千鹤的开发日记: 初步构想与技术选型

千鹤的开发日记: 初步构想与技术选型

项目启动，千鹤即将起航。本篇日记记录了项目初期对功能构想和技术选型的初步思考。

一、 产品愿景与目标

千鹤是一款面向年轻用户的个性化穿搭推荐平台。目标用户群为18-35岁，追求时尚、便捷的购物体验。平台旨在通过大数据分析和AI算法，精准匹配用户风格，提供个性化穿搭建议。最终实现用户在平台上轻松找到心仪的搭配，提升购物效率和购物体验。

二、 功能模块设计

平台的核心功能模块包含：

用户画像构建: 平台需收集用户个人信息、穿搭喜好、购买记录等数据，并通过AI算法生成个性化用户画像，精准定位用户需求。

穿搭风格推荐: 基于用户画像，平台将推荐符合用户风格的穿搭方案，包括服装、配饰、妆容等。

社区互动: 平台鼓励用户分享穿搭心得，建立用户社区，促进用户互动，提升平台粘性。

商品搜索与筛选: 平台提供便捷的商品搜索功能，并支持多种筛选条件，例如颜色、价格、品牌等。

订单管理: 平台提供便捷的订单管理功能，包括订单查询、物流跟踪等。

三、 技术选型

前端技术栈: React + Redux，结合TypeScript进行开发，保证代码的可维护性和可扩展性。

后端技术栈: Java Spring Boot，利用Spring Cloud构建微服务架构，实现系统的高可用性和可伸缩性。

数据库: PostgreSQL，支持复杂的查询和数据分析，满足大数据量的需求。

云服务: AWS，利用AWS的弹性计算能力和存储服务，保证平台的稳定性和可扩展性。

AI算法: TensorFlow/PyTorch，用于用户画像构建和穿搭风格推荐。

四、 数据安全与隐私保护

用户数据安全是平台的核心关注点。平台将严格遵守相关法律法规，采用加密技术保护用户个人信息，并建立完善的数据安全管理机制。

五、 未来规划

未来，千鹤将进一步探索个性化推荐算法的优化，提升推荐精准度，并开发更多贴合用户需求的功能，例如虚拟试衣、搭配生成器等。

六、 团队成员及分工

项目经理：负责项目整体规划和进度管理。

前端工程师：负责用户界面设计和开发。

后端工程师：负责后端系统开发和维护。

数据工程师：负责数据清洗、分析和建模。

AI算法工程师：负责算法模型的训练和优化。

本次开发日记主要记录了项目启动阶段的关键要素，后续将根据实际情况进行迭代和调整。