一、系统目标
建立用户口味偏好库旨在通过收集和分析用户购买行为、评价反馈等数据，为用户提供个性化菜品推荐，提升购物体验和平台复购率。
二、核心功能模块设计
1. 数据采集层
- 显式数据收集：
- 用户注册时填写口味偏好问卷（辣度偏好、食材禁忌、饮食类型等）
- 菜品评价中的标签选择（如"太咸"、"不够辣"、"食材新鲜"）
- 手动标记"喜欢/不喜欢"按钮（针对单个菜品）
- 隐式数据收集：
- 购买历史分析（高频购买品类、品牌）
- 浏览行为追踪（停留时间、点击率）
- 购物车组成分析（常购组合）
- 搜索关键词记录
2. 数据处理层
- 标签体系构建：
```markdown
基础维度：
- 口味：酸/甜/苦/辣/咸/鲜
- 食材：肉类/海鲜/蔬菜/豆制品
- 烹饪方式：炒/炖/蒸/烤
- 饮食类型：素食/低卡/清真/儿童餐
进阶维度：
- 辣度等级（1-5级）
- 油脂偏好（清淡/适中/重油）
- 新鲜度敏感度
- 价格敏感度
```
- 算法模型：
- 协同过滤算法（基于相似用户行为）
- 内容过滤算法（基于菜品特征匹配）
- 混合推荐模型（权重分配：购买历史60%+评价30%+浏览10%）
3. 应用层功能
- 个性化首页：
- "猜你喜欢"菜品区块（动态更新）
- 口味偏好快捷筛选栏
- 智能套餐推荐（如"川菜爱好者套餐"）
- 智能搜索优化：
- 搜索词自动补全（结合用户历史）
- 搜索结果排序（优先显示匹配度高的菜品）
- 营销活动定制：
- 口味偏好分组推送（如向"嗜辣用户"推送新到辣椒品种）
- 限时特惠精准投放
三、技术实现方案
1. 数据存储架构
```
用户行为数据库（ClickHouse）
├─ 用户基础信息表
├─ 购买记录明细表
├─ 浏览行为日志表
└─ 评价反馈表
偏好模型库（Redis）
├─ 用户标签向量（哈希结构）
└─ 菜品特征向量（有序集合）
```
2. 推荐引擎流程
```
用户访问 → 读取Redis偏好数据 →
调用推荐API（Python微服务）→
实时计算匹配度 →
返回TOP20推荐列表 →
前端动态渲染
```
3. 关键算法示例（Python伪代码）
```python
def calculate_preference_score(user_id, dish_id):
获取用户历史行为
purchase_history = get_user_purchases(user_id)
dish_features = get_dish_features(dish_id)
计算基础匹配度
flavor_match = cosine_similarity(
user_flavor_profile[user_id],
dish_features[flavor_vector]
)
时间衰减因子（最近购买权重更高）
recency_factor = 1 / (1 + len(purchase_history))
综合评分
return 0.6*flavor_match + 0.3*recency_factor + 0.1*random_factor()
```
四、实施路线图
第一阶段（1个月）：基础建设
- 完成用户行为数据埋点
- 搭建标签管理体系
- 开发偏好数据收集接口
第二阶段（2个月）：算法开发
- 实现基础推荐引擎
- 开发A/B测试框架
- 构建用户偏好可视化面板
第三阶段（持续优化）：
- 引入深度学习模型（如Wide & Deep）
- 建立实时反馈闭环
- 开发跨品类推荐（如根据买菜数据推荐厨具）
五、运营保障机制
1. 冷启动解决方案：
- 新用户注册时强制选择5个偏好标签
- 基于地理位置推荐本地特色菜品
- 提供"随机惊喜"按钮探索新口味
2. 数据质量监控：
- 每日检查标签覆盖率（目标>95%）
- 监控推荐点击率（基准值>25%）
- 定期人工抽检推荐合理性
3. 隐私保护措施：
- 匿名化处理用户数据
- 提供偏好管理入口（可随时修改/删除）
- 遵守GDPR等数据保护法规
六、预期效果指标
| 指标 | 基准值 | 目标值 |
|---------------------|--------|--------|
| 推荐点击率 | 18% | 35%+ |
| 用户平均购买品类数 | 4.2 | 6.5+ |
| 复购率（30天内） | 28% | 45%+ |
| 用户偏好标签覆盖率 | 72% | 90%+ |
通过该系统的建设，小象买菜可实现从"人找货"到"货找人"的转变，预计用户月均使用频次可提升40%，客单价提升15-20%。
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