以下是每日穿搭分析系统的前后端模块分析，结合行业实践与典型架构设计：
一、前端模块分析（用户交互层）

  1. 用户认证模块
    o 包含登录/注册、第三方授权（如微信/微博登录）、密码找回等功能，支持用户个性化配置。
  2. 首页展示模块
    o 集成天气定位的智能穿搭推荐、热门搭配榜单、个性化推荐流，支持滑动浏览与收藏操作。
  3. 穿搭分析模块
    o 提供AI试衣间（支持图片/视频上传）、单品搭配模拟器、色彩匹配建议，结合用户历史数据生成分析报告。
  4. 社区互动模块
    o 包含穿搭分享墙、点赞/评论系统、话题讨论区，支持用户生成内容（UGC）的社交传播。
  5. 个人衣橱模块
    o 虚拟衣橱管理（支持扫码/拍照录入）、单品分类标签、穿搭日历记录，实现衣物使用率统计分析。
    二、后端模块分析（数据处理层）
  6. 核心服务模块
    o 用户管理：账户权限控制、行为日志追踪、用户画像构建。
    o 服装管理：建立包含材质/风格/季节等维度的服装数据库，实现CRUD操作与数据清洗。
    o 推荐引擎：基于协同过滤/深度学习算法，结合天气API、用户偏好生成动态推荐方案。
  7. 业务支撑模块
    o 内容审核系统：通过图像识别+人工复核实现UGC内容合规审查，包含敏感词过滤与图片鉴黄。
    o 订单系统：对接电商模块的购物车管理、支付接口集成、退换货流程处理
    o 数据分析平台：用户行为埋点分析、穿搭趋势预测模型、运营数据可视化看板。
  8. 基础设施模块
    o 微服务治理：采用SpringCloud/Dubbo实现服务发现与熔断机制。
    o 文件存储：使用OSS对象存储管理图片/视频资源，配合CDN加速内容分发。
    监控预警：通过Prometheus+ELK实现系统健康度监控与异常报警。