# PartnerMatching-BackEnd

**Repository Path**: vic-gao/partner-matching-back-end

## Basic Information

- **Project Name**: PartnerMatching-BackEnd
- **Description**: 伙伴星球项目后端，基于 SpringBoot + MyBatis + Spring AI Alibaba + MySQL + Redis
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2025-09-01
- **Last Updated**: 2025-09-01

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 🤝 PartnerMatch 伙伴星球

一个基于标签智能匹配的伙伴推荐平台，支持用户注册、标签管理、个性化推荐以及智能助手聊天，旨在帮助用户快速找到兴趣相投的朋友。

本项目代码为后端代码，前端[看这里](https://gitee.com/n70huihui/partner-matching-front-end)。

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## 📌 项目简介

本项目是一个面向校园 / 社交场景的 “伙伴匹配系统”，用户可以通过自定义标签管理个人偏好，系统会基于标签相似度与智能推荐算法，自动推荐潜在伙伴。

平台支持：

- 🏷️ 用户自定义标签
- 🔍 支持分页搜索
- 🧠 基于 AI 的增强搜索（Spring AI）
- ✨ 推荐系统（粗排 + 精排）
- 🧾 Sa-Token 登录认证

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## 🧱 项目架构

- 前端：微信小程序（WXML + WXSS + JS）
- 后端：Spring Boot + Spring AI + MyBatis Plus + MySQL + Redis
- 安全框架：Sa-Token
- AI 功能：Spring AI Alibaba + 阿里云百炼平台知识库

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## 🌟 项目亮点

### 🔍 智能搜索（增强搜索 RAG）

- 接入 Spring AI Alibaba，集成阿里云百炼知识库。支持用户自然语言搜索（例：“找一个喜欢音乐和编程的人”）
- 使用 Tool Calling 让智能助手可以获取当前用户的标签、用户名等信息

### ⚙️ 推荐系统（粗排 + 精排）

- 粗排：匹配标签分类（大标签/子标签），快速筛选候选人
- 精排：余弦相似度 + 优先队列重排序，返回最相关用户
- 模拟召回：从缓存用户中抽样，提升性能与相关性

### 💬 支持 WebSocket 流式 AI 输出

- 前端实时显示 AI 聊天过程
- 后端采用 Spring WebSocket 流式推送，结合 AI 接口结果实时反馈（小程序不支持流式输出，故采用 WebSocket 代替）

### 🛡️ 安全机制

- 集成 Sa-Token，实现用户身份认证
- 在 AI Tool 中支持基于 Token 获取当前登录用户信息

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## 🧪 推荐接口实现原理

1. 模拟召回：从缓存中随机挑选出用户，这些是可能用的数据。
2. 粗排：使用大标签、子标签相似度来给用户打分，具体来说，一个用户和当前用户有多少个标签在大分类、子分类上相同，就打几分。
3. 精排：使用具体标签，结合**余弦相似度算法**，来计算最终的精排得分。
4. 重排序：使用优先队列，取出 TOP5。

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## 📅 后续优化方向

- 目前的 AI 助手后端和前端均没有对话记忆功能，后续可以补上这方面的功能。
- 关于用户推荐，当用户数量多了之后，随机从数据库中抽取用户进行召回性能便比较低。可以考虑在后端表中加入一个最近登录时间戳字段（long 类型），对这个字段构建索引，后续采用 “近期登录、活跃用户” 为筛选条件来进行召回会效率高些。
- 搜索页面使用 MySQL 的 `like` 关键字搜索，效率较低，无法使用索引。后续可以考虑在 MySQL 构建全文索引或者使用 ES 等数据库（倒排索引）加快搜索性能以及支持分词搜索。 

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## 💡 运行注意事项
- sql 目录下的文件是用户表的表结构以及一些模拟数据（由 AI 生成）。
- application.yml 中的 app-id、secret-key、api-key 需要替换为你自己的密钥和 id 信息。
- 本项目还使用了阿里云百炼平台的知识库系统，需要您自己在百炼平台上申请 api-key 后构建知识库系统。具体文档可以[看这里](https://java2ai.com/docs/1.0.0-M6.1/practices/bailian/rag-knowledge/?spm=5176.29160081.0.0.5321aa5chWePfd)。知识库命名为 “伙伴星球知识库”。知识库的结构化数据在 sql 目录下的 user.xlsx 中。
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## 🧑‍💻 作者信息

- 👨‍💻 作者：许同学（n70huihui）
- ✨ QQ：2744136107
- 📅 时间：2025 年 春