一、项目背景与目标
　　
　　小象买菜作为生鲜电商系统，建立用户口味偏好库旨在提升用户购物体验、提高商品推荐精准度、增强用户粘性。通过收集和分析用户行为数据，构建个性化口味模型，实现智能推荐和精准营销。
　　
　　 二、用户口味偏好库架构设计
　　
　　 1. 数据采集层
　　- 显式数据收集：
　　 - 用户注册时的口味调查问卷
　　 - 商品评价中的口味标签（如"偏甜"、"微辣"等）
　　 - 搜索关键词分析（如"低糖水果"、"无辣不欢"）
　　 - 用户主动设置的饮食偏好（素食、清真等）
　　
　　- 隐式数据收集：
　　 - 购买历史分析（高频购买品类）
　　 - 浏览行为记录（停留时间长的商品类型）
　　 - 购物车添加/删除行为
　　 - 收藏夹内容分析
　　 - 订单取消原因分析（如"太辣"）
　　
　　 2. 数据处理层
　　- 数据清洗：
　　 - 去除无效/异常数据
　　 - 标准化口味描述（如统一"微辣"、"有点辣"为"微辣"）
　　
　　- 特征工程：
　　 - 提取口味维度（甜/咸/酸/辣/苦等）
　　 - 构建口味强度等级（无/微/中/重）
　　 - 识别饮食限制（过敏源、宗教禁忌等）
　　
　　- 模型构建：
　　 - 用户画像模型（基于RFM+口味维度）
　　 - 协同过滤模型（发现相似口味用户）
　　 - 深度学习模型（处理复杂口味组合）
　　
　　 3. 存储层
　　- 数据库设计：
　　 ```
　　 用户表(user_id, 基本信息...)
　　 口味维度表(taste_id, 维度名称, 强度等级...)
　　 用户口味关联表(user_id, taste_id, 权重, 更新时间...)
　　 商品口味标签表(product_id, taste_id, 强度...)
　　 ```
　　
　　- 存储方案：
　　 - 关系型数据库（MySQL）存储结构化数据
　　 - Redis缓存热门用户口味数据
　　 - Elasticsearch支持口味搜索
　　
　　 三、核心功能实现
　　
　　 1. 口味偏好建模算法
　　```python
　　class TastePreferenceModel:
　　 def __init__(self):
　　 self.taste_dimensions = [sweet, salty, sour, spicy, bitter]
　　 self.user_profiles = {}
　　
　　 def update_profile(self, user_id, actions):
　　 """根据用户行为更新口味偏好"""
　　 if user_id not in self.user_profiles:
　　 self.user_profiles[user_id] = {t:0 for t in self.taste_dimensions}
　　
　　 　　 示例：根据购买商品更新偏好
　　 for product in actions:
　　 tastes = get_product_tastes(product) 　　 获取商品口味标签
　　 for taste, intensity in tastes.items():
　　 self.user_profiles[user_id][taste] += intensity * 0.1
　　
　　 　　 归一化处理
　　 total = sum(self.user_profiles[user_id].values())
　　 if total > 0:
　　 for taste in self.taste_dimensions:
　　 self.user_profiles[user_id][taste] /= total
　　```
　　
　　 2. 智能推荐系统
　　```python
　　def recommend_products(user_id, candidate_products):
　　 """基于口味偏好的商品推荐"""
　　 if user_id not in taste_model.user_profiles:
　　 return get_popular_products() 　　 新用户返回热门商品
　　
　　 user_tastes = taste_model.user_profiles[user_id]
　　 scored_products = []
　　
　　 for product in candidate_products:
　　 product_tastes = get_product_tastes(product)
　　 score = 0
　　
　　 　　 计算口味匹配度
　　 for taste, user_pref in user_tastes.items():
　　 if taste in product_tastes:
　　 score += user_pref * product_tastes[taste]
　　
　　 scored_products.append((product, score))
　　
　　 　　 按分数排序返回
　　 return sorted(scored_products, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:20]
　　```
　　
　　 四、系统实现关键点
　　
　　1. 冷启动解决方案：
　　 - 新用户注册时提供口味测试问卷
　　 - 基于地理位置推荐本地常见口味
　　 - 初始推荐热门且口味中性的商品
　　
　　2. 隐私保护机制：
　　 - 明确告知数据收集用途
　　 - 提供口味偏好修改入口
　　 - 匿名化处理敏感数据
　　
　　3. 实时更新策略：
　　 - 短期偏好（最近7天行为）权重更高
　　 - 长期偏好（3个月以上）逐渐衰减
　　 - 重大行为（如标记"不喜欢"）立即更新
　　
　　4. 多维度融合：
　　 - 结合健康需求（低糖、低脂）
　　 - 考虑季节性因素（夏季推荐清淡口味）
　　 - 融合节日习俗（春节推荐吉祥寓意食材）
　　
　　 五、应用场景
　　
　　1. 个性化首页：
　　 - 展示符合用户口味的促销商品
　　 - 动态调整banner图中的菜品展示
　　
　　2. 智能食谱推荐：
　　 - 根据用户口味生成菜谱
　　 - 自动匹配家中已有食材的菜谱
　　
　　3. 精准营销：
　　 - 向嗜辣用户推送新到辣椒品种
　　 - 向素食用户推荐植物肉新品
　　
　　4. 库存管理：
　　 - 预测区域口味偏好商品需求
　　 - 优化采购和配送计划
　　
　　 六、实施路线图
　　
　　1. 第一阶段（1个月）：
　　 - 完成基础数据采集框架
　　 - 实现简单口味标签系统
　　 - 开发基础推荐算法
　　
　　2. 第二阶段（2个月）：
　　 - 构建用户口味画像模型
　　 - 实现实时偏好更新机制
　　 - 开发管理后台可视化界面
　　
　　3. 第三阶段（持续优化）：
　　 - 引入深度学习模型
　　 - 扩展多模态数据（图片、语音）
　　 - 建立A/B测试体系
　　
　　 七、预期效果
　　
　　1. 用户复购率提升15-20%
　　2. 商品点击率提高25%
　　3. 用户平均浏览时长增加30%
　　4. 投诉率（因口味不符）下降40%
　　5. 精准营销转化率提升50%
　　
　　通过建立完善的用户口味偏好库，小象买菜系统能够实现从"人找货"到"货找人"的转变，为用户提供更加个性化、智能化的购物体验，同时为企业创造更大的商业价值。