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# User Profile Scoring（高层规范）
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## 1. 背景与目标
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本模块用于将 Onboarding 问卷答案转换为标准化、可计算、可版本化的**用户画像（User Profile）**，供其他模块（个性化推荐 / Push 推送排序 / 内容过滤）统一调用。
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该模块的设计原则：
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- **不做心理诊断**：只描述「此刻允许被如何对待」
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- 区分 **身份（离散）** 与 **状态（连续）**
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- 允许「通用」与「高个性化」内容并存，并通过置信度控制“个性化力度”
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来源规则文档：`设计说明文档/客戶端問卷打分規則.md`（V1 / V1.1 工程补充）
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## 2. 模块定位与边界
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### 2.1 负责（In Scope）
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- 定义**统一画像结构**（字段、类型、取值范围）
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- 定义从问卷答案到画像的**映射规则**（V1）
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- 生成画像的**元信息**（V1.1：版本、来源、生成时间、置信度）
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- 提供最小可复用的“硬规则”输出（用于下游模块做禁推/降风险）
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### 2.2 不负责（Out of Scope）
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- 不负责具体推荐算法实现（相似度计算、排序、探索/利用策略等）
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- 不负责内容标签的生成与管理（内容画像 Cᵢ 的维护属于内容/推荐模块）
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- 不负责长期行为信号融合（行为修正可在后续版本扩展）
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## 3. 关键概念
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- **用户画像 U**：由问卷生成，描述用户阶段、状态与当下需求
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- **内容画像 Cᵢ**：内容侧标签/强度（由内容模块维护）
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- **置信度 conf_U**：画像可靠程度（用于推送等高风险场景的降个性化/降风险）
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## 4. 输入与输出（对外接口）
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### 4.1 输入（问卷答案）
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V1 假设每题为**单选**：
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- `mom_stage`：`expecting | parenting | unknown`
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- `emotion`：`low | overwhelmed | tired | neutral | calm | joyful`
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- `context`：`family | work | relationship | friends | health`
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- `need`：`emotional_support | parenting_pressure | self_worth | anxiety_relief | rest_balance`
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> 说明：多选 `context/need` 可在后续版本扩展，但 V1 输出结构需保持可兼容升级。
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### 4.2 输出（用户画像）
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输出为一个 JSON 对象（或等价的 TypeScript 类型），包含：
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- **元信息（V1.1）**
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- `profile_version`: string（如 `"v1.1"`）
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- `profile_source`: `"questionnaire"`（后续可扩展 `"behavior"` / `"mixed"`）
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- `profile_generated_at`: string（ISO8601 时间戳）
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- `profile_confidence`: number（0–1）
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- **四个维度（V1）**
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- `stage`: one-hot
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- `emotion_score`: number（0–1）
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- `context`: one-hot
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- `need`: one-hot
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推荐的最小输出示例（结构示意）：
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```json
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{
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"profile_version": "v1.1",
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"profile_source": "questionnaire",
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"profile_generated_at": "2026-01-30T00:00:00Z",
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"profile_confidence": 1.0,
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"stage": { "expecting": 0, "parenting": 1, "unknown": 0 },
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"emotion_score": 0.4,
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"context": { "work": 1 },
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"need": { "rest_balance": 1 }
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}
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```
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## 5. 画像字段定义（V1）
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### 5.1 mom_stage（母职阶段，离散）
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映射（one-hot）：
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- Pregnant / Preparing → `stage.expecting = 1`
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- Parenting → `stage.parenting = 1`
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- Prefer not to say → `stage.unknown = 1`
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语义约束：
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- `unknown` 的语义是：**不希望被母职身份定义**（不是“没有孩子”）
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### 5.2 emotion（当下情绪，连续 0–1）
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该分数不是“快乐程度”，而是**可承受刺激与吸收内容的能力**。分数越低越需要减压、陪伴、允许停下；分数越高才适合庆祝、提醒珍惜等高能量调性内容。
