相亲小程序匹配与推荐系统模块搭建

一、逻辑分析

相亲小程序的匹配与推荐系统模块旨在为用户找到合适的潜在相亲对象。以下从几个关键方面进行逻辑分析：

1. 用户画像构建

   • 用户在注册相亲小程序时，会填写一系列个人信息，包括基本资料（年龄、性别、身高、体重等）、兴趣爱好（如音乐、运动、阅读等）、生活习惯（是否吸烟、饮酒等）、择偶标准（年龄范围、理想身高、兴趣偏好等）。这些信息将作为构建用户画像的基础数据。
   • 通过对用户填写信息的分析和处理，将其映射到一个多维度的特征空间中，形成每个用户独特的画像表示。例如，可以将年龄、身高、体重等数值型数据进行归一化处理，将兴趣爱好、生活习惯等类别型数据进行编码，以便后续的匹配和推荐算法能够更好地处理。

2. 匹配算法

   • 基于相似度计算的匹配：常用的相似度计算方法有欧氏距离、余弦相似度等。以余弦相似度为例，对于两个用户的画像向量，计算它们之间的余弦值。余弦值越接近 1，表示两个用户的画像越相似，即潜在的匹配度越高。例如，用户 A 和用户 B 在兴趣爱好、择偶标准等方面有较多的重合，通过计算画像向量的余弦相似度，得到一个较高的相似度分数，说明他们可能是合适的相亲对象。
   • 基于规则的匹配：根据用户设定的择偶标准，制定一系列匹配规则。比如，用户 C 要求对方年龄在 25 - 30 岁之间，性别为女，不吸烟。那么在进行匹配时，系统会筛选出符合这些条件的用户作为潜在匹配对象。这种方法简单直接，但可能会错过一些虽然不完全符合规则，但实际上匹配度较高的对象。

3. 推荐算法

   • 基于内容的推荐：除了考虑用户画像的匹配度，还可以根据用户过往的行为数据（如浏览过的相亲资料、收藏的对象等）进行基于内容的推荐。例如，如果用户 D 经常浏览喜欢运动的异性资料，系统可以推荐更多有运动爱好的异性用户给 D。通过分析用户行为数据中的内容特征，找到与用户兴趣相关的潜在相亲对象。
   • 协同过滤推荐：利用其他用户的行为数据来发现与当前用户具有相似兴趣的用户群体，然后将这些相似用户感兴趣的相亲对象推荐给当前用户。例如，用户 E 和用户 F 在兴趣爱好和择偶标准上非常相似，用户 F 对用户 G 表示了兴趣，那么系统可以将用户 G 推荐给用户 E。协同过滤推荐可以发现一些用户自己可能没有意识到的潜在相亲对象。

4. 实时性与动态调整

   • 相亲小程序的用户数据是不断变化的，新用户注册、老用户资料更新等情况都会影响匹配和推荐结果。因此，系统需要具备实时处理数据的能力，及时更新用户画像和匹配推荐结果。例如，当用户 H 更新了自己的兴趣爱好后，系统应该立即重新计算与其他用户的匹配度，并调整推荐列表。
   • 同时，随着用户使用小程序的时间增加，其行为数据也会不断积累。系统可以根据这些新的数据动态调整匹配和推荐策略，以提高推荐的准确性和有效性。

5. 用户反馈与优化

   • 提供用户反馈机制，让用户对匹配和推荐结果进行评价。例如，用户可以标记某个推荐对象是否符合自己的期望，是否有进一步交流的意愿等。
   • 根据用户的反馈信息，系统可以对匹配和推荐算法进行优化。如果大量用户反馈某个推荐策略得到的结果不理想，系统可以调整相关参数或算法，以提高推荐质量。

二、程序框架结构化输出

（一）数据层

1. 用户信息表（user_info）

   • 用户 ID（user_id）：唯一标识每个用户，通常采用 UUID（通用唯一识别码）。
   • 用户名（user_name）：用户在小程序中显示的名称。
   • 性别（gender）：男或女。
   • 年龄（age）：数值型。
   • 身高（height）：数值型。
   • 体重（weight）：数值型。
   • 兴趣爱好（hobbies）：以字符串数组形式存储，例如 ["音乐", "运动", "阅读"]。
   • 生活习惯（liv