【探花交友】项目介绍
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1、项目介绍
探花交友是一个陌生人的在线交友平台，在该平台中可以搜索附近的人，查看好友动态，平台还会通过大数据计算进行智能推荐，通过智能推荐可以找到更加匹配的好友，这样才能增进用户对产品的喜爱度。探花平台还提供了在线即时通讯功能，可以实时的与好友进行沟通，让沟通随时随地的进行。
1.1、功能列表
功能 | 说明 | 备注 |
|---|---|---|
注册、登录 | 用户无需单独注册，直接通过手机号登录即可 | 首次登录成功后需要完善个人信息 |
交友 | 主要功能有：测灵魂、桃花传音、搜附近、探花等 | |
圈子 | 类似微信朋友圈，用户可以发动态、查看好友动态等 | |
消息 | 通知类消息 + 即时通讯消息 | |
小视频 | 类似抖音，用户可以发小视频，评论等 | 显示小视频列表需要进行推荐算法计算后进行展现。 |
我的 | 我的动态、关注数、粉丝数、通用设置等 |
1.2、项目背景
探花交友项目定位于 陌生人交友市场。
- 根据《2018社交领域投融资报告》中指出：虽然相比2017年，投融资事件减少29.5%，但是融资的总额却大幅增长，达到68%。
- 这些迹象说明：社交领域的发展规模正在扩大，而很多没有特色的产品也会被淘汰。而随着那些尾部产品的倒下，对我们来说就是机会，及时抓住不同社交需求的机会。以社交为核心向不同的细分领域衍生正在逐渐走向成熟化。
- 而我们按照娱乐形式和内容为主两个维度，将社交行业公司分类为：即时通信、内容社群、陌生人社交、泛娱乐社交以及兴趣社交几个领域。
- 而在2018年社交的各个细分领域下，均有备受资本所关注的项目，根据烯牛数据2018年的报告中，也同样指出：内容社交及陌生人社交为资本重要关注领域，合计融资占比达73%。
根据市场现状以及融资事件来看：陌生人社交、内容社群、兴趣社交在2019年仍然保持强劲的动力，占到近70%的比例，它们仍然是资本市场主要关注领域。从增长率来看陌生人社交的增长速度远远大于其他几类，因此我们要从这个方向入手
1.3、功能概述
1.3.1 用户登录
业务说明：
用户通过手机验证码进行登录，如果是第一次登录则需要完善个人信息，在上传图片时，需要对上传的图片做人像的校验，防止用户上传非人像的图片作为头像。流程完成后，则登录成功。
1.3.2、交友
交友是探花项目的核心功能之一，用户可以查看好友，添加好友，搜索好友等操作。
首页
在首页中，主要功能有“今日佳人”、“推荐”、“最近访客”等
- 今日佳人
- 按照“缘分值”进行匹配，将“缘分值”最高的用户展现出来
- 推荐
- 按照“缘分值”进行推荐，由后台的推荐系统计算得出，展现出来
- 最近访客
- 显示最近来看“我”的用户
探花
说明：左划喜欢，右划不喜欢，每天限量不超过100个，开通会员可增加限额。双方互相喜欢则配对成功。 实现：数据来源推荐系统计算后的结果。
搜附近
根据用户当前所在的位置进行查询，并且在10km的范围内进行查询，可以通过筛选按钮进行条件筛选。
桃花传音
功能类似QQ中的漂流瓶，用户可以发送和接收语音消息，陌生人就会接收到消息。
测灵魂
- 测试题用于对用户进行分类，每次提交答案后更新用户属性
- 测试题在后台进行维护
- 测试题测试完后产生结果页可以进行分享
- 测试题为顺序回答，回答完初级题解锁下一级问题
- 点击锁定问题 显示提示 请先回答上一级问题
1.3.3、圈子
1、推荐频道为根据问卷及喜好推荐相似用户动态
2、显示内容为用户头像、用户昵称、用户性别、用户年龄、用户标签和用户发布动态
3、图片最多不超过6张或发布一个小视频
4、动态下方显示发布时间距离当时时间，例如10分钟前、3小时前、2天前，显示时间进行取整
5、动态下方显示距离为发布动态地与本地距离
6、显示用户浏览量
7、显示点赞数、评论数 转发数
1.3.4、消息
消息包含通知类的消息和好友消息。
1.3.5、小视频
用户可以上传小视频，也可以查看小视频列表，并且可以进行点赞操作。
1.3.6、我的
显示关注数、喜欢数、粉丝数、我的动态等信息。
。
1.4、技术方案
前端：
- flutter + android + 环信SDK + redux + shared_preferences + connectivity + iconfont + webview + sqflite
后端：
- Spring Boot + SpringMVC + Mybatis + MybatisPlus + Dubbo
- Elasticsearch geo 实现地理位置查询
- MongoDB 实现海量数据的存储
- Redis 数据的缓存
- Spark + MLlib 实现智能推荐
- 第三方服务 环信即时通讯
- 第三方服务 阿里云 OSS 、 短信服务
- 第三方服务 虹软开放平台 / 阿里云
1.5、技术解决方案
- 使用Elasticsearch geo实现附近的人的解决方案
- 使用Spark + Mllib实现智能推荐的解决方案
- 使用MongoDB进行海量数据的存储的解决方案
- 使用采用分布式文件系统存储小视频数据的解决方案
- 使用百度人脸识别的解决方案
- 使用阿里云进行短信验证码发送的解决方案