一、项目背景与目标
　　
　　随着生鲜电商行业竞争加剧，个性化推荐成为提升用户体验和转化率的关键。建立用户口味偏好库能够帮助小象买菜系统实现：
　　1. 精准商品推荐
　　2. 智能菜谱匹配
　　3. 个性化促销活动
　　4. 提升用户复购率
　　
　　 二、用户口味偏好库架构设计
　　
　　 1. 数据采集层
　　- 显式数据收集：
　　 - 用户注册时的口味选择（辣/不辣、清淡/重口等）
　　 - 口味偏好问卷（烹饪习惯、饮食禁忌等）
　　 - 商品评价中的口味反馈
　　 - 搜索关键词分析
　　
　　- 隐式数据收集：
　　 - 购买历史分析（高频购买品类）
　　 - 浏览行为分析（停留时间、点击率）
　　 - 购物车添加模式
　　 - 订单取消原因分析
　　
　　 2. 数据处理层
　　- 数据清洗：
　　 - 去除异常订单数据
　　 - 标准化口味描述（如"微辣"→"辣度2"）
　　
　　- 特征工程：
　　 - 提取用户-商品交互特征
　　 - 构建口味维度模型（甜/咸/酸/苦/辣、口感等）
　　 - 时间衰减因子（近期行为权重更高）
　　
　　 3. 偏好建模层
　　- 用户画像构建：
　　 - 基础属性（年龄、地域、家庭结构）
　　 - 口味偏好向量（多维标签体系）
　　 - 饮食限制（过敏源、宗教禁忌等）
　　 - 消费能力分级
　　
　　- 算法模型：
　　 - 协同过滤（基于用户相似性）
　　 - 内容过滤（基于商品属性）
　　 - 深度学习模型（处理复杂偏好模式）
　　 - 实时更新机制（增量学习）
　　
　　 三、核心功能实现
　　
　　 1. 偏好标签体系
　　```mermaid
　　graph TD
　　 A[一级标签] --> B[二级标签]
　　 A --> C[三级标签]
　　 A --> D[场景标签]
　　 B --> E[口味]
　　 B --> F[食材]
　　 B --> G[烹饪方式]
　　 E --> H[辣度]
　　 E --> I[甜度]
　　 F --> J[蛋白质来源]
　　 F --> K[蔬菜偏好]
　　```
　　
　　 2. 动态偏好更新
　　```python
　　class PreferenceUpdater:
　　 def __init__(self, user_id):
　　 self.user_id = user_id
　　 self.base_weights = get_base_preferences(user_id)
　　
　　 def update_from_purchase(self, order_items):
　　 for item in order_items:
　　 　　 商品属性分析
　　 spicy_level = item.get(spicy_level, 0)
　　 protein_type = item.get(protein_type)
　　
　　 　　 时间衰减计算
　　 decay_factor = 0.9 (len(self.purchase_history)/10)
　　
　　 　　 更新权重
　　 self.base_weights[spicy] += spicy_level * 0.3 * decay_factor
　　 self.base_weights[fprotein_{protein_type}] += 0.5 * decay_factor
　　```
　　
　　 3. 偏好可视化
　　- 用户端：
　　 - 口味雷达图展示
　　 - 偏好标签云
　　 - 饮食建议卡片
　　
　　- 运营端：
　　 - 用户群体偏好热力图
　　 - 偏好迁移分析
　　 - 商品-用户匹配度矩阵
　　
　　 四、技术实现方案
　　
　　 1. 数据存储
　　- 用户基础信息：MySQL/PostgreSQL
　　- 偏好向量：Redis（高速访问）
　　- 行为日志：Elasticsearch（全文检索）
　　- 分析结果：ClickHouse（OLAP）
　　
　　 2. 推荐引擎
　　- 实时推荐：Flink流处理
　　- 离线训练：Spark MLlib
　　- 模型服务：TensorFlow Serving
　　
　　 3. 系统架构
　　```
　　用户端 → API网关 → 偏好服务 →
　　 ├─ 实时计算（Flink）
　　 ├─ 批量计算（Spark）
　　 └─ 模型服务（TF Serving）
　　↓
　　数据仓库（Hive/HBase）
　　```
　　
　　 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
　　 - 用户端偏好展示页面
　　
　　2. 第二阶段（3-4月）：
　　 - 机器学习模型上线
　　 - A/B测试框架搭建
　　 - 运营后台开发
　　
　　3. 第三阶段（5-6月）：
　　 - 实时推荐系统优化
　　 - 跨平台偏好同步
　　 - 隐私保护机制完善
　　
　　 六、风险控制
　　
　　1. 数据隐私：
　　 - 严格遵循GDPR等法规
　　 - 匿名化处理敏感数据
　　 - 提供偏好管理入口
　　
　　2. 冷启动问题：
　　 - 新用户问卷引导
　　 - 通用推荐策略兜底
　　 - 社交账号快速导入
　　
　　3. 偏好漂移：
　　 - 定期模型重训练
　　 - 实时反馈机制
　　 - 季节性因素调整
　　
　　 七、预期效果
　　
　　1. 用户端：
　　 - 推荐点击率提升30%+
　　 - 平均购物时间缩短20%
　　 - 新品尝试率提高40%
　　
　　2. 运营端：
　　 - 库存周转率提升15%
　　 - 营销活动ROI提高25%
　　 - 用户LTV增长35%
　　
　　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，构建差异化的竞争优势。