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一、项目简介

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。

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二、项目背景

在线社交是互联网时代的产物,已成为互联网用户的基础需求之一。移动互联网自2003年起快速发展, 促使在线社交逐渐从PC端转移至移动端。移动社交最初以熟人社交为主,以维系熟人关系、共享资源信 息的形式存在。随着人们交友需求的延伸,移动社交开始向陌生人社交、兴趣社交等垂直方向发展,形 式丰富多样。

三、目标用户群体

从整体年龄段来看:目前目标用户群体主要以30岁以下为主,其中以18-25岁年龄群体为主要受众人 群。

上班群体: 热衷于通过分享内容或表达“个人情绪”在陌生人面前建立特殊的人设,并借此提升自我 价值扩大自己的交际圈; 学生群体: 追求个性选择,更倾向找到有共同话题的陌生人对象并建立长期的关系,乐于展现自 我; 文艺群体: 拥有自己独特的爱好且拥有特别的个人追求,追求文艺圈子内的交流,希望通过分享结 交更多好友; 沟通弱势群体: 对现有长期保持线上对社交模式表现无力且无效,渴望有更加有效且安全的社交方 式出现,解决目前单调乏味的沟通方式;

四、技术方案

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
  • cdn 加速静态文件的加载
  • 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

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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
  • 使用虹软开放平台进行人脸识别的解决方案 技术亮点
  • 采用 Elasticsearch geo实现地理位置查询
  • 采用 RocketMQ作为消息服务中间件
  • 采用 MongoDB进行海量数据的存储
  • 采用 CDN技术加速静态资源以及小视频的加载
  • 采用 Apache Dobbo作为微服务架构技术
  • 采用 SpringBoot + Mybatis实现系统主架构
  • 采用 Redis集群实现缓存的高可用