基于AI 和用戶(hù)畫(huà)像的微信小程序零工平臺(tái)推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

摘要：為解決當(dāng)前零工平臺(tái)推薦系統(tǒng)效率低下等問(wèn)題，文章提出了一種基于AI和用戶(hù)畫(huà)像的微信小程序零工平臺(tái)推薦系統(tǒng)。首先，構(gòu)建了多維度的用戶(hù)畫(huà)像模型，并結(jié)合協(xié)同過(guò)濾和內(nèi)容推薦算法，設(shè)計(jì)了一種混合推薦算法。其次，通過(guò)微信小程序?qū)崿F(xiàn)了該推薦系統(tǒng)。研究結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠有效提升推薦的準(zhǔn)確性和用戶(hù)滿(mǎn)意度，為零工市場(chǎng)的發(fā)展提供了新的解決方案。

關(guān)鍵詞：零工平臺(tái)；微信小程序；用戶(hù)畫(huà)像；推薦系統(tǒng)；協(xié)同過(guò)濾；內(nèi)容推薦

中圖分類(lèi)號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2024）31-0058-04

開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID） ：

0 引言

人工智能（AI） 技術(shù)的迅猛發(fā)展正在深刻改變各行各業(yè)，零工平臺(tái)作為其中之一，也逐步融入AI技術(shù)。目前，零工平臺(tái)的推薦系統(tǒng)雖然在提升匹配效率和用戶(hù)體驗(yàn)方面發(fā)揮了重要作用，但仍面臨數(shù)據(jù)稀疏性、冷啟動(dòng)[1]以及個(gè)性化不足等挑戰(zhàn)。微信小程序憑借其輕量化和便捷性，結(jié)合AI技術(shù)，可以有效改善推薦系統(tǒng)的性能，提升用戶(hù)滿(mǎn)意度和平臺(tái)活躍度。

本文主要內(nèi)容包括：分析當(dāng)前零工市場(chǎng)的需求狀況和問(wèn)題，介紹微信小程序的特點(diǎn)及其在零工平臺(tái)中的應(yīng)用，討論用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建及其在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用，探討如何利用AI技術(shù)提升推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和用戶(hù)滿(mǎn)意度，提供個(gè)性化服務(wù)。

1 零工市場(chǎng)

1.1 零工市場(chǎng)的定義

零工經(jīng)濟(jì)是通過(guò)提供時(shí)間短、靈活的工作形式，逐漸替代傳統(tǒng)的固定工時(shí)、穩(wěn)定雇傭關(guān)系的工作模式[2]。零工市場(chǎng)既是各行各業(yè)靈活就業(yè)人員的聚集地，又是臨時(shí)勞務(wù)和短期用工需求的集散地，通常通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)或移動(dòng)技術(shù)迅速匹配需求與供給。這種市場(chǎng)主要分為兩種形式：一種是群體工作，另一種是通過(guò)應(yīng)用程序接洽的按需工作。在這種經(jīng)濟(jì)模式下，零工工作者能夠以更靈活的方式就業(yè)，通過(guò)提供短期、臨時(shí)或靈活的勞動(dòng)力或服務(wù)來(lái)賺取報(bào)酬[3]。

1.2 零工市場(chǎng)的現(xiàn)狀

近年來(lái)，零工市場(chǎng)快速發(fā)展，成為推動(dòng)新就業(yè)形態(tài)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要力量。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的興起，零工經(jīng)濟(jì)逐漸從傳統(tǒng)模式向互聯(lián)網(wǎng)模式轉(zhuǎn)變，知識(shí)型和創(chuàng)意型零工經(jīng)濟(jì)也日益顯現(xiàn)。2023 年，中國(guó)零工市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)千億級(jí)別，占全球零工經(jīng)濟(jì)的15%，全球市場(chǎng)規(guī)模則超過(guò)4萬(wàn)億美元。

零工市場(chǎng)的特點(diǎn)包括多樣化的工作形式、互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的推動(dòng)和高增長(zhǎng)率。滴滴、餓了么等國(guó)內(nèi)平臺(tái)以及國(guó)外的Uber和TaskRabbit，通過(guò)信息匹配和支付保障，極大地促進(jìn)了零工經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與效率提升。例如，Uber司機(jī)和TaskRabbit的臨時(shí)工可以靈活安排工作時(shí)間并獲得收入。2019年，中國(guó)零工經(jīng)濟(jì)對(duì)GDP 增量貢獻(xiàn)達(dá)10.43%，預(yù)計(jì)到2035年這一比例將增至13.26%。

