基于AI 和用户画像的微信小程序零工平台推荐系统设计与实现

摘要：为解决当前零工平台推荐系统效率低下等问题，文章提出了一种基于AI和用户画像的微信小程序零工平台推荐系统。首先，构建了多维度的用户画像模型，并结合协同过滤和内容推荐算法，设计了一种混合推荐算法。其次，通过微信小程序实现了该推荐系统。研究结果表明，该系统能够有效提升推荐的准确性和用户满意度，为零工市场的发展提供了新的解决方案。

关键词：零工平台；微信小程序；用户画像；推荐系统；协同过滤；内容推荐

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）31-0058-04

开放科学（资源服务）标识码（OSID） ：

0 引言

人工智能（AI） 技术的迅猛发展正在深刻改变各行各业，零工平台作为其中之一，也逐步融入AI技术。目前，零工平台的推荐系统虽然在提升匹配效率和用户体验方面发挥了重要作用，但仍面临数据稀疏性、冷启动[1]以及个性化不足等挑战。微信小程序凭借其轻量化和便捷性，结合AI技术，可以有效改善推荐系统的性能，提升用户满意度和平台活跃度。

本文主要内容包括：分析当前零工市场的需求状况和问题，介绍微信小程序的特点及其在零工平台中的应用，讨论用户画像构建及其在推荐系统中的应用，探讨如何利用AI技术提升推荐系统的准确性和用户满意度，提供个性化服务。

1 零工市场

1.1 零工市场的定义

零工经济是通过提供时间短、灵活的工作形式，逐渐替代传统的固定工时、稳定雇佣关系的工作模式[2]。零工市场既是各行各业灵活就业人员的聚集地，又是临时劳务和短期用工需求的集散地，通常通过互联网或移动技术迅速匹配需求与供给。这种市场主要分为两种形式：一种是群体工作，另一种是通过应用程序接洽的按需工作。在这种经济模式下，零工工作者能够以更灵活的方式就业，通过提供短期、临时或灵活的劳动力或服务来赚取报酬[3]。

1.2 零工市场的现状

近年来，零工市场快速发展，成为推动新就业形态和经济增长的重要力量。随着互联网技术和平台经济的兴起，零工经济逐渐从传统模式向互联网模式转变，知识型和创意型零工经济也日益显现。2023 年，中国零工市场规模已达千亿级别，占全球零工经济的15%，全球市场规模则超过4万亿美元。

零工市场的特点包括多样化的工作形式、互联网平台的推动和高增长率。滴滴、饿了么等国内平台以及国外的Uber和TaskRabbit，通过信息匹配和支付保障，极大地促进了零工经济的发展与效率提升。例如，Uber司机和TaskRabbit的临时工可以灵活安排工作时间并获得收入。2019年，中国零工经济对GDP 增量贡献达10.43%，预计到2035年这一比例将增至13.26%。

随着数据分析和人工智能技术的应用，线上零工平台的工作匹配精准度和效率不断提高，增强了用户满意度和平台黏性。未来，零工市场将在技术进步和政策完善的推动下，进一步扩大其影响力和就业贡献。

1.3 零工平台存在的挑战

零工平台主要存在信息不对称、信任度不足和匹配效率低等问题。

由于信息不对称，雇主和雇员之间可能缺乏充分的沟通，导致误解和合作中的障碍。为解决这一问题，平台应提高信息透明度，提供更详细的任务描述和雇员背景信息，确保双方在合作前能充分了解对方的需求和条件。

信任度不足可能使得双方对合作的安全性和可靠性产生疑虑，进而影响合作意愿。针对这一问题，平台可以建立双向评价机制，让雇主和雇员互相评价，增加信任感。同时，平台还可以引入第三方担保服务，以降低合作风险。

匹配效率低使得用户在寻找合适合作对象时耗费过多时间和精力。为提高匹配效率，平台应优化匹配算法，利用AI技术更精准地分析用户需求和特征，从而提供更为个性化的推荐。此外，平台可以通过不断更新用户画像，确保推荐结果的及时性和准确性。

