一、系统概述
　　
　　小象买菜系统的用户口味偏好库旨在通过收集和分析用户行为数据，构建精准的用户口味模型，为用户提供个性化菜品推荐和智能购物体验。
　　
　　 二、核心功能设计
　　
　　 1. 数据收集模块
　　- 显式数据收集：
　　 - 用户注册时的口味问卷（辣度偏好、饮食禁忌、过敏源等）
　　 - 菜品评分系统（1-5星评分）
　　 - 口味标签选择（清淡/重口/酸甜/麻辣等）
　　
　　- 隐式数据收集：
　　 - 浏览历史分析（停留时间、重复查看菜品）
　　 - 购买记录分析（购买频率、搭配习惯）
　　 - 搜索关键词分析
　　 - 购物车添加/删除行为
　　
　　 2. 偏好建模引擎
　　- 用户画像构建：
　　 - 基础属性（年龄、性别、地域）
　　 - 口味维度（咸淡、辣度、酸甜偏好）
　　 - 饮食限制（素食、清真、无麸质等）
　　 - 营养需求（低脂、高蛋白、控糖）
　　
　　- 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（基于菜品特征匹配）
　　 - 深度学习模型（处理复杂口味模式）
　　 - 实时更新机制（根据最新行为调整偏好权重）
　　
　　 3. 应用场景集成
　　- 智能推荐系统：
　　 - 首页个性化菜品展示
　　 - 食谱推荐（基于现有食材和口味）
　　 - 套餐组合建议
　　
　　- 搜索优化：
　　 - 口味相关的搜索结果排序
　　 - 智能纠错和同义词扩展（如"不辣"→"微辣"选项）
　　
　　- 库存管理：
　　 - 区域口味偏好分析指导采购
　　 - 季节性口味变化预测
　　
　　 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 →
　　→ ClickHouse时序数据库 → 偏好模型训练 →
　　→ Redis缓存 → API服务层 → 前端应用
　　```
　　
　　 2. 关键技术组件
　　- 大数据处理：Spark/Flink用于批量和实时分析
　　- 机器学习：TensorFlow/PyTorch构建推荐模型
　　- 数据库：
　　 - ClickHouse存储用户行为时序数据
　　 - MongoDB存储用户画像和偏好标签
　　 - Redis缓存热门推荐结果
　　
　　 3. 隐私保护设计
　　- 差分隐私技术处理敏感数据
　　- 用户数据加密存储（AES-256）
　　- 明确的隐私政策告知和用户控制权
　　- 符合GDPR等数据保护法规
　　
　　 四、实施路线图
　　
　　1. 第一阶段（1-2个月）：
　　 - 基础数据收集框架搭建
　　 - 用户注册问卷设计
　　 - 简单规则引擎实现
　　
　　2. 第二阶段（3-4个月）：
　　 - 行为数据分析系统开发
　　 - 基础推荐算法实现
　　 - A/B测试框架搭建
　　
　　3. 第三阶段（5-6个月）：
　　 - 深度学习模型集成
　　 - 实时推荐系统优化
　　 - 用户反馈闭环建立
　　
　　 五、预期效果
　　
　　1. 用户留存率提升15-20%（通过个性化体验）
　　2. 平均订单价值提高10-15%（精准推荐高毛利商品）
　　3. 库存周转率优化8-12%（基于区域口味预测）
　　4. 用户满意度评分提升0.5-1分（NPS调查）
　　
　　 六、持续优化机制
　　
　　1. 冷启动解决方案：
　　 - 新用户通过注册问卷快速建立基础画像
　　 - 基于注册IP的地域口味默认设置
　　 - 社交账号关联导入部分偏好数据
　　
　　2. 偏好漂移检测：
　　 - 定期重新评估用户偏好（每3个月）
　　 - 重大生活事件检测（如怀孕、搬家）
　　 - 季节性口味变化调整
　　
　　3. 反馈循环：
　　 - 推荐结果显式反馈（"不感兴趣"按钮）
　　 - 购买后满意度调查
　　 - 人工客服反馈整合
　　
　　该方案通过多维度数据采集和智能算法，可构建高度精准的用户口味模型，为生鲜电商提供差异化竞争优势。建议采用敏捷开发模式，先实现核心功能再逐步迭代优化。