隨著數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)的應(yīng)用，線上零工平臺(tái)的工作匹配精準(zhǔn)度和效率不斷提高，增強(qiáng)了用戶(hù)滿(mǎn)意度和平臺(tái)黏性。未來(lái)，零工市場(chǎng)將在技術(shù)進(jìn)步和政策完善的推動(dòng)下，進(jìn)一步擴(kuò)大其影響力和就業(yè)貢獻(xiàn)。

1.3 零工平臺(tái)存在的挑戰(zhàn)

零工平臺(tái)主要存在信息不對(duì)稱(chēng)、信任度不足和匹配效率低等問(wèn)題。

由于信息不對(duì)稱(chēng)，雇主和雇員之間可能缺乏充分的溝通，導(dǎo)致誤解和合作中的障礙。為解決這一問(wèn)題，平臺(tái)應(yīng)提高信息透明度，提供更詳細(xì)的任務(wù)描述和雇員背景信息，確保雙方在合作前能充分了解對(duì)方的需求和條件。

信任度不足可能使得雙方對(duì)合作的安全性和可靠性產(chǎn)生疑慮，進(jìn)而影響合作意愿。針對(duì)這一問(wèn)題，平臺(tái)可以建立雙向評(píng)價(jià)機(jī)制，讓雇主和雇員互相評(píng)價(jià)，增加信任感。同時(shí)，平臺(tái)還可以引入第三方擔(dān)保服務(wù)，以降低合作風(fēng)險(xiǎn)。

匹配效率低使得用戶(hù)在尋找合適合作對(duì)象時(shí)耗費(fèi)過(guò)多時(shí)間和精力。為提高匹配效率，平臺(tái)應(yīng)優(yōu)化匹配算法，利用AI技術(shù)更精準(zhǔn)地分析用戶(hù)需求和特征，從而提供更為個(gè)性化的推薦。此外，平臺(tái)可以通過(guò)不斷更新用戶(hù)畫(huà)像，確保推薦結(jié)果的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。

2 微信小程序

2.1 微信小程序的定義

微信小程序是一種無(wú)須下載安裝即可使用的應(yīng)用，用戶(hù)通過(guò)掃描二維碼或搜索即可訪問(wèn)，實(shí)現(xiàn)了“觸手可及”的使用體驗(yàn)。在輕量化的框架結(jié)構(gòu)和微信龐大用戶(hù)基數(shù)的共同作用下，小程序具有開(kāi)發(fā)成本低、迭代快、維護(hù)易、流量大等多重強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)[4]。其技術(shù)架構(gòu)包括前端的JavaScript、WXML和WXSS，以及通過(guò)微信API與后端服務(wù)器的數(shù)據(jù)交互。小程序運(yùn)行在微信的內(nèi)置瀏覽器環(huán)境中，支持快速啟動(dòng)和實(shí)時(shí)更新，同時(shí)保持用戶(hù)數(shù)據(jù)的安全性和隱私。相比傳統(tǒng)應(yīng)用，小程序不占用手機(jī)存儲(chǔ)，降低了用戶(hù)的安裝和更新成本，因此廣受歡迎。

2.2 微信小程序中的AI 技術(shù)

AI技術(shù)在微信小程序中的應(yīng)用正在推動(dòng)創(chuàng)新，包括任務(wù)推薦、信息匹配和用戶(hù)評(píng)價(jià)等方面。通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)，微信小程序可以更準(zhǔn)確地推薦內(nèi)容和搜索結(jié)果，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)。同時(shí)，AI技術(shù)有助于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析用戶(hù)行為，構(gòu)建信任評(píng)價(jià)機(jī)制，提升用戶(hù)對(duì)平臺(tái)的信任度。機(jī)器學(xué)習(xí)算法則提高了匹配效率，分析用戶(hù)偏好，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推薦。結(jié)合畫(huà)像技術(shù)，微信小程序可以提供定制化服務(wù)，進(jìn)一步提升用戶(hù)滿(mǎn)意度和忠誠(chéng)度。綜上所述，AI技術(shù)的應(yīng)用將顯著改善用戶(hù)體驗(yàn)，推動(dòng)平臺(tái)的發(fā)展。