2 微信小程序

2.1 微信小程序的定义

微信小程序是一种无须下载安装即可使用的应用，用户通过扫描二维码或搜索即可访问，实现了“触手可及”的使用体验。在轻量化的框架结构和微信庞大用户基数的共同作用下，小程序具有开发成本低、迭代快、维护易、流量大等多重强大优势[4]。其技术架构包括前端的JavaScript、WXML和WXSS，以及通过微信API与后端服务器的数据交互。小程序运行在微信的内置浏览器环境中，支持快速启动和实时更新，同时保持用户数据的安全性和隐私。相比传统应用，小程序不占用手机存储，降低了用户的安装和更新成本，因此广受欢迎。

2.2 微信小程序中的AI 技术

AI技术在微信小程序中的应用正在推动创新，包括任务推荐、信息匹配和用户评价等方面。通过自然语言处理技术，微信小程序可以更准确地推荐内容和搜索结果，实现个性化服务。同时，AI技术有助于实时监测和分析用户行为，构建信任评价机制，提升用户对平台的信任度。机器学习算法则提高了匹配效率，分析用户偏好，实现精准推荐。结合画像技术，微信小程序可以提供定制化服务，进一步提升用户满意度和忠诚度。综上所述，AI技术的应用将显著改善用户体验，推动平台的发展。

3 用户画像的构建与应用

3.1 用户画像的定义

用户画像是以大量真实用户数据为基础，对用户的属性、偏好、生活习惯和行为等信息进行特征抽取而形成的虚拟用户模型[5]。简言之，用户画像是通过对用户信息分析而形成的高度精炼的特征标识。通过特征标识可以利用高度概括、易于理解的特征来描述用户，便于人员理解和计算机处理。

3.2 用户画像的构建

构建用户画像是为了更好地理解用户需求和行为，从而提供个性化服务和匹配。在零工平台上，用户画像的构建需要考虑用户的多样化需求和行为模式。以下是用户画像构建流程：

1） 数据收集和整合：收集用户注册信息（姓名、年龄、性别、地理位置等）和行为数据（搜索历史、浏览记录、任务发布/接受频率、评价和评分）。

2） 数据清洗和预处理：清洗和预处理数据，确保数据一致性和准确性，包括去除重复数据、处理缺失值、纠正异常值及统一数据格式。

3） 特征提取和转换：提取静态特征（如地理位置、年龄、性别）和动态特征（如任务搜索频率、接受任务类型偏好、交易金额和频率），进行时间序列分析和行为模式挖掘。

4） 建模和分析：使用机器学习算法（如聚类分析、分类模型或推荐系统）建立用户画像模型，将用户分为不同群体（如高活跃用户、专业用户、休闲用户等）。

5） 应用和优化：将用户画像应用于个性化服务和推荐系统中，如推荐相关任务、优化搜索结果、提供定制化推广活动。定期更新用户画像，调整模型以确保画像的实时性和准确性。

通过这些步骤，零工平台可以更精确地理解和服务用户，提供符合个性化需求的体验，增强用户参与度和平台竞争力。

用户画像的构建框架如图1所示，主要包括三层结构：数据源层、数据处理层和数据展示层。

3.3 用户画像的技术实现

1） 数据收集和整合。数据收集和整合阶段采用MySQL和MongoDB数据库，并结合Python脚本和日志系统，从用户注册表单、搜索历史、浏览记录、任务发布和接收频率等多个维度收集用户信息。

2） 数据清洗和预处理。数据清洗和预处理阶段采用Pandas和NumPy工具。使用Pandas库进行数据清洗，包括去除重复数据、处理缺失值、统一数据格式以及纠正异常值。

3） 特征提取和转换。特征提取和转换阶段采用scikit-learn工具。使用One-Hot编码或标签编码对静态特征进行转换，同时提取动态特征并进行时间序列分析。

