一、项目背景与目标
　　
　　在生鲜电商领域，个性化推荐是提升用户满意度和复购率的关键。小象买菜系统开发用户口味偏好库旨在：
　　1. 精准分析用户饮食偏好
　　2. 实现个性化商品推荐
　　3. 优化采购与库存管理
　　4. 提升用户购物体验
　　
　　 二、用户口味偏好库架构设计
　　
　　 1. 数据采集层
　　- 显式数据收集：
　　 - 用户注册时的口味问卷（辣度偏好、饮食禁忌等）
　　 - 商品评价中的口味标签（如"偏甜"、"微辣"等）
　　 - 搜索关键词分析（如"低脂"、"无糖"等）
　　
　　- 隐式数据收集：
　　 - 购买历史分析（高频购买品类）
　　 - 浏览行为追踪（停留时间长的商品类型）
　　 - 购物车添加模式（经常组合购买的商品）
　　 - 烹饪方式偏好（通过商品组合推断）
　　
　　 2. 数据处理层
　　- 数据清洗：去除异常值、标准化口味描述
　　- 特征提取：
　　 - 基础特征：年龄、性别、地域
　　 - 饮食特征：忌口、过敏源、热量偏好
　　 - 行为特征：购买频率、价格敏感度
　　- 标签体系构建：
　　 - 一级标签：菜系偏好（川菜、粤菜等）
　　 - 二级标签：口味强度（微辣、中辣等）
　　 - 三级标签：特殊需求（清真、素食等）
　　
　　 3. 模型构建层
　　- 协同过滤模型：基于用户相似度推荐
　　- 内容过滤模型：基于商品属性匹配
　　- 深度学习模型：
　　 - 使用神经网络分析用户行为序列
　　 - 结合NLP处理商品评价文本
　　- 混合推荐模型：融合多种算法优势
　　
　　 4. 应用服务层
　　- 个性化推荐系统：
　　 - 首页商品排序
　　 - 猜你喜欢模块
　　 - 智能食谱推荐
　　- 精准营销系统：
　　 - 口味相关优惠券推送
　　 - 新品试吃推荐
　　- 库存优化系统：
　　 - 区域口味偏好预测
　　 - 采购量动态调整
　　
　　 三、核心功能实现
　　
　　 1. 口味画像构建
　　```python
　　class UserTasteProfile:
　　 def __init__(self, user_id):
　　 self.user_id = user_id
　　 self.spicy_level = 0 　　 0-10
　　 self.sweet_preference = 0
　　 self.diet_restrictions = [] 　　 如[vegetarian, gluten_free]
　　 self.favorite_cuisines = [] 　　 如[Sichuan, Cantonese]
　　 self.protein_preferences = [] 　　 如[chicken, fish]
　　
　　 def update_from_purchase(self, products):
　　 　　 根据购买记录更新口味偏好
　　 for product in products:
　　 if spicy in product.tags:
　　 self.spicy_level += 0.5
　　 　　 其他更新逻辑...
　　```
　　
　　 2. 实时推荐引擎
　　```python
　　def generate_recommendations(user_id, limit=10):
　　 　　 1. 获取用户画像
　　 profile = get_user_profile(user_id)
　　
　　 　　 2. 协同过滤推荐
　　 cf_recs = collaborative_filtering(user_id)
　　
　　 　　 3. 内容过滤推荐
　　 content_recs = content_based_filtering(profile)
　　
　　 　　 4. 混合策略
　　 hybrid_recs = blend_recommendations(cf_recs, content_recs)
　　
　　 　　 5. 业务规则过滤（库存、促销等）
　　 final_recs = apply_business_rules(hybrid_recs)
　　
　　 return final_recs[:limit]
　　```
　　
　　 3. 口味偏好学习机制
　　- 增量学习：实时更新用户偏好
　　- 冷启动解决方案：
　　 - 新用户：基于注册信息+地域默认偏好
　　 - 新商品：基于商品属性相似度推荐
　　- 偏好衰减模型：近期行为赋予更高权重
　　
　　 四、技术实现要点
　　
　　1. 数据存储方案：
　　 - 用户画像：MongoDB（灵活存储结构化/半结构化数据）
　　 - 行为日志：Elasticsearch（快速检索）
　　 - 模型参数：Redis（高频访问）
　　
　　2. 实时处理架构：
　　 - Flink处理用户行为流
　　 - Kafka消息队列缓冲
　　 - 定时任务批处理
　　
　　3. 隐私保护措施：
　　 - 数据脱敏处理
　　 - 差分隐私技术应用
　　 - 用户偏好重置功能
　　
　　 五、实施路线图
　　
　　1. 第一阶段（1-2月）：
　　 - 基础数据收集体系搭建
　　 - 简单规则引擎实现
　　 - A/B测试框架准备
　　
　　2. 第二阶段（3-4月）：
　　 - 协同过滤模型上线
　　 - 用户画像初步构建
　　 - 推荐效果监控体系
　　
　　3. 第三阶段（5-6月）：
　　 - 深度学习模型集成
　　 - 实时推荐引擎优化
　　 - 跨渠道偏好同步
　　
　　 六、预期效果
　　
　　1. 用户层面：
　　 - 推荐商品点击率提升30%+
　　 - 用户留存率提高15%
　　 - 客单价提升10%
　　
　　2. 业务层面：
　　 - 库存周转率优化20%
　　 - 损耗率降低15%
　　 - 营销ROI提升25%
　　
　　 七、风险与应对
　　
　　1. 数据偏差风险：
　　 - 应对：多源数据融合，定期校验
　　
　　2. 模型过拟合：
　　 - 应对：交叉验证，正则化处理
　　
　　3. 用户隐私担忧：
　　 - 应对：透明化数据使用政策，提供偏好管理界面
　　
　　通过该系统的建设，小象买菜将能够实现从"人找货"到"货找人"的转变，在激烈的市场竞争中构建差异化优势。