【探花交友】项目介绍
文章目录
1.1、功能列表
1.2、项目背景
1.3、功能概述
1.4、技术方案
1.5、技术解决方案
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
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