3 用戶(hù)畫(huà)像的構(gòu)建與應(yīng)用

3.1 用戶(hù)畫(huà)像的定義

用戶(hù)畫(huà)像是以大量真實(shí)用戶(hù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)用戶(hù)的屬性、偏好、生活習(xí)慣和行為等信息進(jìn)行特征抽取而形成的虛擬用戶(hù)模型[5]。簡(jiǎn)言之，用戶(hù)畫(huà)像是通過(guò)對(duì)用戶(hù)信息分析而形成的高度精煉的特征標(biāo)識(shí)。通過(guò)特征標(biāo)識(shí)可以利用高度概括、易于理解的特征來(lái)描述用戶(hù)，便于人員理解和計(jì)算機(jī)處理。

3.2 用戶(hù)畫(huà)像的構(gòu)建

構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像是為了更好地理解用戶(hù)需求和行為，從而提供個(gè)性化服務(wù)和匹配。在零工平臺(tái)上，用戶(hù)畫(huà)像的構(gòu)建需要考慮用戶(hù)的多樣化需求和行為模式。以下是用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建流程：

1） 數(shù)據(jù)收集和整合：收集用戶(hù)注冊(cè)信息（姓名、年齡、性別、地理位置等）和行為數(shù)據(jù)（搜索歷史、瀏覽記錄、任務(wù)發(fā)布/接受頻率、評(píng)價(jià)和評(píng)分）。

2） 數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理：清洗和預(yù)處理數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)一致性和準(zhǔn)確性，包括去除重復(fù)數(shù)據(jù)、處理缺失值、糾正異常值及統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式。

3） 特征提取和轉(zhuǎn)換：提取靜態(tài)特征（如地理位置、年齡、性別）和動(dòng)態(tài)特征（如任務(wù)搜索頻率、接受任務(wù)類(lèi)型偏好、交易金額和頻率），進(jìn)行時(shí)間序列分析和行為模式挖掘。

4） 建模和分析：使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如聚類(lèi)分析、分類(lèi)模型或推薦系統(tǒng)）建立用戶(hù)畫(huà)像模型，將用戶(hù)分為不同群體（如高活躍用戶(hù)、專(zhuān)業(yè)用戶(hù)、休閑用戶(hù)等）。

5） 應(yīng)用和優(yōu)化：將用戶(hù)畫(huà)像應(yīng)用于個(gè)性化服務(wù)和推薦系統(tǒng)中，如推薦相關(guān)任務(wù)、優(yōu)化搜索結(jié)果、提供定制化推廣活動(dòng)。定期更新用戶(hù)畫(huà)像，調(diào)整模型以確保畫(huà)像的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。

通過(guò)這些步驟，零工平臺(tái)可以更精確地理解和服務(wù)用戶(hù)，提供符合個(gè)性化需求的體驗(yàn)，增強(qiáng)用戶(hù)參與度和平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)力。

用戶(hù)畫(huà)像的構(gòu)建框架如圖1所示，主要包括三層結(jié)構(gòu)：數(shù)據(jù)源層、數(shù)據(jù)處理層和數(shù)據(jù)展示層。

3.3 用戶(hù)畫(huà)像的技術(shù)實(shí)現(xiàn)

1） 數(shù)據(jù)收集和整合。數(shù)據(jù)收集和整合階段采用MySQL和MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)，并結(jié)合Python腳本和日志系統(tǒng)，從用戶(hù)注冊(cè)表單、搜索歷史、瀏覽記錄、任務(wù)發(fā)布和接收頻率等多個(gè)維度收集用戶(hù)信息。

2） 數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理階段采用Pandas和NumPy工具。使用Pandas庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，包括去除重復(fù)數(shù)據(jù)、處理缺失值、統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式以及糾正異常值。

3） 特征提取和轉(zhuǎn)換。特征提取和轉(zhuǎn)換階段采用scikit-learn工具。使用One-Hot編碼或標(biāo)簽編碼對(duì)靜態(tài)特征進(jìn)行轉(zhuǎn)換，同時(shí)提取動(dòng)態(tài)特征并進(jìn)行時(shí)間序列分析。

