偏好数据与用户身份分离存储
　　2. 透明控制：提供偏好管理界面，用户可：
　　 - 查看系统记录的偏好
　　 - 手动调整偏好权重
　　 - 删除特定偏好记录
　　3. 合规性：符合GDPR等数据保护法规
　　4. 匿名分析：群体偏好分析使用匿名化数据
　　
　　 七、实施路线图
　　
　　1. 第一阶段(1个月)：
　　 - 基础数据收集框架搭建
　　 - 偏好标签体系设计
　　 - 用户问卷功能开发
　　
　　2. 第二阶段(2个月)：
　　 - 行为日志系统完善
　　 - 权重计算模型实现
　　 - 基础推荐功能上线
　　
　　3. 第三阶段(3个月)：
　　 - 机器学习模型集成
　　 - A/B测试框架搭建
　　 - 偏好可视化界面开发
　　
　　4. 持续优化：
　　 - 每月模型迭代
　　 - 每季度用户偏好趋势分析
　　 - 半年度偏好标签体系更新
　　
　　 八、预期效果
　　
　　1. 用户留存率提升15-20%
　　2. 客单价提升10-15%(通过精准推荐)
　　3. 用户满意度评分提高0.5-1分
　　4. 减少30%的无效推荐
　　5. 实现"千人千面"的个性化购物体验
　　
　　通过建立完善的用户口味偏好库，小象买菜系统能够从"被动响应"转变为"主动服务"，在激烈的市场竞争中构建差异化优势。