4） 建模和分析。建模和分析阶段采用scikitlearn工具。使用K-means聚类算法对用户进行分类，并运用分类模型或推荐系统算法建立用户画像模型。

5） 应用和优化。应用和优化阶段采用Flask进行应用开发，并使用MySQL和MongoDB数据库。将用户画像应用于推荐系统，生成个性化推荐，并定期更新用户画像，根据最新数据调整模型。

通过这些技术步骤和实现方法，可以构建一个高效的用户画像系统，从而为零工平台提供个性化服务和匹配，提高用户满意度和平台运营效率。

4 推荐系统的设计与实现

4.1 推荐系统的定义

推荐系统是一种利用算法和技术来分析用户行为和偏好，从而向用户推荐可能感兴趣的内容、产品或服务的系统[6]。它通过分析用户的历史行为、偏好和上下文信息，预测用户可能感兴趣的内容或产品，从而提高用户体验和满意度。推荐系统主要分为基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐系统等。推荐系统在各个领域的应用十分广泛。电商平台利用推荐系统推荐商品、优惠活动或相关产品，以提升销售额和用户体验。例如，亚马逊和淘宝使用推荐系统来推送个性化的商品。在媒体和娱乐领域，推荐系统可以推荐电影、电视剧、音乐或文章，根据用户的观看或听取历史进行个性化推荐。例如，Netflix和Spotify 利用推荐系统为用户提供个性化的内容。

4.2 协同过滤算法

协同过滤算法通过分析用户历史浏览、收藏、接受任务等行为数据，找出用户间的相似性，并推荐类似兴趣的任务[7]。协同过滤推荐擅长通过用户行为模式发现潜在兴趣，但在处理冷启动问题时存在挑战。

协同过滤算法可以分为用户协同过滤和物品协同过滤。

1） 用户协同过滤。用户协同过滤通过计算用户常用的技能标签或任务类别，结合其他用户的偏好，找到与当前用户行为相似的其他用户，推荐这些用户相关的任务。步骤如下：

数据收集：收集用户的历史行为数据，如浏览记录、点击记录、评分记录等。

相似度计算：采用余弦相似度、皮尔逊相关系数等方法计算用户之间的相似度。

余弦相似度：

式中：ri，j是用户uj对相关任务i的预测评分。

2） 物品协同过滤。物品协同过滤通过计算任务之间的相似度，找到与当前用户相关任务相似的其他任务，从而推荐这些相似工作。

步骤：

数据收集：收集用户的历史行为数据，如浏览记录、点击记录、评分记录等。

相似度计算：采用余弦相似度、Jaccard相似系数等方法计算物品之间的相似度。

余弦相似度：

4.3 内容推荐算法

内容推荐算法依赖于任务的描述、需求标签，或者用户的个人资料、技能特点等信息，通过分析文本特征和关键词匹配，为用户推荐与其兴趣相关的任务[8]。基于内容的推荐能够有效利用已有信息进行相似性推荐，但在应对多样化需求时可能存在不足。内容推荐算法通常使用特征提取和相似度计算的方法。

步骤：

特征提取：从工作的描述、标签、属性等信息中提取特征向量，如使用TF-IDF、词向量等方法。

用户画像构建：根据用户的历史行为数据，构建用户的兴趣特征向量。

相似度计算：通过计算用户兴趣特征向量与物品特征向量之间的相似度，找到与用户兴趣匹配的物品。

余弦相似度：

sim（u，i） = fu fi／fu fi （7）

式中：fu是用户兴趣特征向量，fi是任务特征向量。

推荐生成：根据相似度得分，推荐最符合用户兴趣的物品。

ri，j = sim（u ） j，i （8）

4.4 混合推荐算法

混合推荐算法结合协同过滤和内容推荐的优点，通过综合分析用户特征和行为模式，能够更好地应对零工平台中用户需求的多样性和动态性。因此，选择混合推荐算法不仅可以提高推荐的准确性，还能更有效地提升用户体验。