4） 建模和分析。建模和分析階段采用scikitlearn工具。使用K-means聚類(lèi)算法對(duì)用戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)，并運(yùn)用分類(lèi)模型或推薦系統(tǒng)算法建立用戶(hù)畫(huà)像模型。

5） 應(yīng)用和優(yōu)化。應(yīng)用和優(yōu)化階段采用Flask進(jìn)行應(yīng)用開(kāi)發(fā)，并使用MySQL和MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)。將用戶(hù)畫(huà)像應(yīng)用于推薦系統(tǒng)，生成個(gè)性化推薦，并定期更新用戶(hù)畫(huà)像，根據(jù)最新數(shù)據(jù)調(diào)整模型。

通過(guò)這些技術(shù)步驟和實(shí)現(xiàn)方法，可以構(gòu)建一個(gè)高效的用戶(hù)畫(huà)像系統(tǒng)，從而為零工平臺(tái)提供個(gè)性化服務(wù)和匹配，提高用戶(hù)滿(mǎn)意度和平臺(tái)運(yùn)營(yíng)效率。

4 推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

4.1 推薦系統(tǒng)的定義

推薦系統(tǒng)是一種利用算法和技術(shù)來(lái)分析用戶(hù)行為和偏好，從而向用戶(hù)推薦可能感興趣的內(nèi)容、產(chǎn)品或服務(wù)的系統(tǒng)[6]。它通過(guò)分析用戶(hù)的歷史行為、偏好和上下文信息，預(yù)測(cè)用戶(hù)可能感興趣的內(nèi)容或產(chǎn)品，從而提高用戶(hù)體驗(yàn)和滿(mǎn)意度。推薦系統(tǒng)主要分為基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過(guò)濾推薦和混合推薦系統(tǒng)等。推薦系統(tǒng)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用十分廣泛。電商平臺(tái)利用推薦系統(tǒng)推薦商品、優(yōu)惠活動(dòng)或相關(guān)產(chǎn)品，以提升銷(xiāo)售額和用戶(hù)體驗(yàn)。例如，亞馬遜和淘寶使用推薦系統(tǒng)來(lái)推送個(gè)性化的商品。在媒體和娛樂(lè)領(lǐng)域，推薦系統(tǒng)可以推薦電影、電視劇、音樂(lè)或文章，根據(jù)用戶(hù)的觀看或聽(tīng)取歷史進(jìn)行個(gè)性化推薦。例如，Netflix和Spotify 利用推薦系統(tǒng)為用戶(hù)提供個(gè)性化的內(nèi)容。

4.2 協(xié)同過(guò)濾算法

協(xié)同過(guò)濾算法通過(guò)分析用戶(hù)歷史瀏覽、收藏、接受任務(wù)等行為數(shù)據(jù)，找出用戶(hù)間的相似性，并推薦類(lèi)似興趣的任務(wù)[7]。協(xié)同過(guò)濾推薦擅長(zhǎng)通過(guò)用戶(hù)行為模式發(fā)現(xiàn)潛在興趣，但在處理冷啟動(dòng)問(wèn)題時(shí)存在挑戰(zhàn)。

協(xié)同過(guò)濾算法可以分為用戶(hù)協(xié)同過(guò)濾和物品協(xié)同過(guò)濾。

1） 用戶(hù)協(xié)同過(guò)濾。用戶(hù)協(xié)同過(guò)濾通過(guò)計(jì)算用戶(hù)常用的技能標(biāo)簽或任務(wù)類(lèi)別，結(jié)合其他用戶(hù)的偏好，找到與當(dāng)前用戶(hù)行為相似的其他用戶(hù)，推薦這些用戶(hù)相關(guān)的任務(wù)。步驟如下：

數(shù)據(jù)收集：收集用戶(hù)的歷史行為數(shù)據(jù)，如瀏覽記錄、點(diǎn)擊記錄、評(píng)分記錄等。

相似度計(jì)算：采用余弦相似度、皮爾遜相關(guān)系數(shù)等方法計(jì)算用戶(hù)之間的相似度。

余弦相似度：

式中：ri，j是用戶(hù)uj對(duì)相關(guān)任務(wù)i的預(yù)測(cè)評(píng)分。

2） 物品協(xié)同過(guò)濾。物品協(xié)同過(guò)濾通過(guò)計(jì)算任務(wù)之間的相似度，找到與當(dāng)前用戶(hù)相關(guān)任務(wù)相似的其他任務(wù)，從而推薦這些相似工作。

