每美搭软件设计描述
一、描述应该怎样设计完整的数据库
1.数据库需求分析
用户数据：基础信息ID、手机号、姓名，生理数据身高、体重、过敏材质、体温曲线，心理偏好、颜色偏好、情绪记录等多种数据。
环境数据：天气参数温湿度、紫外线强度，场景类型会议、日常、健身房，地理定位数据等。
服饰数据库：单品材质成分、版型参数、色彩LAB值，搭配规则库色彩协调规则、材质冲突规则，最近流行的面料和风格等。
交互数据：推荐记录，虚拟试衣参数、三维体型数据等。
2.概念结构设计
绘制E-R图明确实体关系：
用户实体与服饰实体通过"搭配推荐"建立多对多关系，关联属性包含推荐场景、用户反馈评分
环境实体与推荐记录形成1:N关系，每个推荐记录绑定特定环境状态
用户生理数据与服饰属性建立约束关系如过敏材质黑名单
引入"虚拟形象"弱实体，依赖用户实体存储体型测量数据
3.逻辑结构设计
转换为关系模型并完成范式化：
用户表(user_info)：user_id(PK), body_data(JSON), allergy_materials(JSON)
服饰库(clothing_items)：sku_id(PK), material_composition, color_lab, thermal_resistance
环境记录(environment_log)：env_id(PK), user_id(FK), temp_range, location_geohash
推荐记录(recommend_log)：recommend_id(PK), user_id(FK), sku_ids(JSON), env_id(FK)
搭配规则表(matching_rules)：rule_id(PK), applicable_scenarios, conflict_materials
4.物理结构设计
存储引擎：使用InnoDB支持事务处理，对历史记录表启用ARCHIVE引擎压缩
索引策略：为user_id建立组合索引，对高频查询字段（color_lab/material_composition）建立全文索引
分区方案：对recommend_log表按月进行RANGE分区
安全设计：采用透明数据加密(TDE)保护用户敏感数据，通过列级权限控制访问字段
性能优化：配置内存缓存池缓存搭配规则库，使用异步写入处理传感器数据
二、描述设计用户满意的用户界面
- 用户特性分析
- 注重搭配的人群：比较关注时尚流行趋势，更注重颜色的搭配
- 职场人员：追求界面高效性，偏好商务风格视觉设计
- 过敏体质人群：需要显著材质过滤入口和警示提示
- 情绪障碍用户：对色彩敏感度要求高，需柔和的视觉过渡
- 健身爱好者：关注衣服的舒适度材质比如速干这种
- 界面功能任务分析
核心任务流设计：
- 穿搭推荐主路径：环境感知→偏好设置→智能推荐→虚拟试穿→反馈修正（控制在3步内完成）
- 特殊功能路径：材质黑名单设置、情绪调节模式为心理干预用户
界面元素优先级： - 首屏聚焦天气和温度实时显示占据视觉黄金区域
- 推荐结果采用瀑布流展示支持滑动浏览
- 快捷设置入口悬浮于右下角常驻功能按钮
- 界面类型选择与设计
混合型界面架构：
- 移动端主导的响应式设计（适配iOS/Android）
- AR虚拟试衣模块采用沉浸式全屏界面
- 智能手表端的极简信息展示界面
交互模式创新： - 语音+手势混合控制支持"滑动拒绝/长按收藏"
- 情境感知动态布局会议场景自动突出正装推荐
- 情绪化色彩反馈机制根据用户心情指数调整主题色调
- 设计原则实施策略
适宜性原则：
- 分角色定制皮肤系统（商务/运动/医疗模式）
- 关键操作区域符合菲茨定律（增大点击热区）
- 信息密度梯度分布（首屏<3个视觉焦点）
易操作性设计： - 智能预填机制（自动继承上次偏好设置）
- 渐进式表单设计（非必要字段后期补充）
- 三维旋转衣架交互（自然手势操作服装搭配）
交互控制强化： - 多层撤销机制（可回溯至任意历史推荐）
- 实时反馈可视化（推荐理由标签云展示）
- 智能中断恢复（断网后本地缓存继续操作）
多媒体融合策略： - AR试衣间融合3D建模与实景渲染
- 材质说明采用微距摄影+触觉震动反馈
- 穿搭教学短视频嵌入帮助系统
- 原型设计方案
移动端主界面：
- 顶部气象横条（实时数据+预警图标）
- 中部智能推荐区（卡片式滑动布局）
- 底部情景模式切换栏（场景化图标矩阵）
智能手表端： - 同心圆信息架构（中心温度值+外环推荐指数）
- 触觉反馈导航（震动提示操作路径）
AR试衣界面： - 动态骨骼绑定技术（实时身形适配）
- 环境光追渲染（真实光影效果模拟）
- 多角度对比视图（滑动切换前/后/侧面）
浙公网安备 33010602011771号