酒价查询助手技术文档
1. 软件概述与核心价值
酒价查询助手-实时更新全网比价及优惠推荐购买指南（以下简称“酒价助手”）是一款专注于酒类市场价格动态追踪与智能推荐的应用程序。其核心目标是通过整合全网电商平台、线下零售渠道及经销商数据，为用户提供实时价格对比、历史趋势分析、优惠活动推荐及购买决策支持服务。
1.1 功能定位
全网比价：覆盖主流电商平台（如京东、天猫、拼多多）及垂直酒类交易平台（如麦麦酒市、真酒网）的商品数据，支持扫码识别（条形码/二维码）与关键词搜索，实现秒级价格比对。
优惠推荐：基于用户地理位置、浏览历史及偏好标签，通过协同过滤算法生成个性化优惠推荐列表。
历史趋势分析：提供酒品价格波动曲线与市场供需分析，辅助用户判断最佳购买时机。
1.2 适用场景
消费者端：快速查询酒品真实市场价，避免高价购买或假货风险。
零售商端：监控竞品定价策略，优化库存管理与促销活动设计。
收藏者端：获取稀有酒款的拍卖行情与流通动态。
2. 系统架构与技术实现
2.1 技术架构设计
酒价助手采用微服务架构，模块化设计分为数据采集层、计算层与应用层：
数据采集层：通过分布式爬虫系统实时抓取电商平台API及公开页面数据，结合反爬策略（动态IP池、请求频率控制）保障数据合法性。
计算层：
价格清洗引擎：过滤异常价格（如促销虚标、限时折扣），采用滑动窗口算法校准市场基准价。
推荐算法模块：融合协同过滤（用户-商品矩阵）与关联规则（Apriori算法），实现混合推荐策略，提升推荐精准度。
应用层：提供RESTful API接口，支持多终端（App/Web/小程序）无缝接入。
2.2 关键算法说明
价格聚合算法：基于时间衰减权重模型，优先展示近期高可信度数据源的价格信息。
动态优惠预测：利用LSTM神经网络分析历史促销周期，预测未来优惠概率。
安全校验机制：集成区块链技术对高端酒品进行溯源验证，防止假酒混入推荐列表。
3. 使用说明与操作流程
3.1 用户端功能指引
步骤1：注册与偏好设置
支持手机号、第三方账号（微信/支付宝）登录。
首次使用需填写兴趣标签（如白酒、红酒、威士忌）及预算范围，优化初始推荐。
步骤2：酒价查询操作
扫码查询：调用手机摄像头扫描酒瓶条形码，自动匹配商品库并展示比价结果。
手动搜索：输入酒品名称或关键字，支持模糊匹配与自动补全（如“飞天茅台53度”）。
步骤3：优惠推荐查看
首页“智能推荐”栏目根据用户行为实时更新个性化优惠列表。
点击商品卡片可查看详情页，包含历史价格曲线、同类酒款对比及用户评价。
3.2 商家端功能说明
数据看板：提供区域销量热力图、竞品价格分布及用户画像分析报表。
促销管理：可发布限时折扣活动，系统自动推送至目标用户群。
4. 系统配置与部署要求
4.1 硬件环境
| 组件 | 最低配置 | 推荐配置 |
| 服务器 | 4核CPU/8GB内存/100GB存储 | 8核CPU/32GB内存/1TB SSD |
| 数据库 | MySQL 5.7或MongoDB 4.2 | 分布式集群（分片+副本集） |
| 网络带宽 | 50Mbps | 100Mbps（BGP多线接入） |
4.2 软件依赖
后端框架：Spring Boot 3.0 + MyBatis Plus。
数据处理：Apache Flink（实时计算） + Elasticsearch（全文检索）。
推荐引擎：TensorFlow Serving（深度学习模型部署）。
4.3 安全规范
数据传输采用HTTPS协议与AES-256加密。
用户隐私数据遵循GDPR与《个人信息保护法》，支持一键数据清除。
5. 维护与迭代策略
5.1 日常维护
数据更新：每小时执行全量价格采集，每5分钟增量更新促销信息。
故障监控：通过Prometheus + Grafana实现服务健康度实时告警。
5.2 版本迭代计划
V1.2（2025Q3）：新增AI品鉴助手功能，通过图像识别技术判断酒品真伪。
V2.0（2025Q4）：接入AR虚拟酒柜，支持3D展示与沉浸式选购体验。
酒价查询助手-实时更新全网比价及优惠推荐购买指南通过技术创新与用户体验优化，构建了从数据采集到智能决策的全链路解决方案。未来将持续深化AI算法应用，拓展酒类生态服务边界，为消费者与商家创造更高价值。