步驟：

數(shù)據(jù)收集：收集用戶(hù)的歷史行為數(shù)據(jù)，如瀏覽記錄、點(diǎn)擊記錄、評(píng)分記錄等。

相似度計(jì)算：采用余弦相似度、Jaccard相似系數(shù)等方法計(jì)算物品之間的相似度。

余弦相似度：

4.3 內(nèi)容推薦算法

內(nèi)容推薦算法依賴(lài)于任務(wù)的描述、需求標(biāo)簽，或者用戶(hù)的個(gè)人資料、技能特點(diǎn)等信息，通過(guò)分析文本特征和關(guān)鍵詞匹配，為用戶(hù)推薦與其興趣相關(guān)的任務(wù)[8]?；趦?nèi)容的推薦能夠有效利用已有信息進(jìn)行相似性推薦，但在應(yīng)對(duì)多樣化需求時(shí)可能存在不足。內(nèi)容推薦算法通常使用特征提取和相似度計(jì)算的方法。

步驟：

特征提取：從工作的描述、標(biāo)簽、屬性等信息中提取特征向量，如使用TF-IDF、詞向量等方法。

用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建：根據(jù)用戶(hù)的歷史行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶(hù)的興趣特征向量。

相似度計(jì)算：通過(guò)計(jì)算用戶(hù)興趣特征向量與物品特征向量之間的相似度，找到與用戶(hù)興趣匹配的物品。

余弦相似度：

sim（u，i） = fu fi／fu fi （7）

式中：fu是用戶(hù)興趣特征向量，fi是任務(wù)特征向量。

推薦生成：根據(jù)相似度得分，推薦最符合用戶(hù)興趣的物品。

ri，j = sim（u ） j，i （8）

4.4 混合推薦算法

混合推薦算法結(jié)合協(xié)同過(guò)濾和內(nèi)容推薦的優(yōu)點(diǎn)，通過(guò)綜合分析用戶(hù)特征和行為模式，能夠更好地應(yīng)對(duì)零工平臺(tái)中用戶(hù)需求的多樣性和動(dòng)態(tài)性。因此，選擇混合推薦算法不僅可以提高推薦的準(zhǔn)確性，還能更有效地提升用戶(hù)體驗(yàn)。

加權(quán)融合：將不同推薦算法的結(jié)果加權(quán)組合，生成最終推薦結(jié)果。

ri，j = cfweight rcfi，j + cb_weightrcbi，j （9）

式中：ri，jcf是協(xié)同過(guò)濾推薦的評(píng)分，rcbi，j是內(nèi)容推薦的評(píng)分。

5 結(jié)論

通過(guò)本文的研究和討論，得出以下結(jié)論。首先，零工市場(chǎng)在當(dāng)前社會(huì)經(jīng)濟(jì)中具有重要地位，但面臨用戶(hù)需求多樣化和推薦系統(tǒng)效率低下的挑戰(zhàn)。微信小程序作為新興應(yīng)用，結(jié)合人工智能技術(shù)，為優(yōu)化零工市場(chǎng)提供了智能化、個(gè)性化的解決方案。推薦系統(tǒng)的精準(zhǔn)設(shè)計(jì)和智能匹配是提升市場(chǎng)效率和用戶(hù)體驗(yàn)的關(guān)鍵，用戶(hù)畫(huà)像的構(gòu)建與應(yīng)用在提高推薦準(zhǔn)確性和用戶(hù)滿(mǎn)意度方面至關(guān)重要，須在數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的基礎(chǔ)上審慎進(jìn)行。

本文為優(yōu)化零工市場(chǎng)提供了新的思路和實(shí)踐指導(dǎo)，對(duì)提升用戶(hù)體驗(yàn)和平臺(tái)效率具有重要參考價(jià)值。未來(lái)研究將持續(xù)優(yōu)化推薦算法，探索新的應(yīng)用場(chǎng)景，以更好地滿(mǎn)足用戶(hù)需求，推動(dòng)零工市場(chǎng)的健康發(fā)展。

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【通聯(lián)編輯：謝媛媛】

基金資助：2023 年黔南民族師范學(xué)院“大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃”（項(xiàng)目編號(hào)：202310670025）