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映射（固定离散值）：
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| 选项 | tag | emotion_score |
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| --- | --- | --- |
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| Low | emotion: low | 0.0 |
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| Overwhelmed | emotion: overwhelmed | 0.2 |
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| Tired | emotion: tired | 0.4 |
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| Okay | emotion: neutral | 0.6 |
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| Calm | emotion: calm | 0.8 |
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| Joyful | emotion: joyful | 1.0 |
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输出：`emotion_score ∈ [0,1]`
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### 5.3 context（影响来源，离散）
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映射（one-hot）：
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- Family → `context.family = 1`
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- Work or study → `context.work = 1`
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- Relationship → `context.relationship = 1`
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- Friends → `context.friends = 1`
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- Health → `context.health = 1`
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语义说明：
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- `context` 不是情绪，而是情绪的“触发场景”
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- 用于提升内容共感（语境命中），而非硬性过滤
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### 5.4 need（最需要的支持，离散，推荐权重最高）
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映射（one-hot）：
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- Emotional support → `need.emotional_support = 1`
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- Parenting pressure → `need.parenting_pressure = 1`
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- Self-worth → `need.self_worth = 1`
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- Anxiety relief → `need.anxiety_relief = 1`
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- Rest & balance → `need.rest_balance = 1`
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语义说明：
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- `need` 是**推荐权重最高的维度**
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- 表示“她现在最缺的是哪一种心理资源”
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## 6. 元信息与置信度（V1.1）
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### 6.1 profile_version / source / generated_at
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- `profile_version`：用于规则升级与兼容（建议从 `"v1.1"` 起步）
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- `profile_source`：固定为 `"questionnaire"`（后续可扩展）
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- `profile_generated_at`：画像生成时间（用于推送降风险）
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### 6.2 profile_confidence（conf_U）
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默认规则（可配置参数）：
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- 问卷刚完成：`conf_U = 1.0`
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- 随时间衰减（避免用过期状态强个性化推送）：
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- 0–7 天：`conf_U = 1.0`
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- 7–30 天：线性衰减到 `0.7`
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- 30 天以上：`conf_U = 0.5`（除非用户重新做问卷或有行为信号更新）
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下游使用建议：
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- Push 推送等高风险场景：当 `conf_U` 低时，应启用不确定性惩罚（例如 `P_uncertainty`）并限制个性化力度上限。
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## 7. 跨维度硬规则（Hard Rules）输出
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本模块应向下游暴露“可直接执行”的硬规则结果（例如 `forbidden_tags` 或 `content_tone_blacklist`），以保证在任何排序之前先做安全过滤。
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V1 核心禁推规则：
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1. **`stage.unknown = 1`**
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- 禁推：强指向育儿压力的内容（`need: parenting_pressure`）
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2. **`stage.parenting = 1`**
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- 禁推：明确怀孕 / 孕期 / 胎动等内容
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3. **`emotion_score ≤ 0.2`（low / overwhelmed）**
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- 禁推：高能量庆祝型（joyful 调性）内容
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原则说明：
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- 这些不是“答案不准”，而是“会造成反感或退出”的高风险匹配，应始终优先执行。
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## 8. 兼容性与演进策略
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- **向后兼容**：新版本字段可新增，但不得破坏 V1 的四维度结构与含义
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- **多选扩展**：后续允许 `context/need` 多选时，输出仍可保持 one-hot，但可允许多个 key=1（并提供归一化规则）
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- **行为融合**：后续可引入 `profile_source=mixed`，将行为信号用于修正 `emotion_score` 或补全缺失维度，但必须保留 `questionnaire` 原始画像以便可观测与回溯
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## 9. 验收标准（模块级）
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- Onboarding 填写完成后，能够生成符合本规范的用户画像对象
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- 输出包含元信息（版本、来源、时间、置信度）与四维度字段
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- 硬规则输出可被推荐/推送模块直接用于过滤（先过滤、后打分）
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